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公开(公告)号：CN114648734B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210342835.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 天地(常州)自动化股份有限公司 , 中煤科工集团常州研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及摄像机检测技术领域，尤其涉及一种基于图像处理的摄像机工作异常检测方法，包括：图像采集模块采集摄像机实时目标视频，将目标视频发送至图像处理模块，图像处理模块获取目标视频，对目标视频按帧取图得到多帧连续的目标图像，图像处理模块对目标图像检测分析，检测摄像机是否发生移动，或者检测摄像机是否发生遮挡；获取图像处理模块的检测结果，当检测结果为摄像机发生移动，或摄像机发生遮挡时，保存视频为证据视频，并发出预警信号。本发明提供一种基于图像处理的摄像机工作异常检测方法，可以不受环境恶劣，光线条件较差等外界因素直接影响，且检测准确，检测率高。
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公开(公告)号：CN119557782A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411516842.2
申请日：2024-10-29
Applicant: 天地(常州)自动化股份有限公司 , 中煤科工集团常州研究院有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的煤矿音频数据故障诊断方法，包括：对原始的不同工况煤矿设备音频信号进行MFCC特征提取；建立跨域诊断网络模型；特征提取层提取不同域间通用特征，计算交叉熵损失函数和多核联合分布差异函数损失值；根据最优梯度方向更新模型参数；重复网络更新策略，直到达到预期的诊断准确率或完成设定的迭代次数；输出目标域测试集的故障诊断结果。本发明对含有类别信息的特征进行多重线性映射，同时考虑不同工况样本的分布差异，进行迭代训练降低域间最大均值差异从而实现无监督特征匹配，改进后的迁移模型能够更好地识别目标域音频故障类别，有效解决无监督音频数据故障诊断问题。
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公开(公告)号：CN116912654A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310824143.3
申请日：2023-07-05
Applicant: 天地(常州)自动化股份有限公司 , 中煤科工集团常州研究院有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/762 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及深度学习目标检测研究领域，特别涉及一种基于改进YOLOv3的托辊检测模型的构建方法，包括以下步骤：数据收集，采集托辊运动视频，构建数据集；数据分类，将数据集中的数据按比例分为训练集、测试集和验证集；构建检测模型，重新计算适合托辊数据集的anchors参数，并将YOLOv3基准网络中1×1卷积核替换为Ghost Module模型；训练并测试模型。本发明引入Ghost Module替换基准网络中1×1卷积核，在不改变输出特征图尺寸和通道大小的前提下，Ghost‑YOLOv3网络总体参数量和计算量均下降，从而提高计算效率；利用Multi_Scale模块替换基准网络第一次和第二次特征图尺寸减半时的卷积核，能够增加不同尺度语义特征的充分提取及融合，提高图像的分类与预测精度。
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公开(公告)号：CN116309474A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310287981.1
申请日：2023-03-23
Applicant: 天地(常州)自动化股份有限公司 , 中煤科工集团常州研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进yolov5s与deepsort的矸石跟踪检测方法，包括以下步骤：S1、获取煤炭和矸石混合的样本图像数据集；S2、构建改进yolov5s网络模型，利用样本图像数据集对改进yolov5s网络模型进行训练，获得矸石检测模型；S3、利用矸石检测模型对煤矸石实时图像进行检测，输出矸石的位置信息和目标框；S4、根据矸石的位置信息和目标框，利用deepsort算法对矸石的位置信息进行实时跟踪预测；S5、将deepsort算法输出的矸石的位置信息发送给选矸机器人，以将矸石分选出来。本发明通过矸石检测模型识别出矸石所在的位置信息以及输出目标框，通过deepsort算法预测出矸石在输送带上的移动轨迹，能够避免同一矸石被重复检测，有利于提高选矸机器人对矸石分选的准确率。
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公开(公告)号：CN113706612B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111259920.1
申请日：2021-10-28
Applicant: 天地(常州)自动化股份有限公司 , 中煤科工集团常州研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及煤矿井下车辆自动驾驶的技术领域，尤其是一种融合UWB和单目视觉SLAM的煤矿井下车辆定位方法，获取车辆前视摄像头图像；加载井下目标检测模型进行图像目标检测；加载ORB‑SLAM制作的全局地图；对地图关键帧和当前前视摄像头图像中同一目标ROI区域进行特征匹配；通过匹配成功的帧确定车辆位姿，读取车辆在地图中位置；将两者位置信息统一到UWB坐标系，获取位置和速度更新；通过EKF扩展卡尔曼滤波进行车辆运动量和观测量更新，最终得到UWB和视觉SLAM融合后的车辆井下定位。该该融合UWB和单目视觉SLAM的煤矿井下车辆定位方法具有实现车辆在井下高精度定位的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111661590B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010511860.7
