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龍圖騰網恭喜國能榆林能源有限責任公司申請的專利基于自監(jiān)督神經網絡的視覺慣導雷達融合自定位方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119901285B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510386351.9，技術領域涉及：G01C21/16；該發(fā)明授權基于自監(jiān)督神經網絡的視覺慣導雷達融合自定位方法是由范忠明;陳湘源;李星設計研發(fā)完成，并于2025-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自監(jiān)督神經網絡的視覺慣導雷達融合自定位方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于自監(jiān)督神經網絡的視覺慣導雷達融合自定位方法，涉及人工智能與傳感器融合定位技術領域，包括以下步驟：構建基于長短期記憶網絡的元學習器；本發(fā)明中，通過構建基于LSTM的元學習器實現(xiàn)動態(tài)拓撲適應，能在約2分鐘內響應環(huán)境變化完成拓撲調整并精準捕捉環(huán)境特征；利用注意力機制的知識記憶模塊及相關算法，實現(xiàn)高效的知識遷移和繼承，可準確融合新舊知識以保障掘進安全；通過聯(lián)合訓練與優(yōu)化，多模塊協(xié)同優(yōu)化參數(shù)，采用NSGA?II算法進行多目標平衡優(yōu)化，在不同地質條件下兼顧性能、效率和知識利用，提升了掘進作業(yè)的整體水平。

本發(fā)明授權基于自監(jiān)督神經網絡的視覺慣導雷達融合自定位方法在權利要求書中公布了：1.基于自監(jiān)督神經網絡的視覺慣導雷達融合自定位方法，其特征在于，包括以下步驟：構建基于長短期記憶網絡的元學習器：元學習器輸入層接收經處理后的環(huán)境特征向量，由視覺攝像頭采集的井下巷道圖像數(shù)據(jù)經卷積神經網絡特征提取、毫米波雷達數(shù)據(jù)歸一化處理，以及慣導設備數(shù)據(jù)校準和預處理后得到；中間隱藏層由多個LSTM單元組成，借助門控機制控制信息的流入、流出和記憶；輸出層基于隱藏層輸出，通過全連接層計算生成針對當前掘進環(huán)境狀態(tài)的網絡拓撲結構調整參數(shù)，參數(shù)包含神經元連接的增減系數(shù)、層間連接權重的調整因子以及隱藏層神經元數(shù)量的調整值；當煤礦井下掘進環(huán)境狀態(tài)發(fā)生變化，新的環(huán)境狀態(tài)信息被實時采集并輸入已訓練好的元學習器；元學習器依據(jù)已學習的映射關系計算并輸出拓撲結構調整參數(shù)，神經網絡根據(jù)該參數(shù)快速調整自身拓撲結構，包括調整神經元之間的連接權重，以及根據(jù)掘進設備的姿態(tài)變化和地質條件，增加或減少與運動特征處理相關的隱藏層神經元數(shù)量；利用注意力機制對網絡中間層的特征圖分析，提取與煤礦井下巖石結構、掘進設備運動狀態(tài)相關的重要知識特征向量，計算每個知識特征向量的注意力權重，并以加權和的形式存儲在知識記憶模塊中；當網絡拓撲結構調整后，新拓撲結構根據(jù)當前掘進任務需求和當前地質條件下的環(huán)境特征生成查詢向量；計算該查詢向量與記憶模塊中存儲的知識特征向量的相似度，選擇相似度高的知識特征向量，采用加權融合方式將其與新拓撲結構下學習到的知識特征向量融合，融合系數(shù)根據(jù)當前掘進環(huán)境和任務需求動態(tài)調整；將元學習器、神經網絡主體以及知識記憶模塊作為一個整體聯(lián)合訓練；輸入煤礦井下不同掘進區(qū)域、不同地質條件下的環(huán)境數(shù)據(jù)到元學習器，元學習器生成拓撲結構調整參數(shù)，神經網絡根據(jù)調整后的拓撲結構前向傳播計算任務損失，同時計算知識記憶模塊的存儲和檢索損失，通過總損失對各模塊參數(shù)更新；設定目標函數(shù)，包括網絡在不同地質條件下的掘進方向定位準確率、拓撲結構調整的時間開銷以及知識融合后對掘進性能提升的貢獻；采用基于非支配排序遺傳算法的多目標優(yōu)化方法，對網絡參數(shù)和結構搜索和優(yōu)化。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人國能榆林能源有限責任公司，其通訊地址為：719054 陜西省榆林市高新技術產業(yè)園區(qū)建業(yè)大道萊德大廈；或者聯(lián)系龍圖騰網官方客服，聯(lián)系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。