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公开(公告)号：CN117437587A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311267934.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 西安科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于事件相机的煤矿井下人员状态监测方法，通过事件相机采集得到综采工作面图像；将综采工作面图像输入至YOLOv8检测模型进行预处理，得到井下人员的初步图像，通过事件相机对煤矿井下人员状态进行监测，同时使用基于YOLOv8的人员入侵异常检测特征提取模型，利用人体骨架关键点提取模块和ST‑GCN网络模型来完成动作识别，能够自动检测出煤矿井下人员状态的异常行为，此外，通过判断当前井下人员的行为类型是否处于危险行为或者危险区域范围，可对其进行紧急预警警示，实现对井下人员状态的精准监测，为煤矿井下人员作业过程的安全性提供了必要的技术支持，解决了现有煤矿井下状态监测方法无法准确且及时判断人员的状态的技术问题。
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公开(公告)号：CN111833333B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202010683907.8
申请日：2020-07-16
Applicant: 西安科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06T7/80 , G06V10/75 , G01C11/06 , G01C11/30 , G01C21/00 , G01C25/00
Abstract: 本发明涉及一种基于双目视觉的悬臂式掘进装备位姿测量方法及系统。所述位姿测量方法包括：对所述双目相机进行标定，并根据内参数确定重投影矩阵；利用区域生长方法对红外LED光源图像的光斑区域进行分割，并确定每个光斑分割图像的光斑中心点二维像素坐标；获取前后时刻的两帧双目图像；利用时域特征点匹配法对前后时刻的两帧双目图像的光斑中心点二维像素坐标进行环形匹配，并确定每一帧双目图像匹配后的光斑中心点二维像素坐标；根据匹配后的光斑中心点二维像素坐标确定每一帧双目图像的光斑中心点三维像素坐标；根据每一帧双目图像的光斑中心点三维像素坐标确定悬臂式掘进装备的位姿。采用本发明能够实现精准定位，且实现长距离长时间连续测量。
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公开(公告)号：CN115719296A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211247159.4
申请日：2022-10-12
Applicant: 西安科技大学
IPC: G06T1/00 , G06T7/66 , G06T7/73 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06T3/40 , G06V10/40
Abstract: 本发明涉及一种基于单目视觉的钢带钻孔定位方法、系统及装置，涉及计算机视觉和钢带钻孔定位技术领域，方法包括：获取待处理图像；从待处理图像中提取线激光图像特征，并对线激光图像特征进行处理，以得到钢带特征图；根据钢带特征图对待处理图像进行图像增强处理，并根据图像增强处理后的待处理图像确定钢带钻孔中心数据组；从待处理图像中提取光斑图像特征，并对光斑图像特征进行预处理，以得到光斑特征图；采用椭圆拟合提取光斑特征图的光斑中心，以得到光斑数据组；根据钢带钻孔中心数据和光斑数据组，计算所述钢带上钻孔的位姿，进而控制钻臂移动至钢带钻孔位置。本发明提高了钢带钻孔定位精度。
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公开(公告)号：CN112344937A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011164836.7
申请日：2020-10-27
Applicant: 西安科技大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于单棱镜旋转装置的掘进机位姿测量方法及系统。该方法包括：获取全站仪坐标系下第一棱镜在第一位置、第二位置和第三位置的坐标；确定第一位置至中点位置的向量为第一向量，确定第二位置至第三位置的向量为第二向量；根据第一向量和全站仪坐标系的YOZ平面的法向量确定掘进机的偏航角；根据第一向量和全站仪坐标系的XOY平面的法向量确定掘进机的俯仰角；根据第二向量和全站仪坐标系的XOY平面的法向量确定掘进机的横滚角；根据第一位置的坐标、偏航角、俯仰角和横滚角确定掘进机位姿。采用本发明的方法及系统，利用一个棱镜测量得到掘进机位姿，测量简单，实用性强。
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公开(公告)号：CN111946340A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010783915.X
申请日：2020-08-06
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了基于视觉导航的煤矿悬臂式掘进机截割控制方法及系统，首先获取掘进机运行状态信息、掘进机在巷道空间中的姿态角；根据掘进机相对于巷道的位姿以及截割头相对于掘进机机身的位姿，求解截割头相对于巷道断面的位姿；规划截割头的导引轨迹，并求解截割头所需摆动的关节角度回转角和升降角；计算截割头实际测量所得回转角和升降角并与所需摆动的关节角度回转角和升降角比较计算截割头误差，采用模糊PID控制方法，利用DSP控制器输出控制命令通过电液比例阀驱动升降油缸及回转油缸控制截割臂摆动进行位姿偏差修正。本发明将视觉导航控制技术用于悬臂式掘进机的自动截割控制中，利用视觉测量方法实现对截割头位置的检测和精确定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109115173B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201810966751.7
