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公开(公告)号：CN111062423B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201911201999.5
申请日：2019-11-29
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应特征融合的点云图神经网络的点云分类方法，使用残差结构缓解梯度消失；使用全局特征与局部特征相融合，提升网络性能；使用权重自适应机制指导特征融合；本发明利用图神经网络关注局部特征，点云网络提取全局特征的同时加入残差块，将提取的全局特征与局部特征融合，在特征融合的时候对于不同的特征加入了权重自适应机制，从而优化模型性能。
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公开(公告)号：CN111753786A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010619125.8
申请日：2020-06-30
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于全尺度特征融合和轻量级生成式对抗网络的行人重识别方法，属于计算机视觉技术领域。一方面，使用全尺度特征融合网络，提取不同尺度大小的行人图像身份信息特征向量进行融合，得到能兼顾局部特征和整体特征的特征向量。另一方面，采用多种损失函数的融合，同时考虑了身份检测分类、身份信息判别和姿势信息判别，充分利用特征向量，能够大大提高网络模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN111127493A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911098961.X
申请日：2019-11-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力多尺度特征融合的遥感图像语义分割方法，通过搭建基于注意力多尺度特征融合的语义分割网络，构建训练数据集，采用所述训练数据集进行网络参数训练。在测试时使用训练好的网络对待测数据进行语义分割。所述网络是一种轻量级的编码器-解码器结构。其中引入了图像级联网络的思想，同时利用注意力机制优化编码特征与解码特征，构造出多尺度注意力优化模块、多尺度特征融合模块、边界增强模块，提取和融合不同尺度的特征图，并使用多尺度的语义标签和边界标签指导训练，能够有效进行遥感图像的语义分割。
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公开(公告)号：CN111145131B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201911187619.7
申请日：2019-11-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/46 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度生成式对抗网络的红外和可见光图像融合方法，解决由光谱分辨率和空间分辨率制约以及物理条件的限制，红外图像具有很高的光谱分辨率而其空间分辨率却较低的问题。包括：第一阶段，构造生成式对抗网络模型，利用高分辨率可见光图像生成高质量红外图像，一方面红外图像数据得到了增强扩充，另一方面提高了红外图像的分辨率；第二阶段，通过高分辨率可见光图像与其低通版本的差乘以增益因子获得空间细节信息，然后将提取到的空间细节信息注入到第一阶段生成后的高分辨率红外图像中，最终得到融合后的高分辨率图像，使得融合图像可以同时保持红外图像中的热辐射信息和可见图像中的纹理信息。
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公开(公告)号：CN115265918A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210252603.5
申请日：2022-03-14
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种地铁隧道渗漏水病害综合检测装置及方法，主要包括：检测车雷达数据采集主机A、检测车红外数据采集主机B、多通道探地雷达天线系统C、测距编码器D、非制冷红外焦平面探测器E1,E2,E3以固定角度安装在红外探测模组E中、红外探测模组E表面固定安装测距仪F1,F2,F3和测角仪G、多通道雷达天线系统C中各个天线端固定安装有测距仪H1,H2,…,Hn和测角仪I1,I2,…,In。所述检测车雷达数据采集主机A与多通道探地雷达天线系统C相连，所述检测车红外数据采集主机B与非制冷红外焦平面探测器E1,E2,E3相连；测距编码器D与检测车雷达数据采集主机A和检测车红外数据采集主机B相连；A和B通过测距编码器D触发工作，通过对采回的多源数据进行预处理、响应特征分析、联合解释，同时搭建隧道衬砌内‑外渗水位置关系模型，可快速识别衬砌表面和背后含水信息，实现地铁隧道渗漏水病害的快速智能检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110045369B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910377881.1
