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公开(公告)号：CN118968055A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410966971.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种煤粒图像分割方法、装置、介质和设备，涉及图像分割技术领域。针对图像分割过程中会出现漏分割与过分割问题，提出了一种同时关注局部信息与全局信息的算法，从ResNet50网络中提取低层特征，并利用语义序列化将其特征转换为序列，进而成为多分支编码器的输入。其次，为了加强对边缘特征的提取，重复利用编码器的输入作为多头自注意力制的一个输入。最后，将编码器的输出序列重塑为ResNet50网络的输出特征，送入压缩激励空间金字塔池化部分。本发明通过利用多分支Transformer编码器与压缩激励空间金字塔池化，不仅关注了全局信息，同时对边缘特征进行加强了，解决了漏分割与过分割问题。
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公开(公告)号：CN118397063A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410481590.8
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了煤矿单轨吊无人驾驶中自监督单目深度估计方法及系统，涉及图像深度估计领域。首先提出了自适应特征聚合算法，用于在深度估计网络中聚合高低尺度特征的同时自适应地保持其上下文一致性；然后提出一个旋转量优化算法，用于在位姿网络中加权融合原始主路径与其他路径的前3维向量来细化旋转分量；最后提出图像边缘相似性损失函数，为深度估计提供形状先验，作为额外的自监督信号来约束网络。本发明能够有效提高预测深度的精度，使得煤矿单轨吊对作业人员和障碍物的位置距离远近能够更准确地估计，增强去精准判断与预防碰撞障碍物与作业人员的能力，提高煤矿单轨吊无人驾驶安全通过性，并具有良好的泛化性能。
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公开(公告)号：CN117152419B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311313950.5
申请日：2023-10-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 一种矿井架空乘人装置人员违规携带物品的检测方法及系统，首先使用主干特征提取模块和特征加强融合模块对物品特征进行收集，通过以YOLOv8m为教师模型、YOLOv8s为学生模型，对特征加强融合模块的输出添加知识蒸馏模块增强对信息的收集能力，再通过辅助信息加强模块对目标物品信息进行进一步检测，最后通过对定位网络和分类网络进行改进并且对YOLOv8的分类损失进行改进，加强定位与分类的准确性，分类之后的信息流传输到警报系统实现对违规产品的检测。加强对矿井架空乘人装置人员携带违规物品的检测能力。
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公开(公告)号：CN117475474A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311418003.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种用于智能安防的跨模态行人重识别系统及方法，系统包括图像预处理模块、图像获取模块、网络构建模块、网络训练模块和指标评估模块；方法包括：特征提取；构建图卷积神经进行特征融合；多级特征聚合机制；损失函数优化。本发明通过提出多样化嵌入拓展模块，通过多分支卷积生成结构，基于局部异构聚合图卷积网络的方法，利用图结构关系对提取到的局部关键点特征进行信息融合的方法，提取更多高层次特征信息；对损失函数进一步优化，提出中心引导对挖掘损失和正交损失，其以端到端的方式去除冗余，提供了更简单优化的网络结构，减弱了行人图像在可见光模态和红外模态下存在的差异，减少噪声的产生,极大提高了行人图像在图像库中检索的效率。
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公开(公告)号：CN117152419A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311313950.5
申请日：2023-10-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 一种矿井架空乘人装置人员违规携带物品的检测方法及系统，首先使用主干特征提取模块和特征加强融合模块对物品特征进行收集，通过以YOLOv8m为教师模型、YOLOv8s为学生模型，对特征加强融合模块的输出添加知识蒸馏模块增强对信息的收集能力，再通过辅助信息加强模块对目标物品信息进行进一步检测，最后通过对定位网络和分类网络进行改进并且对YOLOv8的分类损失进行改进，加强定位与分类的准确性，分类之后的信息流传输到警报系统实现对违规产品的检测。加强对矿井架空乘人装置人员携带违规物品的检测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113065516B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110436855.9
申请日：2021-04-22
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏华图矿业科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种基于样本分离的无监督行人重识别系统及方法，属于行人重识别技术领域，解决了现有行人重识别方法识别精度低的问题。该系统包括，数据获取模块，获取多个源域样本子集和多个目标域样本子集；网络模型训练模块，用于获得分类损失函数和样本不变性损失函数，根据目标域样本子集中各行人图片间的相似度方差获得样本分离损失函数，根据目标域样本子集中正样本组、负样本组分别与存储的目标域样本间的相似度获得无监督三元组损失函数，进而对行人重识别网络模型进行迭代优化；重识别模块，根据优化好的行人重识别网络模型对待识别行人图片进行识别。该系统能够很好的区分目(56)对比文件谢川 等.基于对抗生成网络的蒙特卡罗噪声去除算法《.模式识别与人工智能》.2018,第31卷(第11期),1047-1060.Jiahan Li 等.Unsupervised Person Re-Identification Based on Measurement Axis.《IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS》.2021,第28卷379-383.Alexander Hermans 等.In Defense ofthe Triplet Loss for Person Re-Identification《.https://arxiv.org/pdf/1703.07737.pdf》.2017,1-17.Nazia Perwaiz 等.Person Re-Identification Using HybridRepresentation Reinforced by MetricLearning《.IEEE Access》.2018,第6卷77334-77349.
