公开(公告)号：CN116503948A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310502077.8

申请日：2023-05-06

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘佰龙 ,  邓宇帆 ,  张磊 ,  梁志贞 ,  江海峰 ,  许昱林

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/34 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06V10/94

Abstract: 一种面向动态内存优化的轻量化井下人员动作识别方法及装置，利用煤矿井下人员动作视频数据设计适用于嵌入式终端的轻量化动作识别模型。首先通过数据采集和预处理模块，实现对煤矿井下人员动作数据集的构建；其次将数据集通过预训练模块，实现视频动作特征识别任务下，动作识别模型的混合预训练；再次将动作识别模型通过轻量化神经网络架构搜索模块，实现轻量网络架构的搜索；最后将轻量网络通过参数压缩模块，得到极小模型，并应用在嵌入式终端上。优点：采用混合预训练技术，提高模型的鲁棒性；采用参数压缩、动态内存加载等技术，在优化模型结构、减小模型体积的同时缩短搜索时间；在保证识别率前提下，实现复杂模型的井下嵌入式终端部署。

公开(公告)号：CN116189097A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310260288.5

申请日：2023-03-17

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘佰龙 ,  杨林 ,  张磊 ,  梁志贞 ,  邓宇帆 ,  许昱林

IPC: G06V20/52 ,  G06T7/246 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  B60W40/09

Abstract: 一种上下文感知的露天矿卡车司机驾驶风格识别方法，属于轨迹数据挖掘技术领域。方法包括：获取露天矿卡车的GPS数据，进行预处理；将预处理后的GPS数据，经过特征解耦模块，得到运动特征序列、路段序列、全局特征；基于路段序列，经过上下文嵌入模块，将该序列中相互分离的路段特征转化为融合其相邻路段信息的上下文特征序列，并对该模块进行预训练；然后，使用融合特征提取模块，融合运动特征序列和上下文特征序列，产生司机驾驶风格的嵌入表示。最后，将驾驶风格嵌入表示与全局特征输入到驾驶风格识别模块，获取司机驾驶风格类别。该方法将GPS数据解耦分别处理，对上下文嵌入模块进行预训练，充分考虑上下文信息对驾驶风格的影响，提高识别精度。

公开(公告)号：CN115984958A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211631477.0

申请日：2022-12-19

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘佰龙 ,  胡浩 ,  张磊 ,  梁志贞 ,  邓宇帆 ,  许昱林

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 一种应用在低照度环境下的煤矿井下人员动作识别方法，属于视频识别领域。将煤矿井下低照度环境中人员作业的视频数据重采样后，经过风格转换模块，把低照度下的视频数据转换为正常光下的视频数据；再经过全局特征提取模块提取视频帧序列的全局时空特征；再经过目标检测模块检测视频中的人员，从视频帧序列中提取人员动作管道的特征表示；最后将管道特征分别经过回归模块和动作分类模块，计算每个管道的位置和属于每个动作的概率。优点：风格转换模块不需要成对的数据进行训练，降低了数据获取的难度；在目标检测模块中，将视频的目标检测转换为一组集合预测，不需要任何的先验知识和后续处理，实现端到端的检测视频中的人员。

公开(公告)号：CN116629531A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310547275.6

申请日：2023-05-16

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 许昱林 ,  张磊 ,  刘佰龙 ,  江海峰 ,  梁志贞

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/30 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/047 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0895 ,  G01S19/42 ,  G01C21/34

Abstract: 一种路网‑轨迹联合对比学习的露天矿卡车调度方法，属于露天矿运输领域。首先，对收集的露天矿卡车原始GPS轨迹数据和路网数据进行预处理，将轨迹序列转化为区域化轨迹序列，并通过嵌入模块得到路网和轨迹序列嵌入表示。其次，依次通过路网‑轨迹联合对比学习模块和语义信息嵌入模块，提取区域化轨迹序列的时空结构和语义信息特征。最后，将其经过BiLSTM网络单元提取区域化轨迹序列的时空上下文嵌入和实际时间序列进行回归，并设计多任务损失函数来训练模型。根据预测的轨迹序列，输入到训练好的预测模型，得到预测时间，进行卡车调度。优点：充分提取路网和轨迹的时空信息，利用联合对比学习优化时空信息嵌入，使得卡车调度更加合理高效。

公开(公告)号：CN116189299A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310134511.1

申请日：2023-02-20

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘佰龙 ,  邓宇帆 ,  张磊 ,  梁志贞 ,  胡浩 ,  许昱林

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/52 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种适用于边缘终端的煤矿井下人体动作识别方法，属于计算机图像识别领域。通过利用煤矿井下人体动作视频数据设计适用于低照度的轻量化动作识别模型，在边缘终端实现动作识别；首先利用数据采集和预处理模块对煤矿井下人员动作数据集的构建；然后利用动作分类模块实现动作视频特征的分类任务下海量参数网络模型的训练；其次利用情境网络剪枝模块实现适用于低照度视频数据的初步轻量化模型；最后通过示教模型蒸馏模块将初步轻量化模型进一步轻量化，将最终轻量化模型应用在边缘终端上其采用带恢复的剪枝技术，减少低照度对压缩的干扰；采用编码技术，优化存储；在保证识别率前提下，实现复杂模型的井下边缘终端部署。

公开(公告)号：CN115841080A

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202211631629.7

申请日：2022-12-19

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 张磊 ,  许昱林 ,  刘佰龙 ,  梁志贞 ,  邓宇帆 ,  胡浩

IPC: G06F30/27 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q10/083 ,  G06F119/02

Abstract: 一种多视图动态时空语义嵌入的露天矿卡车运输时间预测方法，属于露天矿运输领域。对收集的露天矿卡车原始GPS轨迹数据进行预处理，形成网格化轨迹序列；将其经过速度特征提取模块和网格结构特征提取模块，提取网格化轨迹序列的速度特征和结构特征；将其经过语义信息嵌入模块，得到语义信息特征的嵌入表示；将网格化轨迹序列的速度特征、结构特征和语义信息特征通过情境时空嵌入提取模块，提取网格化轨迹序列的情境时空嵌入并训练模型。根据待预测的起止点，输入到训练好的预测模型，得到运输时间预测结果。优点：充分提取轨迹数据的动态时空信息以及利用速度和语义信息，提高了时间预测的精度，有助于露天矿卡车的调度，提高运输的效率。

公开(公告)号：CN115205905A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202211018940.4

申请日：2022-08-24

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 张磊 ,  侯萱 ,  刘佰龙 ,  梁志贞 ,  许昱林 ,  邓宇帆

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/10 ,  G06T3/40 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 一种应用于煤矿井下工种识别的员工移动模式学习方法，属于煤矿井下数据分析技术领域。利用煤矿井下员工轨迹数据设计工种识别模型，该模型实现了识别输入的轨迹数据属于哪一个工种；包括：多语义嵌入模块、全局特征提取模块和工种识别模块。优点：采用图嵌入和词嵌入结合来学习员工的嵌入表示，并考虑到外部因素对员工移动轨迹的影响，能够获取到更丰富的语义信息；采用transformer技术来处理可变的长轨迹序列，并提取轨迹的全局语义特征，同时涉及一个用于自监督轨迹分类的对比学习网络，充分挖掘无标签数据的潜在价值，提升工种识别的精度，从而为煤矿井下调度平台提供技术支持，避免一人多卡问题，实现煤矿井下员工智能调度，维护井下生产安全。