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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108234043A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810009836.6
申请日：2018-01-05
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04B17/309 , H04W24/06 , H04B7/0413 , H04L29/08 , G08B13/24
Abstract: 本发明公开了一种煤矿井下关键区域人员闯入监测系统及其方法，包括井下无线接入点、CSI信息接收器及井上监测服务器；所述井下无线接入点安装在所述井下关键区域内，所述CSI信息接收器采集所述井下无线接入点的CSI信息并通过井下无线网络传输至所述井上监测服务器；所述井上监测服务器对所述CSI信息进行处理，并与所述井上监测服务器内预设的无人和有人情况下的CSI信息处理结果进行比对，判断是否有人员闯入。本发明使用无线接入点物理层的信道状态信息作为监测手段，用来监测是否有人员闯入。使用的设备简单，在一些矿井甚至只需要一些简单的改造既可以完成系统部署。系统的部署成本低廉，监测准确度高。
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公开(公告)号：CN108234043B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201810009836.6
申请日：2018-01-05
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04B17/309 , H04W24/06 , H04B7/0413 , H04L29/08 , G08B13/24
Abstract: 本发明公开了一种煤矿井下关键区域人员闯入监测系统及其方法，包括井下无线接入点、CSI信息接收器及井上监测服务器；所述井下无线接入点安装在所述井下关键区域内，所述CSI信息接收器采集所述井下无线接入点的CSI信息并通过井下无线网络传输至所述井上监测服务器；所述井上监测服务器对所述CSI信息进行处理，并与所述井上监测服务器内预设的无人和有人情况下的CSI信息处理结果进行比对，判断是否有人员闯入。本发明使用无线接入点物理层的信道状态信息作为监测手段，用来监测是否有人员闯入。使用的设备简单，在一些矿井甚至只需要一些简单的改造既可以完成系统部署。系统的部署成本低廉，监测准确度高。
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公开(公告)号：CN110687593B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910971036.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布一种二维小波域矿震监测数据反演方法，属于煤矿矿震监测技术领域。步骤一，目标区域网格剖分；步骤二，建立目标区域波速分布的1行m2列的Haar小波域描述向量TW，Haar小波与消失矩为1的Daubechies小波等价；步骤三，确定目标区域分解尺度DeSc；步骤四，进一步降低TW的维数，记降维后的TW为TWC；步骤五，目标函数；①，由反演向量TWC得波速分布TS；②，计算理论地震记录；③，返回目标函数值。通过本发明的反演方法，可以改善由于观测数据不完整、正演模型与实际情况不符等原因造成的目标函数多峰值形态问题，便于寻优算法正确收敛到全局最优解附近，能够提高非均匀岩体波速分布全波形反演的可靠度和速度。
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公开(公告)号：CN110687593A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910971036.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布一种二维小波域矿震监测数据反演方法，属于煤矿矿震监测技术领域。步骤一，目标区域网格剖分；步骤二，建立目标区域波速分布的1行m2列的Haar小波域描述向量TW，Haar小波与消失矩为1的Daubechies小波等价；步骤三，确定目标区域分解尺度DeSc；步骤四，进一步降低TW的维数，记降维后的TW为TWC；步骤五，目标函数；①，由反演向量TWC得波速分布TS；②，计算理论地震记录；③，返回目标函数值。通过本发明的反演方法，可以改善由于观测数据不完整、正演模型与实际情况不符等原因造成的目标函数多峰值形态问题，便于寻优算法正确收敛到全局最优解附近，能够提高非均匀岩体波速分布全波形反演的可靠度和速度。
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公开(公告)号：CN108416251A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810014848.8
申请日：2018-01-08
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量子遗传算法优化的高效人体动作识别方法，包括以下步骤：在待识别人体动作的持续时间内，获取M帧人体RGB-D图像数据，其中，M为大于等于2的整数；提取每帧人体骨骼数据，获取人体关节点坐标信息，并根据人体关节点坐标信息提取该帧人体骨骼数据中多个肢干夹角的角度；根据M帧人体骨骼数据中多个肢干夹角的角度生成待识别人体动作的描述样本；通过量子遗传算法对支持向量机进行优化以得到优化后的支持向量机模型，并通过优化后的支持向量机模型对描述样本进行分类，以对待识别人体动作进行识别。根据本发明的方法，能够降低人体动作特征计算复杂度，提高人体动作识别的效率和准确度。
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