申请日：2020-06-08
Applicant: 天地(常州)自动化股份有限公司 , 中煤科工集团常州研究院有限公司
IPC: B65G43/02
Abstract: 本发明提供一种矿用带式输送机输送带撕裂损伤检测方法，依托用于向输送带背面发射多道平行线性光的多道线性光发射器和用于视频采集及图像处理分析的视觉传感器实施，包括步骤：一，视频采集：视觉传感器实时采集处于运动中的输送带被多道线性光所覆盖的带面区域的视频图像；二，单帧图像处理分析：视觉传感器对采集的视频图像逐帧进行单帧图像处理分析；三，多帧图像融合处理分析：视觉传感器对由第二步处理分析完毕后的各单帧图像，结合从外设输入的输送带速度进行多帧图像融合处理分析得到输送带撕裂损伤完整信息并输出。本发明能够对输送带是否撕裂损伤进行准确检测并能计算输出损伤的长、宽、深度以及损伤轮廓等特征，适于煤矿实施和应用。
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公开(公告)号：CN119600388A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411808032.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 天地(常州)自动化股份有限公司 , 中煤科工集团常州研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/40 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及煤矿安全监控技术领域，尤其是一种煤矿场景AI模型快速迭代训练平台，其包括数据中心、训练中心、应用中心和算法应用商城，数据中心用于提供数据集管理；训练中心包括算法管理、标准化训练和导航式训练，在算法管理模块中，设计并上传镜像和算法；在标准化训练中，训练后形成算法模板发布到应用中心的基础算法库；应用中心从基础算法库中选择算法，开发算法应用包，与实际应用场景进行匹配，形成应用任务模板，发布到算法应用商城；在导航式训练中，通过引导式训练任务从算法应用商城中选择算法应用包，自动训练，得到所需的模型文件。可实现AI能力的高效率生产和集中化管理，降低煤矿AI场景落地门槛与维护成本。
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公开(公告)号：CN119273882A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410957869.9
申请日：2024-07-17
Applicant: 天地(常州)自动化股份有限公司 , 中煤科工集团常州研究院有限公司
Inventor： 邱云香 , 季亮 , 邹盛 , 张立斌 , 姚超修 , 吴航海 , 蒋志龙 , 王鹏 , 吕博睿 , 王琪 , 邱吉尔 , 陈佳 , 叶柏松 , 卜腾腾 , 张明杰 , 卞俊 , 郝大彬 , 陈佩佩
IPC: G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于仪器仪表智能识别技术领域，具体涉及一种基于改进yoloV8的煤矿井下机械表识别检测方法，包括：S1、收集不同光源亮度拍摄的不同读数以及角度的机械表图片；S2、标注机械表表盘、中心、指针的种类、目标框以及角度信息；S3、将标注的角度信息归一化；S4、训练机械表识别检测模型；S5、将实时采集的机械表图片输入机械表识别检测模型中，得出分针信息与秒针信息；S6、综合分针信息与秒针信息，得出机械表数值。本发明的方法，首先使得标注的角度范围在0‑360°内，然后基于改进yoloV8模型，在head输出方面，添加了角度信息，使得改进的YoloV8网络能够对表盘0‑360°检测输出，最后通过指针纠错的逻辑判断，使得整体识别检测方法，识别效果好，准确率高。
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公开(公告)号：CN118967710A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410954962.4
申请日：2024-07-17
Applicant: 天地(常州)自动化股份有限公司 , 中煤科工集团常州研究院有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/80 , G06V10/774 , G06V20/70
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于改进YOLOv8s‑seg模型的煤矸分割方法、设备及其介质。方法包括：S1，在边缘计算模块中进行相机参数配置，配置完成后启动相机；S2，相机采集放顶煤过程中的煤矸实时图像；S3，以改进YOLOv8s‑seg模型作为煤矸实例分割模块，读取实时图像，通过煤矸实例分割模块对图像进行分割及测量，得到矸石占比结果；S4，边缘计算模块将矸石占比结果传输至液压支架控制器，液压支架控制器基于矸石占比结果决定放煤是否结束或插板状态；S5，若相机终止采集，流程结束；反之，则返回到步骤S2。本发明的一种基于改进YOLOv8s‑seg模型的煤矸分割方法，分割速度快、准确率高。
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公开(公告)号：CN116734827A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310385454.4
申请日：2023-04-12
Applicant: 天地(常州)自动化股份有限公司 , 中煤科工集团常州研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及无人驾驶地图实时构建技术领域，尤其涉及一种井下车辆同步定位与地图构建方法及系统，方法包括：S1，通过激光雷达装置获取激光雷达数据，对激光雷达数据进行处理，得到点云场景特征；S2，通过IMU里程计获取IMU数据，对IMU数据进行处理，得到当前姿态信息；S3，对点云场景特征和当前姿态信息进行联合标定，并统一坐标；S4，结合点云场景特征和当前姿态信息进行联合优化，获取车辆的运动轨迹；S5，根据运动轨迹对点云地图更新，构建高精度地图，本发明的井下车辆同步定位与地图构建方法，用于井下车辆自动驾驶，能够实现同步定位与地图构建，且构建的地图质量好。
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