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公开(公告)号：CN110852395B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN201911117119.6
申请日：2019-11-15
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N15/02
Abstract: 本发明涉及一种基于自主学习和深度学习的矿石粒度检测方法及系统，包括下列步骤：1)矿石图像数据获取、标注，构建矿石粒度分级训练样本集与测试样本集；2)对矿石粒度训练样本数据集进行图像预处理，增强图像效果和降低图像噪声；3)胶带输送机工作状态进行识别：建立ResNet50模型识别区分胶带停止、空转和载料正常转三种工作状态；4)利用深度学习中的卷积神经网络算法建立卷积神经网络模型对矿石粒度样本数据集进行分级；5)建立自主学习机制，进行模型迭代与优化；6)使用训练好的模型对矿石粒度进行在线实时检测。本发明优点是：能显著提高粒度检测精度，达到提高破碎机效率和降低破碎能耗。
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公开(公告)号：CN110852395A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911117119.6
申请日：2019-11-15
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于自主学习和深度学习的矿石粒度检测方法及系统，包括下列步骤：1)矿石图像数据获取、标注，构建矿石粒度分级训练样本集与测试样本集；2)对矿石粒度训练样本数据集进行图像预处理，增强图像效果和降低图像噪声；3)胶带输送机工作状态进行识别：建立ResNet50模型识别区分胶带停止、空转和载料正常转三种工作状态；4)利用深度学习中的卷积神经网络算法建立卷积神经网络模型对矿石粒度样本数据集进行分级；5)建立自主学习机制，进行模型迭代与优化；6)使用训练好的模型对矿石粒度进行在线实时检测。本发明优点是：能显著提高粒度检测精度，达到提高破碎机效率和降低破碎能耗。
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公开(公告)号：CN110599058A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910889758.8
申请日：2019-09-20
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明提供了一种采矿生产中经济性分析方法及系统，涉及数据处理技术领域，主要目的是能够实时计算采矿效益，便于企业分析，所述方法包括：获取矿石产量数据；将所述矿石产量数据作为输入数据，通过预先构建的采矿效益分析模型分析所述矿石产量数据对应的采矿收益数据，所述预先构建的采矿效益分析模型中记录有用于核算工序成本的实时数据；根据所述采矿收益数据，分别计算出成本数据、生产数据以及利润数据。本发明主要用于对采矿收益进行计算。
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公开(公告)号：CN106323176A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610644467.9
申请日：2016-08-09
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G01B11/03
CPC classification number: G01B11/03
Abstract: 本发明涉及一种露天矿边坡的三维位移监测方法，该方法为通过三维激光扫描仪获取露天矿待监测边坡区域的点云数据，建立待监测边坡三维模型；通过单目摄像机实时采集待监测边坡区域的监测影像图像，获取边坡监测序列影像图像；在边坡监测序列影像图像覆盖的待监测边坡区域范围内选取控制点，确定大地坐标与影像图像像素点二维坐标相互转换的直接线性变换方程；采用图像局部特征检测与匹配算法，提取出实时监测边坡监测序列影像图像中相匹配的特征点，实时监测边坡监测序列影像图像中当前影像图像与上一幅影像图像中相匹配的特征点的位移；将边坡监测序列影像图像中的特征点的二维图像位移转换为大地坐标系下边坡点的三维位移。
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公开(公告)号：CN110553644B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201910889776.6
申请日：2019-09-20
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明提供一种矿用电铲精准定位系统和方法，其特征在于包括电铲精确定位运行轨迹测量终端、数据分析与管理系统和用户管理终端，电铲精确定位运行轨迹测量终端通过WIFI无线工作站，进入到企业内部网，与数据分析管理系统和用户管理终端进行连接，通过对安装在铲车上的惯导定位模块和北斗GPS定位模块的数据采集，组合计算，采用深度学习的计算方法，消除电铲装车的摆动，研究实际的运行轨迹，通过大量采集实时数据不断训练，把运行轨迹计算描述出来，实现电铲实时精准定位，并且按班实现作业方向和运行距离测量；将得到的实时精准数据实时传送到后台生产管理中心存储，为电铲作业考核提供了可靠依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110553644A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910889776.6
