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公开(公告)号：CN119251600B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411770784.6
申请日：2024-12-04
Applicant: 山东大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/30 , G06V10/80 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了基于图像深度学习的煤矸石智能分拣方法及系统，属于煤岩识别技术领域，获取煤矸石的全局图像和局部图像；对所述全局图像和局部图像进行预处理，得到预处理后的全局图像和局部图像；将预处理后的局部图像融合至全局图像，得到融合图像；将所述融合图像输入至基于颜色特征注意力机制的目标检测模型，进行煤炭和矸石的检测识别，得到识别结果。采用图像融合技术，将煤矸石的全局图像与局部图像相融合，从而能够提供细节丰富的煤矸石图像信息，并采用基于颜色特征注意力机制的深度学习目标检测模型，能够准确识别煤炭和矸石，利用颜色特征提升了识别准确率，确保分拣过程更加精准。
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公开(公告)号：CN119152130B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411648451.6
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: G06T17/00 , G06T5/70 , G06T15/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种融合成像光谱技术的煤芯三维空间展布方法及系统，属于地质勘探技术领域，获取煤芯的高光谱图像并进行预处理，得到预处理后的高光谱图像；采用光谱角匹配填图法对所述高光谱图像进行煤炭、矿物填图，得到填图后的高光谱图像；基于三维空间展布将所述填图后的高光谱图像转化为三维模型；将所述三维模型的三维点云数据输入至改进的多尺度卷积消噪自编码网络模型进行煤岩分界面的检测，得到煤岩分界面。利用三维空间展布技术对煤芯进行三维建模，并借助三维模型实现煤岩分界面的识别，进而准确评估煤炭资源的储量和质量，帮助制定开采计划，有助于优化开采方式，提高资源利用效率，减少浪费。
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公开(公告)号：CN118940196B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411418810.9
申请日：2024-10-12
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及不良地质识别技术领域，具体公开了一种基于知识与数据双驱动的地质异常识别方法及系统，方法包括：构建不良地质地物特征数据库；构建地质异常空间关系知识库；筛选出反映隧道前方不良地质存在的物探法反常指标集合；对反常指标集合进行词嵌入，得到反常指标矩阵；获取隧道开挖中阶段性揭露的不良地质空间信息，形成空间特征集合；对空间特征集合进行词嵌入，得到语义向量矩阵；对反常指标矩阵和语义向量矩阵分别进行特征提取，得到数据特征序列和知识特征序列；使用稀疏自动编码器对数据特征序列和知识特征序列进行特征融合，基于融合后的特征，利用分类器得到不良地质识别结果。本发明提高了隧道不良地质预报的可解释性。
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公开(公告)号：CN119152377A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411648448.4
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , B07C5/342 , B07C5/34
Abstract: 本发明属于煤炭加工技术领域，具体公开了一种基于图像高光谱技术的煤矸及煤质智能分选方法与系统，方法包括：获取待测样品传输线上的高光谱图像，转换为灰度图像，提取待测样品的边缘信息；分割出每个待测样品的光谱图像，同时提取每个待测样品的位置信息；确定每个待测样品的动态位置；向每个待测样品发射声波，并接收经过每个待测样品后的声波信号；对每个待测样品的光谱图像和声波信号进行预处理，分别提取光谱特征、纹理特征、空间特征和声波特征，形成综合特征向量；将综合特征向量输入至训练好的煤矸识别模型，得到煤矸和煤的识别结果。本发明显著提升了煤矸及煤品质的分选精度，使得模型能够在复杂的环境下仍然保持较高的识别精度。
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公开(公告)号：CN119151316A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411648456.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/08 , G06Q50/26 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种基于空‑井‑孔联合的井巷风险段落多尺度地质预测方法，涉及井巷风险段落多尺度地质预测技术领域，对两并行矿井巷道所在区域的地表进行开采前地质勘查，结合地质灾害特征，划定风险地质段落；对两并行巷道对应风险地质段落上方地表进行航空电磁探测，根据探测结果判断两巷道间地质体是否具有含水体或导水构造；根据判断结果，从无风险巷道向高风险巷道开采面后方地质体进行斜向钻孔，并获取钻孔过程中的钻进参数，收集钻进岩渣；基于钻进岩渣，结合光谱技术，判断两巷道间地质体中岩体岩性、不良地质体类型及异常程度；在孔内进行声波测试，结合钻进参数和声波波速值判识岩体的完整性，完成井巷风险段落多尺度精确地质预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118940196A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411418810.9
