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[发明专利]一种路网-轨迹联合对比学习的露天矿卡车调度方法-CN202310547275.6在审
发明人：许昱林;张磊;刘佰龙;江海峰;梁志贞 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：一种路网‑轨迹联合对比学习的露天矿卡车调度方法，属于露天矿运输领域。首先，对收集的露天矿卡车原始GPS轨迹数据和路网数据进行预处理，将轨迹序列转化为区域化轨迹序列，并通过嵌入模块得到路网和轨迹序列嵌入表示。其次，依次通过路网‑轨迹联合对比学习模块和语义信息嵌入模块，提取区域化轨迹序列的时空结构和语义信息特征。最后，将其经过BiLSTM网络单元提取区域化轨迹序列的时空上下文嵌入和实际时间序列进行回归，并设计多任务损失函数来训练模型。根据预测的轨迹序列，输入到训练好的预测模型，得到预测时间，进行卡车调度。优点：充分提取路网和轨迹的时空信息，利用联合对比学习优化时空信息嵌入，使得卡车调度更加合理高效。
一种路网轨迹联合对比学习露天矿卡车调度方法

[发明专利]一种动态时空语义联合嵌入的煤矿井下矿工轨迹识别方法-CN202310173792.1在审
发明人：张磊;侯萱;刘佰龙;梁志贞;邓宇帆 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种动态时空语义联合嵌入的煤矿井下矿工轨迹识别方法，属于煤矿井下数据分析技术领域。利用煤矿井下矿工轨迹数据设计矿工轨迹识别模型，该模型实现了识别输入的轨迹数据属于哪一个矿工；包括：时间特征提取模块、空间特征提取模块、语义特征提取模块和联合表示学习模块。优点：从时间、空间和语义三个维度提取轨迹特征并联合学习特征表示；采用动态图嵌入方法来提取轨迹的时间维度特征，获取变长轨迹序列的长期时间依赖关系，并应用多头自注意力机制，提高对长序列的处理效率；采用图神经网络提取轨迹的结构拓扑信息，并融合外部因素的语义特征提高矿工轨迹识别准确度，从而为煤矿井下的轨迹数据挖掘和智能调度平台提供技术支持。
一种动态时空语义联合嵌入煤矿井下矿工轨迹识别方法

[发明专利]一种基于自监督学习的煤矿井下人员动作识别方法-CN202310502071.0在审
发明人：张磊;胡浩;刘佰龙;江海峰;梁志贞;侯萱 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于自监督学习的煤矿井下人员动作识别方法，属于视频识别领域。首先，对视频数据进行重采样；其次，将重采样后的视频数据处理成时空块序列；再次，将时空块序列经过掩码模块，得到原始时空块序列和掩码时空块序列；再次，将原始时空块序列输入到编码器组中，生成原始时空块序列的潜在表示并将生成的潜在表示和掩码时空块序列输入到解码器组中，得到重建后的视频片段，通过设计好的损失函数进行训练，得到预训练好的模型；最后将预训练好的模型经过微调模块，得到最终的动作识别模型。优点：采用自监督的方式进行训练，大大地降低了视频收集和标注的成本；对视频进行极高掩码比率的掩码操作，降低了模型训练的计算成本，提高了模型训练效率。
一种基于监督学习煤矿井下人员动作识别方法

[发明专利]面向动态内存优化的轻量化井下人员动作识别方法及装置-CN202310502077.8在审
发明人：刘佰龙;邓宇帆;张磊;梁志贞;江海峰;许昱林 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种面向动态内存优化的轻量化井下人员动作识别方法及装置，利用煤矿井下人员动作视频数据设计适用于嵌入式终端的轻量化动作识别模型。首先通过数据采集和预处理模块，实现对煤矿井下人员动作数据集的构建；其次将数据集通过预训练模块，实现视频动作特征识别任务下，动作识别模型的混合预训练；再次将动作识别模型通过轻量化神经网络架构搜索模块，实现轻量网络架构的搜索；最后将轻量网络通过参数压缩模块，得到极小模型，并应用在嵌入式终端上。优点：采用混合预训练技术，提高模型的鲁棒性；采用参数压缩、动态内存加载等技术，在优化模型结构、减小模型体积的同时缩短搜索时间；在保证识别率前提下，实现复杂模型的井下嵌入式终端部署。
面向动态内存优化量化井下人员动作识别方法装置

