-
公开(公告)号：CN119762956A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510098099.1
申请日：2025-01-22
Applicant: 徐州高新区安全应急装备产业技术研究院 , 中国矿业大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开一种复杂场景小目标检测装置和方法、系统、存储介质，包括：自适应增强模块，用于提高对复杂场景下不同类型目标的关键特征聚焦与提取能力，包含对低质量图像进行自适应增强预处理和增强对不同类型目标的关键特征提取；特征提取模块，用于从增强处理后的图像中自适应挖掘出表征小目标关键特征的多尺度特征图；特征融合模块，用于根据多尺度特征，将包含目标细节信息的浅层特征图和蕴含类别语义信息的深层特征图进行融合，并提高对复杂且不规则小目标特征的敏感性；预测模块，用于根据从特征融合模块获取的融合特征图进行目标分类和定位。采用本发明的技术方案，实现对小目标的高精度识别与定位的同时具备多复杂场景的自适应能力。
-
公开(公告)号：CN117116278A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310852161.2
申请日：2023-07-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L25/24 , G10L25/30 , G08B17/06 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电缆火灾早期发热声信号识别方法，其步骤包括：通过麦克风器件采集电缆升温声信号；结合归一化最小均方NLMS算法对声信号进行回声消除和滤波处理；提取处理后声信号的梅尔倒谱系数MFCC，组成样本库，输入至神经网络中进行训练识别，构建声信号训练模型；调用训练模型，实时检测电缆有无超温征兆，防止电缆火灾发生。本发明采用深度学习中的神经网络训练并识别地下电缆在升温早期产生的声发射信号，以实现地下电缆火灾的早期探测，为城市电网地下电缆中火灾的早期探测提供新的方法。
-
公开(公告)号：CN109094756B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201810993505.0
申请日：2018-08-29
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种便携履带式冰面救援装置，包括履带轮机构、驱动电机、变速箱、后滑板、承重板、漂浮气囊。所述承重板由前部承重板、后部承重板构成，后部承重板铰链连接在前部承重板的后方，后部承重板可绕所述铰链旋转，扣合在前部承重板上方。所述前部承重板安装在履带轮机构上，所述后滑板安装在后部承重板的底部。所述漂浮气囊环绕固定于前部承重板和后部承重板四周。所述履带轮机构由左右履带机构和转动叶轮构成，左右履带机构通用同一履带驱动轴，驱动电机通过变速箱驱动履带驱动轴转动。本发明整体结构简单轻便，便于携带运输，漂浮装置保证在冰面破损的环境下使用。本装置采用电机驱动，增加运行速度，设备运行稳定。
-
公开(公告)号：CN109094756A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810993505.0
申请日：2018-08-29
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种便携履带式冰面救援装置，包括履带轮机构、驱动电机、变速箱、后滑板、承重板、漂浮气囊。所述承重板由前部承重板、后部承重板构成，后部承重板铰链连接在前部承重板的后方，后部承重板可绕所述铰链旋转，扣合在前部承重板上方。所述前部承重板安装在履带轮机构上，所述后滑板安装在后部承重板的底部。所述漂浮气囊环绕固定于前部承重板和后部承重板四周。所述履带轮机构由左右履带机构和转动叶轮构成，左右履带机构通用同一履带驱动轴，驱动电机通过变速箱驱动履带驱动轴转动。本发明整体结构简单轻便，便于携带运输，漂浮装置保证在冰面破损的环境下使用。本装置采用电机驱动，增加运行速度，设备运行稳定。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109080394A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810993752.0
申请日：2018-08-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60F3/00
Abstract: 本发明公开了便携式冰面救援装置，包括机架，机架前部设有前轮，后部设置两个后轮。机架两个侧面对称设置浮力装置，机架的后部设置弹射救援装置。所述前轮，包括两个轮毂，轮毂上套轮胎，两个轮毂同轴，轮毂间焊接若干桨叶，各桨叶沿轮毂圆周均匀设置。所述弹射救援装置为浮力面板，浮力面板与地面接触部分设两个相互平行的滑刀；所述机架后部设有弹射装置，弹射救援装置安装在弹射装置上。本发明整体结构简单轻便，便于携带和使用，浮力装置保证了在破损冰面救援使用，弹射救援装置，使实施救援准确高效。采用冰水多方式驱动结构，应对因冰面破裂造成的二次事故，进一步提高了救援成功率。采用人力、电机两种驱动方式，增加了设备运行的稳定性。
