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公开(公告)号:CN114701544B
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN202210256874.8
申请日:2022-03-16
申请人: 中国矿业大学
IPC分类号: B61L25/02
摘要: 本发明适用于井下单轨吊定位技术领域,提供了一种煤矿井下单轨吊多源信息融合精确定位方法及系统,包括以下步骤:根据UWB系统车载标签和基站解算出运动车辆动态位置;根据捷联惯导系统输出的姿态矩阵对比力进行矩阵转换,解算出车辆行驶路程;根据地图构建系统构建的全场景地图,确定特征点的位置信息;根据单轨吊行驶位移模型和特征点精确位置信息,构建精确定位卡尔曼滤波模型,对单轨吊实时位置模型进行修正,得到精确位置信息。本发明通过对三种定位方式进行信息融合,能够实现对单轨吊在井下运行时的精确定位,同时融合三种定位方式的优点,在保证精确度的同时,也能拥有较高的稳定性和抗干扰性能,适用于井下环境中的单轨吊定位。
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公开(公告)号:CN114701544A
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210256874.8
申请日:2022-03-16
申请人: 中国矿业大学
IPC分类号: B61L25/02
摘要: 本发明适用于井下单轨吊定位技术领域,提供了一种煤矿井下单轨吊多源信息融合精确定位方法及系统,包括以下步骤:根据UWB系统车载标签和基站解算出运动车辆动态位置;根据捷联惯导系统输出的姿态矩阵对比力进行矩阵转换,解算出车辆行驶路程;根据地图构建系统构建的全场景地图,确定特征点的位置信息;根据单轨吊行驶位移模型和特征点精确位置信息,构建精确定位卡尔曼滤波模型,对单轨吊实时位置模型进行修正,得到精确位置信息。本发明通过对三种定位方式进行信息融合,能够实现对单轨吊在井下运行时的精确定位,同时融合三种定位方式的优点,在保证精确度的同时,也能拥有较高的稳定性和抗干扰性能,适用于井下环境中的单轨吊定位。
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公开(公告)号:CN117078584A
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202310453461.3
申请日:2023-04-24
申请人: 中国矿业大学 , 贵州盘江精煤股份有限公司山脚树矿
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , E21F17/18
摘要: 本发明公开的基于多区域关注机制的巷道破损检测与安全评级方法,涉及煤矿安全生产技术领域。该方法首先,获取巷道图像,并进行预处理;然后,对巷道喷浆破损进行分类并构建数据集,训练YOLOv8模型,掩膜图像并按照破损分成多个置信框;接着,使用FCN网络融合多尺度信息分割破损,并融合结果;再接着,划分结果图区域,赋予不同区域安全权重,设计加权公式计算破损像素比重;最后,根据煤矿安全规程提供了四级安全评级,对不同程度的破损进行安全分级。本发明将基于深度学习的图像处理方法应用于煤矿巷道破损检测,实现对围岩破损区域的自动检测和分割功能,能够更精确识别出巷道破损种类和大小,弥补人工经验法的不足,提高了破损检测的准确性和效率。
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