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| 专利/申请号： | CN202111192892.6 | 专利名称： | 基于人工智能的采矿设备故障检测方法及系统 |
| 申请日： | 2021-10-13 | 申请/专利权人 | 海门市重型矿山机械厂 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省南通市三厂镇厂洪路10号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06V20/10 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2022-02-18 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN113642534B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 41 | 所属领域： | 矿山机械自动化 工业设备监测与诊断 数据分析与处理专利转让搜索 |
应用场景：金属矿/非金属矿开采作业中的掘进机、提升机等重型设备的实时状态监控;井下恶劣环境下的设备异常预警与维护决策支持;多传感器融合数据的故障特征提取及寿命预测;矿山智能化改造中的预防性维修体系构建
摘 要：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的采矿设备故障检测方法及系统，该方法包括：基于获取的采矿设备图像，构建高斯金字塔；获取高斯金字塔中每张图像的粗糙度描述特征：对于一张图像中的每个像素，基于像素的粗糙度获取以该像素为中心的窗口区域的粗糙度复杂度和粗糙度变化描述子，进而得到该窗口区域的粗糙度描述子；整合所有窗口区域的粗糙度描述子，得到所述一张图像的粗糙度描述特征；其中，利用像素位置的灰度值、饱和度值、亮度值和热度值表征像素的粗糙度；融合高斯金字塔中图像的粗糙度描述特征，基于融合后的粗糙度描述特征判断采矿设备的磨损程度。本发明可以对矿用钻头磨损程度进行准确评估。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
| 2022109360810 | 【发明】一种珊瑚礁健康状况智能评估方法 | 2025/10/23 |
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| 2021800013029 | 【】识别操作事件的方法、装置、设备和存储介质 | 2025/10/22 |
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