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公开(公告)号：CN104895502A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510293838.9
申请日：2015-06-01
申请人： 北京科技大学 , 山东黄金矿业(莱州)有限公司三山岛金矿
IPC分类号： E21B12/00
摘要： 本发明涉及一种矿用钻杆固定器，属于矿山凿岩钻孔设备领域。该矿用钻杆固定器，包括手握杆，手握杆上固定有与其垂直的短杆，短杆的另一端铰接有连杆，且连杆的上端铰接，连杆的下端固定有弧状角度尺，角度尺上开有弧形孔，弧形孔内设有拧在手握杆上的压紧螺栓，连杆上固定有至少两个轴心同轴的定位槽。本发明解决了矿山井下凿岩钻孔施工作业时施工人员因钻杆打滑而导致受伤的问题，具有结构简单、使用方便、便于携带等优点，可以很好的固定钻杆，防止钻杆打滑、弯曲，同时从根本上杜绝施工人员直接用手扶钻杆的危险操作的现象。
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公开(公告)号：CN108427934B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201810262788.1
申请日：2018-03-28
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明提供一种高光谱影像混合像元分解方法，能够提高高光谱影像混合像元分解精度。所述方法包括：获取高光谱影像数据；根据端元光谱变异情况，构造类内端元光谱变异矩阵；利用构造的类内端元光谱变异矩阵对所述高光谱影像数据进行加权处理；引入丰度稀疏约束条件并基于加权处理结果，构建目标函数，利用分层式非负矩阵分解策略对构建的目标函数进行分解，得到端元矩阵及丰度矩阵。本发明涉及高光谱遥感图像数据处理领域。
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公开(公告)号：CN109753878A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811484514.3
申请日：2018-12-06
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/34 , G06K9/54 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N5/217 , H04N9/64
摘要： 本发明提供一种恶劣天气下的成像识别方法及系统，将图像增强算法与深度学习网络部署在同一系统下的不同的处理器中，能够降低成本和功耗。所述方法包括：通过DSP模块对采集的视频进行图像增强处理，其中，DSP为数字信号处理；在GPU模块，搭建与电脑端相同的深度学习网络，获取电脑端已训练好的所述深度学习网络的参数，其中，GPU为图像处理单元；GPU模块中的深度学习网络根据电脑端已训练好的所述深度学习网络的参数，提取经过增强处理后的图像的特征，基于提取的特征进行图像的识别与分类。本发明涉及目标分类与识别领域。
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公开(公告)号：CN108427934A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810262788.1
申请日：2018-03-28
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明提供一种高光谱影像混合像元分解方法，能够提高高光谱影像混合像元分解精度。所述方法包括：获取高光谱影像数据；根据端元光谱变异情况，构造类内端元光谱变异矩阵；利用构造的类内端元光谱变异矩阵对所述高光谱影像数据进行加权处理；引入丰度稀疏约束条件并基于加权处理结果，构建目标函数，利用分层式非负矩阵分解策略对构建的目标函数进行分解，得到端元矩阵及丰度矩阵。本发明涉及高光谱遥感图像数据处理领域。
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公开(公告)号：CN109753878B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201811484514.3
申请日：2018-12-06
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/32 , G06K9/34 , G06K9/54 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04N5/217 , H04N9/64
摘要： 本发明提供一种恶劣天气下的成像识别方法及系统，将图像增强算法与深度学习网络部署在同一系统下的不同的处理器中，能够降低成本和功耗。所述方法包括：通过DSP模块对采集的视频进行图像增强处理，其中，DSP为数字信号处理；在GPU模块，搭建与电脑端相同的深度学习网络，获取电脑端已训练好的所述深度学习网络的参数，其中，GPU为图像处理单元；GPU模块中的深度学习网络根据电脑端已训练好的所述深度学习网络的参数，提取经过增强处理后的图像的特征，基于提取的特征进行图像的识别与分类。本发明涉及目标分类与识别领域。
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