申请日：2024-10-12
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及不良地质识别技术领域，具体公开了一种基于知识与数据双驱动的地质异常识别方法及系统，方法包括：构建不良地质地物特征数据库；构建地质异常空间关系知识库；筛选出反映隧道前方不良地质存在的物探法反常指标集合；对反常指标集合进行词嵌入，得到反常指标矩阵；获取隧道开挖中阶段性揭露的不良地质空间信息，形成空间特征集合；对空间特征集合进行词嵌入，得到语义向量矩阵；对反常指标矩阵和语义向量矩阵分别进行特征提取，得到数据特征序列和知识特征序列；使用稀疏自动编码器对数据特征序列和知识特征序列进行特征融合，基于融合后的特征，利用分类器得到不良地质识别结果。本发明提高了隧道不良地质预报的可解释性。
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公开(公告)号：CN118503905B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410469819.6
申请日：2024-04-18
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出了基于高光谱成像技术的岩体质量评价方法、系统及装置，涉及隧道岩体质量评价技术领域。包括采集原始图像信息与光谱信息，进行预处理、网格化处理；将图像信息和光谱信息分别输入至图像与岩体结构特征深度学习模型以及光谱与岩石强度特征深度学习模型中，提取岩体结构特征和岩体强度特征；将岩体结构特征与岩体强度特征共同输入至融合构建的图像光谱‑岩体质量评价模型中，实现岩体质量等级分类，得到单一网格内的岩体质量评价分级；将各网格岩体质量评价分级情况进行整合，输出岩体质量评价结果。本发明将高光谱三维数据的结构特征参量与强度特征参量融合分析，实现实时、快速、全面地对掌子面的岩体质量进行评价与分级。
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公开(公告)号：CN115753633B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211282400.7
申请日：2022-10-19
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开属于隧道施工技术领域，具体涉及一种非接触式隧道掌子面围岩含水量检测方法及系统，包括：获取待检测隧道掌子面围岩的光谱信息和图像信息；对所获取的图像信息进行出水状况的识别判断，得到掌子面围岩的出水类型；根据所得到的掌子面围岩的出水类型，选择掌子面围岩控制点；对所获取的待检测隧道掌子面围岩的光谱信息和图像信息进行融合，得到掌子面围岩的图像光谱矩阵；根据所得到掌子面围岩的图像光谱矩阵完成隧道掌子面围岩的含水量检测。
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公开(公告)号：CN117828525A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311815883.7
申请日：2023-12-26
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/25 , G01L1/24 , G06F18/241 , G06F18/23 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合分析的隧道围岩应力监测方法及系统，包括以下步骤：获取待监测区域的成像高光谱数据，并进行数据预处理，从处理后的数据中提取目标区域的端元光谱信息；根据端元光谱信息进行矿物识别，并进行矿物填图；基于矿物填图结果进行量化指标计算，得到变形量化指标，将变形量化指标输入第一应力计算模型中，得到应力数据a；提取受力岩石表面的光谱发射率变化信息，并将发射率变化信息输入第二应力计算模型中，得到应力数据b；将第一应力计算模型和第二应力计算模型进行集成，得到最终的应力数据；本发明具有识别速度快、精度高的优点，同时图谱合一的优势可以实现大面积的应力监测。
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公开(公告)号：CN115753632A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211281339.4
申请日：2022-10-19
Applicant: 山东大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明提供了一种基于图像光谱的隧道内不良地质体实时判识方法及系统，属于隧道内不良地质体判识技术领域。本发明借助图像数据与光谱数据多源数据融合、光谱学与地质学等多学科知识交叉结合，实现对不良地质体从“形”(位置、形态、规模)与“性”(类型、性质)两个方面进行综合判识，实现了隧道内不良地体的实时判识；本发明提出了直接通过“光谱异常”对矿物进行快速定性定量的综合判识的方法，基于不良地质标志矿物特征波段的选取，进行了光谱数据的简化，减小了数据处理的工作量，降低其他波段对于吸收特征波段的影响，提升了标志矿物的定量反演精度，实现了对于矿物异常的快速精准判识，并为不良地质体的精确判识奠定基础。
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