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公开(公告)号:CN109492529A
公开(公告)日:2019-03-19
申请号:CN201811167972.4
申请日:2018-10-08
Applicant: 中国矿业大学 , 香港中文大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种多尺度特征提取及全局特征融合的人脸表情识别方法,选择一个人脸表情数据集作为原始数据,将原始数据分为训练集数据和测试集数据;采用TensorFlow人工智能学习系统构建多尺度特征提取及全局特征融合的卷积神经网络;卷积神经网络读取训练集数据,对训练集数据进行预处理后进行模型训练,然后读取测试集数据,对测试集数据中的各个表情依次识别出所属表情类别,完成所有表情的识别后,计算所有表情的平均准确率及平均F1-score指标,最终完成人脸表情识别的过程。本发明在保证识别准确率高的情况下识别速度快,同时能适应多种光照环境具有较强的鲁棒性,从而可有效满足实际应用要求。
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公开(公告)号:CN116517492B
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202310806884.9
申请日:2023-07-04
Applicant: 徐州矿务集团有限公司 , 中国矿业大学 , 江苏国能深井安全开采科技有限公司 , 新疆库车县夏阔坦矿业开发有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种不同深度煤层随钻取芯装置及使用方法,属于矿山机械设备技术领域,包括定位轨,定位轨下部依次设有钻杆、存芯管以及取芯钻头,存芯管中放置有取样芯,取芯钻头包括取芯体、钻端以及取芯体,钻端通过其底部安装的卡槽体固定安装在所述取芯体上,取芯体两侧设有取芯电机,取芯电机输出端连接有取芯丝杆,取芯丝杆上套接有取芯滑块,取芯滑块上固定安装有取芯板。本发明通过取芯钻头中的取芯体实现随钻取芯,同时存芯管及取芯钻头中的翻转/取芯结构达到多芯便捷存储,以此实现变更不同深度煤层取芯步骤,达到一杆多次取芯存芯的目的,减少中间不同深度的退杆环节,提高工作效率;通过安装柄及卡槽体实现钻端的便捷装卸更换。
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公开(公告)号:CN116517492A
公开(公告)日:2023-08-01
申请号:CN202310806884.9
申请日:2023-07-04
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供一种不同深度煤层随钻取芯装置及使用方法,属于矿山机械设备技术领域,包括定位轨,定位轨下部依次设有钻杆、存芯管以及取芯钻头,存芯管中放置有取样芯,取芯钻头包括取芯体、钻端以及取芯体,钻端通过其底部安装的卡槽体固定安装在所述取芯体上,取芯体两侧设有取芯电机,取芯电机输出端连接有取芯丝杆,取芯丝杆上套接有取芯滑块,取芯滑块上固定安装有取芯板。本发明通过取芯钻头中的取芯体实现随钻取芯,同时存芯管及取芯钻头中的翻转/取芯结构达到多芯便捷存储,以此实现变更不同深度煤层取芯步骤,达到一杆多次取芯存芯的目的,减少中间不同深度的退杆环节,提高工作效率;通过安装柄及卡槽体实现钻端的便捷装卸更换。
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公开(公告)号:CN108389359B
公开(公告)日:2020-03-24
申请号:CN201810315652.2
申请日:2018-04-10
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的城市火灾报警方法,用监控摄像头、云服务器、自动报警模块和监控中心相结合方式,先对深度学习网络进行火灾图像和非火灾图像的训练,然后通过监控摄像头将实时拍摄的图像传递给云服务器,云服务器通过深度学习网络对拍摄图像确定其是否为疑似火灾图像,如拍摄的图像确定为疑似火灾图像,云服务器控制自动报警模块进行预警提示,同时云服务器将疑似火灾图像传递给监控中心进行显示,此时消防人员只需对疑似火灾的图像进行判断,就可对火灾险情进行在线排查,确定发生火灾后能够及时出警。
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公开(公告)号:CN108389359A
公开(公告)日:2018-08-10
申请号:CN201810315652.2
申请日:2018-04-10
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的城市火灾报警方法,用监控摄像头、云服务器、自动报警模块和监控中心相结合方式,先对深度学习网络进行火灾图像和非火灾图像的训练,然后通过监控摄像头将实时拍摄的图像传递给云服务器,云服务器通过深度学习网络对拍摄图像确定其是否为疑似火灾图像,如拍摄的图像确定为疑似火灾图像,云服务器控制自动报警模块进行预警提示,同时云服务器将疑似火灾图像传递给监控中心进行显示,此时消防人员只需对疑似火灾的图像进行判断,就可对火灾险情进行在线排查,确定发生火灾后能够及时出警。
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公开(公告)号:CN118294622A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410345510.6