申请日：2019-09-20
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明提供一种矿用电铲精准定位系统和方法，其特征在于包括电铲精确定位运行轨迹测量终端、数据分析与管理系统和用户管理终端，电铲精确定位运行轨迹测量终端通过WIFI无线工作站，进入到企业内部网，与数据分析管理系统和用户管理终端进行连接，通过对安装在铲车上的惯导定位模块和北斗GPS定位模块的数据采集，组合计算，采用深度学习的计算方法，消除电铲装车的摆动，研究实际的运行轨迹，通过大量采集实时数据不断训练，把运行轨迹计算描述出来，实现电铲实时精准定位，并且按班实现作业方向和运行距离测量；将得到的实时精准数据实时传送到后台生产管理中心存储，为电铲作业考核提供了可靠依据。
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公开(公告)号：CN106323176B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610644467.9
申请日：2016-08-09
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: G01B11/03
Abstract: 本发明涉及一种露天矿边坡的三维位移监测方法，该方法为通过三维激光扫描仪获取露天矿待监测边坡区域的点云数据，建立待监测边坡三维模型；通过单目摄像机实时采集待监测边坡区域的监测影像图像，获取边坡监测序列影像图像；在边坡监测序列影像图像覆盖的待监测边坡区域范围内选取控制点，确定大地坐标与影像图像像素点二维坐标相互转换的直接线性变换方程；采用图像局部特征检测与匹配算法，提取出实时监测边坡监测序列影像图像中相匹配的特征点，实时监测边坡监测序列影像图像中当前影像图像与上一幅影像图像中相匹配的特征点的位移；将边坡监测序列影像图像中的特征点的二维图像位移转换为大地坐标系下边坡点的三维位移。
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公开(公告)号：CN105243453B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201510746541.3
申请日：2015-11-05
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
Abstract: 本发明一种采矿矿石动态配矿优化方法，属于采矿与选矿之间的配矿技术领域，本发明从生产实践出发，按选厂和采场的实际情况进行配矿，通过配矿比例，下达配矿计划，在配矿流程中实现对难选矿的品位、矿石性质和量值进行动态跟踪，使选厂能实时看到配矿过程的详细情况；本发明利用配矿软件，动态固化生产实际流程和动态计算品位，实现了汽运和铁运的衔接，采矿环节与配矿环节的衔接；通过中和配矿模型计算出实际的矿石品位，有利于选厂验证采矿是否按照配矿比例要求进行配矿；本发明保证选矿稳定正常生产，保证在采矿环节和配矿环节的每个过程中都带着矿石的性质、品位和量，满足选厂矿石铁品位和可选性基本稳定的需求。
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公开(公告)号：CN106295641A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610648631.3
申请日：2016-08-09
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
CPC classification number: G06K9/3233 , G06K9/6201
Abstract: 本发明涉及一种基于影像SURF特征的边坡位移自动监测方法，该方法为步骤1：通过相机获取露天矿边坡监测序列影像图像，采用SURF算法对采集的序列影像图像进行兴趣点提取，并对各幅影像图像进行兴趣点匹配，实时监测当前影像图像与上一幅影像图像中相匹配的兴趣点的位移，将序列影像图像中的兴趣点的三维坐标转换为WGS-84世界大地坐标系边坡位置点的绝对坐标位置，将当前影像图像中的各个兴趣点对应的边坡位置点与上一幅影像图像相匹配的兴趣点对应的边坡位置进行对比，若其中某个兴趣点对应的边坡位置点发生的实际位移超出边坡位移阈值，判定该边坡位置具有失稳或滑坡倾向。
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公开(公告)号：CN211113861U
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201921565310.2
申请日：2019-09-20
Applicant: 鞍钢集团矿业有限公司
IPC: E02F9/28
Abstract: 本实用新型的一种电铲的铲斗用斗齿，包括：与铲斗固定的连接部和铲斗齿尖部，铲斗齿尖部的上表面为向内凹陷圆弧形，铲斗齿尖部下表面为向外凸起圆弧形，铲斗齿尖部的前端至后端宽度逐渐增大；连接部是由铲斗齿尖部向后延伸出的，连接部包括：上、下连接板，设置在上、下连接板之间的加固筋。本实用新型的优点是：减少斗齿上部工作面的摩擦阻力，又解决了斗齿下部工作面材料厚度不够经常磨漏的现象发生，降低了铲斗斗齿之间的铲斗本体被磨薄磨损的危害，也减少了铲斗斗齿在工作时受力摆动的情况，且制造工艺简单，制造成本低，减轻了操作司机和检修人员的劳动强度，使用新型斗齿将大幅度提高铲斗和铲斗斗齿使用寿命，从而大量节省备品备件费用。
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