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公开(公告)号：CN113152345A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110324873.8
申请日：2021-03-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: E01H1/08
Abstract: 本发明涉及环保技术领域，且公开了一种用于园区及非机动车道路面的智能落叶清理车，包括车体，落叶检测模块，路径规划模块，控制器，辅助收集轴，吸风机，行进装置，电源部件，落叶存储箱和水箱。通过落叶检测模块去识别和定位落叶，通过路径规划前去落叶区域，通过辅助收集滚轴和吸风机收集落叶。落叶智能检测清洁车能够智能探测落叶位置，进行定点扫除，不必进行全局清扫，提高清扫效率，节省了大量人力和物力资源。
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公开(公告)号：CN113269055B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110488329.7
申请日：2021-05-06
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明针对智能清扫装置对成片落叶检测难、效率低的问题，提出一种用于落叶检测的预测框损失函数—引力损失函数(AIoU Loss)的计算方法。通过引入预测框间的距离参数，使用最小外接矩形框替换符合条件的原预测框，达到预测成片落叶的效果。本发明解决了在检测落叶时，区分单片落叶和成片落叶的问题，使智能落叶清扫装置更准确的定位落叶地点，提高清扫效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113284173A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110421794.9
申请日：2021-04-20
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/521
Abstract: 本发明提供了一种基于伪激光雷达的端到端的场景流、位姿联合学习方法，其过程为，首先利用深度网络获得连续两帧单目图像的深度图，并将深度图生成两帧图像对应的伪点云，再将伪点云和激光雷达点云分别生成L层金字塔，在对伪点云和激光雷达点云进行逐层融合之后输入场景流‑位姿网络，实现场景流和位姿的联合估计。本发明采用了深度学习方法，端到端地进行位姿及场景流学习，使用了伪点云和激光雷达点云分层特征提取再融合的方法，并利用分割掩膜实现动态场景流和位姿的联合学习。本发明对伪点云和激光雷达点云进行融合，提高了网络估计的准确性，有利于实际应用。
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公开(公告)号：CN113284173B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202110421794.9
申请日：2021-04-20
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/521
Abstract: 本发明提供了一种基于伪激光雷达的端到端的场景流、位姿联合学习方法，其过程为，首先利用深度网络获得连续两帧单目图像的深度图，并将深度图生成两帧图像对应的伪点云，再将伪点云和激光雷达点云分别生成L层金字塔，在对伪点云和激光雷达点云进行逐层融合之后输入场景流‑位姿网络，实现场景流和位姿的联合估计。本发明采用了深度学习方法，端到端地进行位姿及场景流学习，使用了伪点云和激光雷达点云分层特征提取再融合的方法，并利用分割掩膜实现动态场景流和位姿的联合学习。本发明对伪点云和激光雷达点云进行融合，提高了网络估计的准确性，有利于实际应用。
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公开(公告)号：CN113570542A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110330074.1
申请日：2021-03-29
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提供了一种在遮挡情况下，基于计算机视觉的识别煤和矸石的方法。该方法包括：使用Mask RCNN从采集的图像中将煤或矸石没被遮挡的可见部分分割出来；使用Completion‑GAN网络根据图像分割出的可见部分生成被遮挡的不可见部分，进而获得完整图像；使用完整图像进行检测，得到识别结果。本发明提出了用计算机视觉技术在遮挡情况下识别煤和矸石的方法，依据实例引导，使用Completion‑GAN网络有监督的将部分煤矸石图像生成为完整煤矸石图像，解决了遮挡情况下特征不明显导致的煤矸石检测精度较低的问题，同时用人工智能的方法进行煤矸石检测降低了煤矸石分拣的人工成本，提高了矿井智能化水平及煤矸分拣效率。
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公开(公告)号：CN113371084A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110663643.4
申请日：2021-06-16
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种追踪稀释井下瓦斯气体的仿生机器人，该机器人包括：机器人主体、履带式驱动装置、摩擦防护结构、支撑结构、瓦斯气体采集检测装置、电源模块、微处理器模块、无线发送模块、摄像头、折叠风扇装置。本发明所述的一种追踪稀释井下瓦斯气体的仿生机器人，一是机器人可利用其微处理器配备的基于果蝇学习策略的气味源定位算法(CNN‑LSTM‑FOA)分析瓦斯气体采集装置收集到的浓度信息，实现对瓦斯气体的追踪，可以及时开展泄露气味源定位工作。二是机器人配备的智能折叠风扇，当机器人定位至瓦斯气体泄露场所后智能风扇将切换成工作模式，风扇可以增大井下空气流速，在一定程度上稀释瓦斯泄露空间内瓦斯气体浓度，为外界开展救援工作争取更多时间。
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公开(公告)号：CN113269055A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110488329.7
申请日：2021-05-06
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明针对智能清扫装置对成片落叶检测难、效率低的问题，提出一种用于落叶检测的预测框损失函数—引力损失函数(AIoU Loss)的计算方法。通过引入预测框间的距离参数，使用最小外接矩形框替换符合条件的原预测框，达到预测成片落叶的效果。本发明解决了在检测落叶时，区分单片落叶和成片落叶的问题，使智能落叶清扫装置更准确的定位落叶地点，提高清扫效率。
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