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公开(公告)号：CN108596163A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810748171.0
申请日：2018-07-10
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和VLAD的煤岩识别方法，该方法通过将采集的煤岩图像经过预处理，输入到深度卷积神经网络AlexNet中，提取图像高层特征；使用不同初始化方法对提取的图像特征进行聚类，构建视觉词典；通过计算特征间残差和的方法对图像特征进行局部聚合，最后将每幅图像表示为单一列向量的形式输入到支持向量机，进行识别器的训练；在识别过程中，提取待识别煤岩图像特征，输入训练好的分类器，实现对煤岩图像的判别。该方法受光照因素影响低，对噪声的鲁棒性强，正确识别率高，稳定性好。
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公开(公告)号：CN107577720A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710705120.5
申请日：2017-08-17
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于区域树的井下巷道点云数据的快速查询方法，包括：(1)划分巷道空间区域；(2)根据所划分的巷道空间区域，构造区域树拓扑结构；(3)提取巷道点云中轴线；(4)根据区域树，分别建立巷道点云与中轴线距离之间的对应关系；(5)沿中轴线根据巷道点云与中轴线距离的不同，对巷道点云进行区域分割；(6)确定待查询点所在的分割区域，快速查找待查询点。本发明可有效提高点云数据的组织管理效率，快速查找待查询点，提高了对围岩形变监测的效率与精度。
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公开(公告)号：CN107577720B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201710705120.5
申请日：2017-08-17
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于区域树的井下巷道点云数据的快速查询方法，包括：(1)划分巷道空间区域；(2)根据所划分的巷道空间区域，构造区域树拓扑结构；(3)提取巷道点云中轴线；(4)根据区域树，分别建立巷道点云与中轴线距离之间的对应关系；(5)沿中轴线根据巷道点云与中轴线距离的不同，对巷道点云进行区域分割；(6)确定待查询点所在的分割区域，快速查找待查询点。本发明可有效提高点云数据的组织管理效率，快速查找待查询点，提高了对围岩形变监测的效率与精度。
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