-
公开(公告)号：CN117272172B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202311220251.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国矿业大学 , 中煤电气有限公司 , 徐州高新区安全应急装备产业技术研究院
IPC: G06F18/2415 , G01M13/021 , G01M13/028 , G06F18/25 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于融合特征提取网络的变工况齿轮箱故障诊断方法，记为DAFDMRT，包括：利用小波包变换对非平稳的振动信号进行时频分析，将每个小波包叶子节点系数重构为时频信息灰度图，作为特征提取网络的输入；设计了轻量化的ResNet与Transformer相结合的融合特征提取网络，实现多尺度时频信息中的局部和全局时频特征的融合提取；利用多核最大平均值差异来衡量源域和目标域深度特征之间的分布差异，通过分布差异和分类误差的反向传播来更新网络参数，来提高诊断模型在变工况场景中的跨领域诊断准确性和适应能力。通过不同的跨工况故障诊断实验证明了此模型的有效性，并且相比其它智能模型显现出更好的表现。
-
公开(公告)号：CN118212564B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410311676.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于图像识别的动火源火蔓延特征参量测量方法及系统，图像采集模块采集图像视频信息，并将图像视频信息传递至图像预处理及运动体火蔓延特征处理模块；图像预处理与运动体火蔓延特征处理模块分析接收到的图像视频信息，提取生成运动体火蔓延特征参量数据；将火蔓延特征参量数据写入数据融合分析与AI数据集自标注模块；数据融合分析与AI数据集自标注模块输出火蔓延实验图像测量结果数据与带数据标注的运动体火蔓延特征辅助捕捉数据集，并将数据集上传至云端服务器，云端服务器重新训练生成重构后的AI模型权重与结构文件；本发明能够精准高效测量动火源火蔓延的特征参量，同时简化动火源火蔓延实验台图像信息处理与相关特征参量数据获取的流程。
-
公开(公告)号：CN117272172A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311220251.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国矿业大学 , 中煤电气有限公司 , 徐州高新区安全应急装备产业技术研究院
IPC: G06F18/2415 , G01M13/021 , G01M13/028 , G06F18/25 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于融合特征提取网络的变工况齿轮箱故障诊断方法，记为DAFDMRT，包括：利用小波包变换对非平稳的振动信号进行时频分析，将每个小波包叶子节点系数重构为时频信息灰度图，作为特征提取网络的输入；设计了轻量化的ResNet与Transformer相结合的融合特征提取网络，实现多尺度时频信息中的局部和全局时频特征的融合提取；利用多核最大平均值差异来衡量源域和目标域深度特征之间的分布差异，通过分布差异和分类误差的反向传播来更新网络参数，来提高诊断模型在变工况场景中的跨领域诊断准确性和适应能力。通过不同的跨工况故障诊断实验证明了此模型的有效性，并且相比其它智能模型显现出更好的表现。
-
公开(公告)号：CN118212564A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410311676.6
申请日：2024-03-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于图像识别的动火源火蔓延特征参量测量方法及系统，图像采集模块采集图像视频信息，并将图像视频信息传递至图像预处理及运动体火蔓延特征处理模块；图像预处理与运动体火蔓延特征处理模块分析接收到的图像视频信息，提取生成运动体火蔓延特征参量数据；将火蔓延特征参量数据写入数据融合分析与AI数据集自标注模块；数据融合分析与AI数据集自标注模块输出火蔓延实验图像测量结果数据与带数据标注的运动体火蔓延特征辅助捕捉数据集，并将数据集上传至云端服务器，云端服务器重新训练生成重构后的AI模型权重与结构文件；本发明能够精准高效测量动火源火蔓延的特征参量，同时简化动火源火蔓延实验台图像信息处理与相关特征参量数据获取的流程。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.034 seconds)
