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公开(公告)号:CN117274104A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311371855.0
申请日:2023-10-23
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种钻孔成像仪图像清晰化处理系统及方法,包括如下步骤:获取当前需要采集的钻孔视频图像或者预先收集的钻孔图像;将所需要处理的视频图像信息分为裂隙信息和亮度信息;根据裂隙信息和亮度信息来预估钻孔内部的环境;根据估计的环境信息以及事先通过机器学习储存的参数标准,对钻孔成像仪手机的视频图像进行清晰化处理;其中,所述视频参数为裂隙信息的阈值范围和亮度信息的阈值范围。本发明针对钻孔图像进行了专门优化处理,使得图像的清晰度显著提高。相较于传统的处理方法,本发明能够更好地还原图像的细节和结构,有效地消除图像模糊和亮度不足等缺点。
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公开(公告)号:CN118011521A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410415030.2
申请日:2024-04-08
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及地质探测技术领域,公开了岩溶含水层下煤矿开采顶板水害超前探测及预警装置,包括:探测调整组件,其包括箱体,箱体内部固接有隔板,固接在隔板顶部的输送机构,输送机构一侧有贯穿隔板的长条形结构的通道一,设置在隔板底部且与箱体连接的调整机构。本发明在检测过程中采用逐节输送对接前进方式将探测部向前伸入至导水裂隙带内部,不需要采用传统手动连接操作方式进行连接安装,简化检测操作难度,在不使用的时候,收纳在内部,便于携带输送,同时也避免传统探测设备部件凌乱,收纳不方便的情况发生;便于探测导水裂隙带内部的裂隙信息,同时快速检测导水裂隙带内部探测深度,便于操作人员进行导水裂隙带探测操作。
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公开(公告)号:CN118011521B
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410415030.2
申请日:2024-04-08
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明涉及地质探测技术领域,公开了岩溶含水层下煤矿开采顶板水害超前探测及预警装置,包括:探测调整组件,其包括箱体,箱体内部固接有隔板,固接在隔板顶部的输送机构,输送机构一侧有贯穿隔板的长条形结构的通道一,设置在隔板底部且与箱体连接的调整机构。本发明在检测过程中采用逐节输送对接前进方式将探测部向前伸入至导水裂隙带内部,不需要采用传统手动连接操作方式进行连接安装,简化检测操作难度,在不使用的时候,收纳在内部,便于携带输送,同时也避免传统探测设备部件凌乱,收纳不方便的情况发生;便于探测导水裂隙带内部的裂隙信息,同时快速检测导水裂隙带内部探测深度,便于操作人员进行导水裂隙带探测操作。
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公开(公告)号:CN117972405A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202311415181.X
申请日:2023-10-30
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F18/2135 , G06F18/2131 , G06N3/084 , G06N3/086
Abstract: 本发明涉及矿井安全技术领域,公开了一种识别矿井底板水源涌突水系统的构建方法,包括如下步骤:步骤1.获取相关数据:包括含水层水压、含水层厚度、隔水层厚度、断层密度、断层分维值、渗透系数、单位涌水量和底板破坏深度8个影响因素;步骤2.核主成分分析法:对获取的所有数据进行识别、降维处理;步骤3.构建BP神经网络,不断调整权值,调试到与数据匹配度良好的训练次数、隐含层节点数、迭代次数等,并保证误差在设定范围内。本发明运用了鲸鱼优化算法来优化BP神经网络的初始权值阈值,利用鲸鱼优化算法操作简单、调整参数少以及跳出局部最优能力强的优点,从而建立稳定的WOA‑BP预测模型,以提高预测精度和泛化能力。
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公开(公告)号:CN117176911A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311136633.0
申请日:2023-09-05
Applicant: 贵州工业职业技术学院 , 贵州大学
IPC: H04N7/18 , H04N23/695 , G08B21/18 , G06V20/52
Abstract: 本发明涉及矿山生产技术领域,公开了一种用于矿山生产的智能化监控系统,包括:拍摄模块、分析模块、生成模块和预警模块,拍摄模块用于调整图像拍摄设备,以使图像拍摄设备的拍摄范围包含待监控矿山的所有排水管道;分析模块用于对待监控图像进行分析,确定疑似目标图像;生成模块用于基于疑似目标图像确定疑似目标排水管道,并根据水流量数据生成水流量‑时间图像,确定疑似目标排水管道的异常位置;预警模块用于对排水项目计划以及排水预估结果进行模拟,基于模拟结果生成预警信息,本发明可以实现对矿山生产中排水管道的智能化监控,提高矿山生产监控精准性和实时性,及时针对存在的危险排水管道发出预警,保证矿山的安全生产。
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公开(公告)号:CN117350140A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311334329.7
申请日:2023-10-16
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/084 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于量子粒子群优化BP神经网络的矿井导水裂隙带高度预测方法,涉及矿井安全生产技术领域,包括如下步骤:1、搜集矿井导水裂隙带高度的影响因素指标,包括开采厚度、开采深度、工作面斜长、煤层倾角、顶板覆岩结构;2、使用线性判别分析法对矿井导水裂隙带的各影响因素进行降维处理;3、构建BP神经网络模型,初始化权值和阈值;4、使用量子粒子群算法对BP神经网络模型进行优化;5、将经优化得到的最优权值和阈值加载到BP神经网络模型进行学习训练、预测并输出结果。所述方法拥有较高的预测速度和精度,使得矿井导水裂隙带高度值的获取过程更加便捷、准确,对于实现矿井的安全生产具有十分重要的理论意义与实际价值。
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