申请日：2018-08-23
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于直线定位模型的掘进机机身位姿单目视觉测量方法，通过摄像机对激光束图像进行采集，利用Hough变换对采集的激光束进行直线检测，分别得到平行激光束和水平激光束的直线方程；建立基于两点三线的掘进机位姿解算模型，根据水平激光束的直线方程和平行激光束的直线方程，得到摄像机在定位模型坐标系下的位姿信息，结合掘进机机身坐标系与摄像机坐标系间的转换关系，得到掘进机机身在定位模型坐标下的位姿信息；最后采用全站仪测量激光指向仪绝对坐标，获得激光指向仪在巷道坐标系下坐标，从而得到定位模型坐标系与巷道坐标系的转换关系，结合掘进机机身在定位模型坐标下的位姿信息，最终得到掘进机机身在巷道坐标下的俯仰角、偏航角、翻滚角和位置信息。
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公开(公告)号：CN107176432A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710454340.5
申请日：2017-06-15
Applicant: 西安科技大学
IPC: B65G43/02
CPC classification number: B65G43/02 , B65G2203/0275 , B65G2203/044 , B65G2207/40
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的锚杆异物及皮带撕裂检测系统，包括带式输送机、安装在带式输送机上方的用于以采集带式输送机分别在空载和负载情况下的视频图像的工业相机、视频图像传输模块、以及带式输送机异物及皮带撕裂监测平台，该平台采用双边滤波和直方图均衡化分别进行图像滤波和图像增强预处理；采用迭代自适应阈值分割法进行图像二值化处理；基于连通分量完成目标的检测和识别。本发明融合了机器视觉技术、计算机技术、图像处理及识别技术，能够自动完成带式输送机视频监测图像中的锚杆异物及皮带撕裂检测，为煤矿井下带式输送机的安全监测提供必要的技术支持，对于保障带式输送机安全运行有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN105608475A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610086172.4
申请日：2016-02-15
Applicant: 西安科技大学
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/40 , G06K2209/19
Abstract: 本发明公开了一种带式输送机关键部件红外监测预警系统，该系统利用红外热像仪采集带式输送机的电机、托辊、滚筒的红外图像，通过红外图像预处理、图像分割、特征提取和分类，实现了电机、托辊、滚筒的自动识别，并根据识别出的部件类型，对温升故障等级做出判断，实施故障预警。本发明结合红外热像技术和计算机图像识别技术，实现了基于红外热像的带式输送机关键部件监测与预警，对于保障带式输送机安全运行有着重要的意义。本发明具有良好的交互性和操作性，实用性强，推广应用价值高。
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公开(公告)号：CN114429469B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210098038.1
申请日：2022-01-27
Applicant: 西安科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于三激光点标靶的掘进机机身位姿确定方法及系统。该方法包括构建三激光点标靶；采集三激光点标靶图像；利用颜色分量约束与欧式距离约束对三激光点标靶图像进行激光光斑的区域分割；利用改进的Hough圆变换的激光光斑亚像素中心定位算法对区域分割的图像进行定位，确定三激光光斑的中心坐标；建立基于三点定位特征的掘进机机身位姿解算模型，以三激光光斑中心坐标以及三激光点的空间坐标为输入，确定掘进机机身在巷道坐标下的位置和姿态角。本发明能够提高机身位姿确定的稳定性。
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公开(公告)号：CN117611646A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311381839.X
申请日：2023-10-24
Applicant: 西安科技大学
IPC: G06T7/50 , G06T7/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的掘锚设备距离估计方法，包括：对相机进行处理，得到相机的内参、畸变系数和外参；采用KITTI数据集作为实验数据集，选取KITTI数据集中的矿井数据，对步骤二选取的矿井数据进行预处理，并将其划分为训练集、验证集和测试集；基于单目深度估计方法，通过去除不完整的图像、增强操作和像素归一化处理，提高了矿井数据的质量，减少了噪声和干扰，提高了后续模型的训练效果；此外DepthCNN模型和PoseCNN模型采用多层卷积层和全连接层的结构，能够有效地提取图像特征和姿态信息，增强模型的非线性拟合能力，同时防止了过拟合以及梯度消失和梯度爆炸的情况，解决了现有技术的距离测量易受外部环境影响导致准确率不高的技术问题。
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