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公开(公告)号：CN116468770A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310247390.1
申请日：2023-03-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种矿井安全隐患场景三维重建中自监督深度估计方法，首先分别构建正常光照图像和低光照图像的深度估计网络和姿态估计网络模型，在编码器解码器中间采用自注意力机制的位置感知模块，用以获取场景结构的上下文信息和更好的特征表示；在对网络训练的过程中，使用正常光照图像和通过CycleGAN处理得到的低光照图像进行训练，再采用映射图像增强(MIE)算法处理由CycleGAN输出的图像，以满足保持亮度一致性的需要，解决低光照和光照不均匀带来的影响。增强了细节处的特征表示，加强了对复杂背景处的深度估计效果。加入的映射图像增强模块使得低光照图像的亮度和对比度明显提高，从而为其带来更高的可见性，保留更多的细节。
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公开(公告)号：CN114758557B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210065742.7
申请日：2022-01-20
Inventor： 程德强 , 徐传兴 , 韩鲲 , 尚振生 , 杨建军 , 寇旗旗 , 厉刚 , 王晓艺 , 刘海 , 符新华 , 朱元彩 , 王勇 , 葛运涛 , 王竞 , 吴兆立 , 李一博 , 夏战国 , 张超 , 刘友伟 , 马运来
IPC: G09B9/04
Abstract: 本发明提供了一种沉浸式特种车辆驾驶综合训练模拟系统，包括主控台、六自由度运动平台和特种车辆模拟舱，还包括VR眼镜、VR手套、气味模拟器、无线追踪器；气味模拟器连接在VR眼镜下部；模拟控制系统还包括触碰仿真系统和气味仿真系统；VR眼镜和VR手套通讯交互，进行特种车辆内部按钮的触碰模拟；通过气味仿真系统控制气味模拟器释放模拟的环境气味；本发明具有视场大、立体视觉、头部运动跟踪的功能，操作者的视场可以随头部的转动而改变，具有360度的视角，实现了特种车辆内部的按钮触碰的互动反馈、驾驶场景的气味动态模拟；极大提高了驾驶训练仿真系统的主动性、交互性和沉浸感等性能，给驾驶员提供了更逼真的驾驶环境，改善了驾驶训练的效果。
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公开(公告)号：CN115330874A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211070202.4
申请日：2022-09-02
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种基于超像素处理遮挡的单目深度估计方法，属于计算机视觉领域，步骤一，图像预处理：对输入的双目图片进行图像去噪以及生成遮挡物体掩膜；步骤二，采用相机位姿估计进行位姿估计对图像进行重建：首先进行特征提取，相机位姿估计使用PoseCNN，之后将输入图像分为三个任务，分别为语义分割、三维旋转回归、三维平移估计；步骤三，采用深度估计网络进行深度估计对图像进行重建；步骤四，计算光度重建损失。使用光度重建损失来识别遮挡，可以有效去除影响网络训练的遮挡物体；图像输入网络之前，使用聚类分割，然后使用SSIM指标重新匹配双目图像对，网络预测的图像比较单一，提高了网络估计的准确率。
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公开(公告)号：CN115239564A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210992327.6
申请日：2022-08-18
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种结合语义信息的矿井图像超分辨率重建方法，其主要目的是通过语义分割网络所产生的概率图对超分辨率网络的深层特征提取前的输入进行调整，以此达到提高图像重建质量的结果。该方法主要包括这几部分：1.构建一个较深的超分辨率网络，其结构主要包括：浅层特征提取模块、深层特征提取模块、上采样模块；2.构建一个语义分割网络，用于产生作为深层特征提取模块的部分输入；3.确定损失函数、学习率调整策略。
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