[发明专利]一种基于多空间尺度时空Transformer的交通速度预测方法-CN202310182427.7在审
发明人：张悦;刘佰龙;安计勇;张磊;梁志贞;杨林 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多空间尺度时空Transformer的交通速度预测方法，属于交通预测规划技术领域。预测方法包括：将预处理后的路段传感器速度序列数据依次输入多尺度空间特征提取模块、交通时空特征提取模块以及预测模块，逐步实现多尺度动态空间结构和静态路网结构的特征提取、精准建模时空依赖以及预测未来一段时间的交通速度。本发明多尺度空间特征提取模块能够全面且有针对的提取空间特征，在提高预测精度的同时减少了大量无用计算。另外，交通时空特征提取模块根据交通特性以及数据的相对位置信息选择更有价值的历史数据以进行充分的时空特征提取，解决了提取时空依赖时存在的丢失相对位置信息的问题。
一种基于空间尺度时空 transformer 交通速度预测方法

[发明专利]一种适用于边缘终端的煤矿井下人体动作识别方法-CN202310134511.1在审
发明人：刘佰龙;邓宇帆;张磊;梁志贞;胡浩;许昱林 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开一种适用于边缘终端的煤矿井下人体动作识别方法，属于计算机图像识别领域。通过利用煤矿井下人体动作视频数据设计适用于低照度的轻量化动作识别模型，在边缘终端实现动作识别；首先利用数据采集和预处理模块对煤矿井下人员动作数据集的构建；然后利用动作分类模块实现动作视频特征的分类任务下海量参数网络模型的训练；其次利用情境网络剪枝模块实现适用于低照度视频数据的初步轻量化模型；最后通过示教模型蒸馏模块将初步轻量化模型进一步轻量化，将最终轻量化模型应用在边缘终端上其采用带恢复的剪枝技术，减少低照度对压缩的干扰；采用编码技术，优化存储；在保证识别率前提下，实现复杂模型的井下边缘终端部署。
一种适用于边缘终端煤矿井下人体动作识别方法

[发明专利]一种上下文感知的露天矿卡车司机驾驶风格识别方法-CN202310260288.5在审
发明人：刘佰龙;杨林;张磊;梁志贞;邓宇帆;许昱林 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：一种上下文感知的露天矿卡车司机驾驶风格识别方法，属于轨迹数据挖掘技术领域。方法包括：获取露天矿卡车的GPS数据，进行预处理；将预处理后的GPS数据，经过特征解耦模块，得到运动特征序列、路段序列、全局特征；基于路段序列，经过上下文嵌入模块，将该序列中相互分离的路段特征转化为融合其相邻路段信息的上下文特征序列，并对该模块进行预训练；然后，使用融合特征提取模块，融合运动特征序列和上下文特征序列，产生司机驾驶风格的嵌入表示。最后，将驾驶风格嵌入表示与全局特征输入到驾驶风格识别模块，获取司机驾驶风格类别。该方法将GPS数据解耦分别处理，对上下文嵌入模块进行预训练，充分考虑上下文信息对驾驶风格的影响，提高识别精度。
一种上下文感知露天矿卡车司机驾驶风格识别方法