申请日:2024-03-25
Applicant: 中国矿业大学 , 安徽省煤田地质局物探测量队
IPC: G01N33/24 , G01N27/626 , G01V20/00 , G01V11/00
Abstract: 本发明公开了一种煤岩中元素富集程度的地球物理响应表征方法和系统,表征方法包括如下步骤:获取同一研究区块煤岩的原始样品,并划分细分层;对所述细分层样品进行满足不同测试条件的多种尺寸加工以获得正方体样品以及其剩余材料;采集剩余材料并酸解为溶液,选择目标元素并测定酸解溶液的元素富集程度;测定所述正方体样品的多种地球物理响应;计算地球物理衍生参数;对一定数量的细分层样品按照上述步骤的测试和计算,获得与元素含量一一对应的多种地球物理响应,使用多因素分析方法构建元素富集程度的地球物理响应表征模型;对不同的多因素分析方法所构建的不同表征模型进行优选并确定精度高且易操作的模型作为最终的表征模型。
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公开(公告)号:CN108986074B
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN201810602390.8
申请日:2018-06-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分块稀疏算法的煤矿井下图像处理方法,包括:将图像进行五层小波分解,小波分解将图像分为低频部分(LL)和高频部分(HL,LH,HH);利用Sobel算子对图像进行边缘信息检测,设置每层子带的采样率;根据采样率,自适应地对变换后的各层子带的高频子带系数进行采样,并通过测量得到高频子带系数值矩阵;对步骤3中测量后的高频子带系数部分,分别采取逐列、逐行及按对角方向处理,进行自适应恢复;最后与低频子带系数一起进行波逆变换,重构图像。通过本发明的方法,可以更清晰和方便的处理煤矿井下图像,改进图像还原的质量,提高对各个节点大量采集的数据的处理效率,提高煤炭生产的安全性及高效性。
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公开(公告)号:CN108490312B
公开(公告)日:2019-10-25
申请号:CN201810254969.X
申请日:2018-03-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明基于次暂态增量电流幅值极性的配网接地区间定位方法,包括⑴将各电流互感器二次出线按照规定的功率方向指向原则与对应接地监测器的采样回路相连接:对于电源和辐射线路,由电源侧指向负荷侧;对于合环线路,由参考电源侧指向非参考电源侧;母线处若有第三方电源,也将其作为参考电源;将三相对地电压信号接入母线处各监测器;⑵由确认出故障线路的监测器采用绝对值比较法求取故障相的次暂态幅值电流极性值D#;⑶与上下相邻监测点交流D#;⑷先后根据在本监测点下邻侧和上邻侧所统计D#的个数V,对应采用V=1的直接判据或V=2、3、4的公式判据定位故障区间;有电压信号的监测点,由求取的DP#值直接导入对应侧进行区间定位。
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公开(公告)号:CN108490312A
公开(公告)日:2018-09-04
申请号:CN201810254969.X
申请日:2018-03-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明基于次暂态增量电流幅值极性的配网接地区间定位方法,包括⑴将各电流互感器二次出线按照规定的功率方向指向原则与对应接地监测器的采样回路相连接:对于电源和辐射线路,由电源侧指向负荷侧;对于合环线路,由参考电源侧指向非参考电源侧;母线处若有第三方电源,也将其作为参考电源;将三相对地电压信号接入母线处各监测器;⑵由确认出故障线路的监测器采用绝对值比较法求取故障相的次暂态幅值电流极性值D#;⑶与上下相邻监测点交流D#;⑷先后根据在本监测点下邻侧和上邻侧所统计D#的个数V,对应采用V=1的直接判据或V=2、3、4的公式判据定位故障区间;有电压信号的监测点,由求取的DP#值直接导入对应侧进行区间定位。
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公开(公告)号:CN108986074A
公开(公告)日:2018-12-11
申请号:CN201810602390.8
申请日:2018-06-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分块稀疏算法的煤矿井下图像处理方法,包括:将图像进行五层小波分解,小波分解将图像分为低频部分(LL)和高频部分(HL,LH,HH);利用Sobel算子对图像进行边缘信息检测,设置每层子带的采样率;根据采样率,自适应地对变换后的各层子带的高频子带系数进行采样,并通过测量得到高频子带系数值矩阵;对步骤3中测量后的高频子带系数部分,分别采取逐列、逐行及按对角方向处理,进行自适应恢复;最后与低频子带系数一起进行波逆变换,重构图像。通过本发明的方法,可以更清晰和方便的处理煤矿井下图像,改进图像还原的质量,提高对各个节点大量采集的数据的处理效率,提高煤炭生产的安全性及高效性。
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