申请日：2019-05-07
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明涉及一种探地雷达层析探测曲线追踪方法，目的是提高电磁波传播路径参数的层析追踪精度。该方法步骤包括：1.构建层析追踪坐标系，进行网格划分，对网格的电磁波速度赋初值；2.确定发射机电磁波入射角度范围，优选单一发射点到各接收点的电磁波传播路径参数；3.依次确定各发射点到各接收点的电磁波传播路径参数，形成层析追踪参数集；4.对调发射点与接收点的位置并重复步骤(2)和步骤(3)，形成层析追踪参数总集。该方法可准确获取电磁波传播路径追踪参数集，同时实现层析追踪在探测区域全覆盖。
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公开(公告)号：CN111860678A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010744097.2
申请日：2020-07-29
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的无监督跨域行人重识别方法，属于计算机视觉领域。具体实现（1）搭建用于预训练的神经网络；（2）将源域有标签的数据输入预训练网络，做有监督的预训练；（3）搭建用于微调的双流相互学习网络框架；（4）训练双流相互学习框架，输出适用于目标域的行人重识别模型。本发明利用有标签的源域数据集和无标签的目标域数据集，以及相互学习的网络框架，实现无监督的跨域行人重识别；引入自注意力机制和全局联合池化操作，以及提出新的损失函数——联合灵活优化损失，并选用更合适开放集数据的聚类方法，从而使得模型性能获得明显提升。
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公开(公告)号：CN110243844A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910384911.1
申请日：2019-05-09
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01N23/02
Abstract: 本发明公开了一种坝体结构CT透射探测装置及其探测方法。该装置包括：地质雷达主机、发射天线、接收天线、绞车、缆绳。探测方法包括：(1)将接收天线固定于坝体侧面1顶部，通过绞车使发射天线由坝体侧面2顶部匀速下移至底部，并进行连续数据采集。(2)接收天线下移距离D，通过绞车将发射天线从坝体侧面2底部匀速上移至顶部，并进行数据采集。(3)将接收天线依次下移距离D，发射天线重复上述往返移动过程并进行数据采集，直至接收天线到坝体侧面1底部结束。(4)CT透射探测装置整体移动到下一个探测面，并重复步骤1、2和3。根据雷达波走时信息和天线位置坐标信息，反演得到各探测剖面的波速分布，从而实现坝体结构的快速探测。
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公开(公告)号：CN114791632A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210397596.8
申请日：2022-04-15
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01V3/12
Abstract: 本发明公开一种隧道地质安全超前超深探测车，涉及隧道地质构造及地质灾害检测技术领域，主要结构包括汽车、大功率超深地质雷达天线、机械臂系统、定位系统、雷达数据采集系统、视频采集系统和电气控制系统；机械臂系统主要解决了隧道复杂环境下隧道掌子面前方、拱顶、侧墙依靠人工搬运天线作业效率低、危险性大的问题，隧道地质安全超前超深探测车采用大功率超深地质雷达天线，可实现隧道超深地质构造探测；隧道地质安全超前超深探测车采用可收缩机械臂设计，可提高探测的工作效率；定位系统采用了两个测距轮编码器和两个定位接收模块，可以获取探测位置准确的坐标信息；视频采集系统的实时视频数据采集可以为雷达数据的处理和解释提供现场回放，减少对异常目标的误判漏判；电气控制系统对机械臂的实时位置调控，可以更加准确及时的改变天线姿态进行探测，探测结果为隧道现场施工及修复提供准确依据。
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公开(公告)号：CN111259758A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010030047.8
申请日：2020-01-13
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种针对密集区域的两阶段遥感图像目标检测方法，主要解决现有技术对目标密集区域目标识别准确率低的问题，其步骤为：1、对于输入图像进行数据增强操作，增加训练样本集；2、构建基于多尺度特征提取模块；3、在不同尺度的特征图上进行目标检测，找出目标密集的区域；4、针对目标密集的区域进行二次目标检测；5、对检测出的目标进行分类和位置回归，输出目标对应的分类标签和位置坐标，完成对图像的目标识别和定位。本发明利用网络多尺度结构的特点提取和融合不同尺度下的特征图来检测不同大小的目标，并对目标密集度高的区域进行二次检测，提高了小目标识别准确率。该方法可用于无人机以及卫星对目标的检测，侦查和监视。
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