[发明专利]一种应用在低照度环境下的煤矿井下人员动作识别方法-CN202211631477.0在审
发明人：刘佰龙;胡浩;张磊;梁志贞;邓宇帆;许昱林 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种应用在低照度环境下的煤矿井下人员动作识别方法，属于视频识别领域。将煤矿井下低照度环境中人员作业的视频数据重采样后，经过风格转换模块，把低照度下的视频数据转换为正常光下的视频数据；再经过全局特征提取模块提取视频帧序列的全局时空特征；再经过目标检测模块检测视频中的人员，从视频帧序列中提取人员动作管道的特征表示；最后将管道特征分别经过回归模块和动作分类模块，计算每个管道的位置和属于每个动作的概率。优点：风格转换模块不需要成对的数据进行训练，降低了数据获取的难度；在目标检测模块中，将视频的目标检测转换为一组集合预测，不需要任何的先验知识和后续处理，实现端到端的检测视频中的人员。
一种应用照度环境煤矿井下人员动作识别方法

[发明专利]一种基于深度区域嵌入的露天矿区域功能分类方法-CN202310028711.9在审
发明人：赵本壮;张磊;刘佰龙;梁志贞 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度区域嵌入的露天矿区域功能分类方法，属于露天矿管理领域，首先对露天矿进行均匀单元区域划分，然后通过轨迹数据提取不同单元区域的特征信息，将不同单元区域构建成一个稀疏单元区域图；再则，利用结构化深度网络嵌入模型学习单元区域节点的空间嵌入表示，实现单元区域空间区域嵌入；然后，将单元区域特征时序序列作为双向长短期记忆神经网络的输入从而获取单元区域时序特征，实现单元区域时序区域嵌入，以弥补区域时间特征不足的问题；再则，将得到的单元区域节点的嵌入表示和单元区域序列特征进行特征融合，将最终特征融合结果输入到注意力层，解决不同特征权重分配不均问题；最后，进行训练得到更加准确的分类结果。
一种基于深度区域嵌入露天矿功能分类方法

[发明专利]多视图动态时空语义嵌入的露天矿卡车运输时间预测方法-CN202211631629.7在审
发明人：张磊;许昱林;刘佰龙;梁志贞;邓宇帆;胡浩 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种多视图动态时空语义嵌入的露天矿卡车运输时间预测方法，属于露天矿运输领域。对收集的露天矿卡车原始GPS轨迹数据进行预处理，形成网格化轨迹序列；将其经过速度特征提取模块和网格结构特征提取模块，提取网格化轨迹序列的速度特征和结构特征；将其经过语义信息嵌入模块，得到语义信息特征的嵌入表示；将网格化轨迹序列的速度特征、结构特征和语义信息特征通过情境时空嵌入提取模块，提取网格化轨迹序列的情境时空嵌入并训练模型。根据待预测的起止点，输入到训练好的预测模型，得到运输时间预测结果。优点：充分提取轨迹数据的动态时空信息以及利用速度和语义信息，提高了时间预测的精度，有助于露天矿卡车的调度，提高运输的效率。
视图动态时空语义嵌入露天矿卡车运输时间预测方法

[发明专利]一种跨模态的露天矿卡车驾驶员身份自监督识别方法-CN202211043167.7在审
发明人：刘佰龙;杨林;张磊;梁志贞;邓宇帆;胡浩 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种跨模态的露天矿卡车驾驶员身份自监督识别方法，属于轨迹数据挖掘技术领域。方法如下：获取露天矿卡车的GPS数据和OBD数据，进行预处理；将预处理后的GPS数据，经过路段语义嵌入模块，得到含有空间语义信息的路段序列；基于路段序列和预处理后的OBD数据，经过跨模态融合特征提取模块，并结合自监督，得到能够展现每个驾驶员独特驾驶风格的表示；基于驾驶员表示，经过驾驶员身份识别模块，得到驾驶员ID。该方法充分考虑空间语义信息对驾驶员操作的影响，提取GPS数据和OBD数据这两个模态中的信息提高表示质量，从而提高识别精度；以自监督的方式进行训练，解决有标签数据少导致的模型难以训练问题。
一种跨模态露天矿卡车驾驶员身份监督识别方法

