一种基于深度学习的井下巷道点云边界线提取方法

    公开(公告)号:CN118196126A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410364799.6

    申请日:2024-03-28

    Abstract: 本发明公开的一种基于深度学习的井下巷道点云边界线提取方法,涉及矿井点云边界线提取技术领域。该方法首先通过激光雷达采集巷道点云数据,然后对点云数据进行去噪、特征保留及特征重建;接着进行数据切片,对点云视角下的锚杆进行标注,并制作训练集;再接着建立点云识别网络,识别锚杆与其中心点;最后依据巷道切片结合识别结果的锚杆在巷道壁的中心,记录其位置,并标红;在巷道切片上连接标红点,成功绘制巷道边界,成图保存下来。本发明利用激光雷达采集点云数据,识别巷道壁上钻打的锚杆寻找边界点,并结合神经网络得到边界点,大大提高了巷道边界识别的精准度与效率。

    一种煤矿井下无人驾驶车辆超前自主降尘方法及系统

    公开(公告)号:CN116272196A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310026929.0

    申请日:2023-01-09

    Abstract: 本发明公开了一种煤矿井下无人驾驶车辆超前自主降尘方法及系统;方法包括对井下无人驾驶车辆前方行驶区域内粉尘突出位置进行点云信息采集,建立巷道矿尘浓度样本数据库;建立矿尘浓度识别神经网络模型DC‑CDC‑NET;利用训练集数据训练模型,得到训练后的矿尘浓度推理模型;分别建立激光雷达与喷淋装置笛卡尔坐标系,计算坐标转换关系;标定喷淋装置给定喷射压力与喷射距离间的关系;井下无人驾驶车辆运行时矿尘探测;喷淋装置喷淋去尘;重复探测矿尘,直至粉尘浓度降至阈值W以下,结束喷淋工作。本方法可利用激光雷达识别井下无人驾驶车辆行驶巷道内粉尘突出区域,然后利用去尘装置对粉尘、煤尘进行消除,保障井下无人驾驶车辆传感器感知能力。

    一种用于非牛顿流体运输电磁硬化底盘及控制方法

    公开(公告)号:CN109693599B

    公开(公告)日:2023-06-16

    申请号:CN201910088892.8

    申请日:2019-01-30

    Abstract: 本发明公开了一种用于非牛顿流体运输电磁硬化底盘,适用于具有非牛顿流体特性半流体的运输,属于车辆运输领域。该电磁硬化底盘包括智能底盘、分体式集装箱、电磁震荡器和中央控制系统。通过电磁震荡器和中央控制系统能够实时监控路面平整度与分体式集装箱的重心位移,在有可能导致分体式集装箱中心偏移的道路条件下,以全自动方式主动强震方式硬化非牛顿流体,减小非牛顿流体的可流动性,以此稳定车辆重心,保障车辆运输中不会由于物料重心位移导致侧翻。采用分体式集装箱运输方式便于物料运输的物流组织与协调,有效提高运输效率、降低半流体运输成本。

    一种模拟巷道综掘工艺的实验方法

    公开(公告)号:CN106771058B

    公开(公告)日:2019-06-28

    申请号:CN201611091363.6

    申请日:2016-12-01

    Abstract: 本发明公开了一种模拟巷道综掘工艺的实验方法,属于相似模拟实验基础研究领域。模型铺设至巷道处时,预埋与设计巷道等尺寸的块体石蜡块体,根据加热棒热能辐射范围和块体石蜡受热熔化情况,在块体石蜡块体上开加热孔和导流孔;在实验架的盖板对应巷道处开与块体石蜡相同的加热孔和导流孔,将加热棒和带加热层导流管顺序嵌入孔内并编号;实验过程中,根据加热棒编号选择性控制加热,使熔化的块体石蜡沿就近的带加热层导流管流出,实现不同截割顺序、不同截割路径条件下巷道模拟开挖。本发明适用于模拟巷道综掘工艺,符合生产实践,易操作易实施。

Patent Agency Ranking