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公开(公告)号:CN117132714A
公开(公告)日:2023-11-28
申请号:CN202311178247.8
申请日:2023-09-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种斗轮堆取料机料堆点云扫描装置,包括支撑架、工控计算机与配电模块,所述支撑架的顶端固定连接有连接座,所述连接座的顶端传动连接有连接架。本发明通过对堆料的不同位置进行扫描降噪处理形成若干个局部点云,再将不同位置的点云配准形成全局整体点云,进行料堆的三维重建,从而有效提升料堆扫描三维建模的精确性,同时该扫描设备相互之间独立封装,结构简单组装便捷,成本低便于使用和推广,设备可以实现对料堆和取料进行三维点云动态化的往复扫描,使得实现设备边工作边扫描,通过多个局部点云的配准重建,形成动态精准的三维建模,实现实时存储和数据通信具有较高的实时性。
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公开(公告)号:CN117496427A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311367008.7
申请日:2023-10-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种矿山安全AI视频检测服务器系统,包括模型训练单元、目标识别单元、数据导入单元、预处理单元、目标检测分类单元与目标判断单元,所述数据导入单元、预处理单元、目标检测分类单元、目标判断单元、目标识别单元与数据采集单元依次进行电性数据连接,所述目标判断单元的一个输出端与目标识别单元进行电性连接。本发明该设备基于深度学习的目标检测和识别算法,实现了端到端的目标检测,相较传统的视频流数据传输冗余较高、延迟高、带宽需求高,该设备可在低带宽网络中远程获得低延时的实时远程视频监控功能,同时借助物联网通信协议达到多端协同监控的目的。
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公开(公告)号:CN119066975A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202411200916.1
申请日:2024-08-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/044 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种基于IWOA‑Elman神经网络的矿山充填体强度预测方法,包括数据导入与预处理、Elman网络搭建,基于改进的IWOA优化算法求解网络最优权值和阈值,结果预测和分析等部分,本发明的IWOA‑Elman神经网络预测模型,通过引入混沌映射、自适应权重等改进策略,显著提升了预测的准确性和鲁棒性。该方法不仅减少了传统实验方法的时间和成本,而且为矿山充填材料的设计和优化提供了科学依据,对于实现矿山智能化充填具有重要的参考价值和指导意义,有助于提升矿山安全生产的智能化水平。
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