[发明专利]一种基于双路图卷积网络的露天矿路网生成方法-CN202210875170.9在审
发明人：张磊;陈丰华;刘佰龙;梁志贞 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于双路图卷积网络的露天矿路网生成方法，属于露天矿路网生成领域。将露天矿轨迹区域进行区域样本划分，再对区域样本进行网格划分；利用网格内轨迹数据生成每个网格的多轨迹特征表示，得到区域网格轨迹特征图；构建包含残差编码器网络、双路图卷积网络和解码器网络的道路中心线预测模型，利用区域网格轨迹特征图生成道路中心线概率图；将道路中心线概率图转换成道路中心线图，拼接所有预测的道路中心线图生成露天矿初始路网，并通过连接断裂的道路边缘去细化初始路网的拓扑结构，最终得到露天矿路网。优点：本发明能够提取丰富的轨迹特征，增强对道路的描述；提高空间信息和通道信息的关系感知；提高路网拓扑结构的完整性和连续性。
一种基于图卷网络露天矿路网生成方法

[发明专利]一种应用于煤矿井下工种识别的员工移动模式学习方法-CN202211018940.4在审
发明人：张磊;侯萱;刘佰龙;梁志贞;许昱林;邓宇帆 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：一种应用于煤矿井下工种识别的员工移动模式学习方法，属于煤矿井下数据分析技术领域。利用煤矿井下员工轨迹数据设计工种识别模型，该模型实现了识别输入的轨迹数据属于哪一个工种；包括：多语义嵌入模块、全局特征提取模块和工种识别模块。优点：采用图嵌入和词嵌入结合来学习员工的嵌入表示，并考虑到外部因素对员工移动轨迹的影响，能够获取到更丰富的语义信息；采用transformer技术来处理可变的长轨迹序列，并提取轨迹的全局语义特征，同时涉及一个用于自监督轨迹分类的对比学习网络，充分挖掘无标签数据的潜在价值，提升工种识别的精度，从而为煤矿井下调度平台提供技术支持，避免一人多卡问题，实现煤矿井下员工智能调度，维护井下生产安全。
一种应用于煤矿井下工种识别员工移动模式学习方法

[发明专利]时间序列GAN数据增强下露天矿卡状态识别的半监督方法-CN202210791397.5在审
发明人：刘佰龙;田玉赛;张磊;梁志贞 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种时间序列GAN数据增强下露天矿卡状态识别的半监督方法，属于露天矿卡车状态识别技术领域。该方法采用端到端的方法；收集露天矿现有的卡车轨迹数据；卡车轨迹数据分为两种：一种是已经人工标记过卡车运行状态的轨迹，称为有标签数据；另一种则是原始GPS轨迹，称为无标签数据；设计并训练时间序列GAN模型对有标签数据进行保真增强，平衡有标签数据；利用半监督框架，嵌入通道注意力，联合平衡之后的有标签数据和无标签数据，训练得到最终的卡车状态识别模型；将实际测试数据输入到卡车状态识别模型，得到最终识别结果。优点：在半监督联合模型中嵌入通道注意力量化不同特征之间的差异，进一步提高了模型总体识别精度，轨迹数据更具有保真性。
时间序列 gan 数据增强露天矿状态识别监督方法

[发明专利]一种基于形变注意金字塔的遥感舰船目标检测方法-CN202210786076.6在审
发明人：张磊;张悦;刘佰龙;梁志贞 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于形变注意金字塔的遥感舰船目标检测方法，属于遥感检测技术领域。分别是：形变注意金字塔网络、多尺度特征增强网络、多尺度自适应池化网络和旋转预测网络。被检测图像依次经过上述子网络，逐步实现特征提取、特征增强、生成感兴趣区域和标记舰船。优点：形变注意金字塔网络从多个尺度抑制了遥感图像的背景噪声，降低了模型受不相关特征的干扰。多尺度特征增强网络使用并行的拉普拉斯卷积核和空洞卷积核实现对弱小目标特征的锐化，增强了模型对小目标舰船的特征描述。多尺度自适应池化网络使用多尺度自适应池化策略获取到了更为精准的检测感兴趣区域。旋转预测网络基于回归策略生成旋转预测框，用于精准地标记任意方向的舰船。
一种基于形变注意金字塔遥感舰船目标检测方法

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