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公开(公告)号：CN116824533A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310867367.2
申请日：2023-07-14
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01S17/89
Abstract: 本公开涉及一种基于注意力机制的远小目标点云数据特征增强方法，所述方法包括：原始点云数据进行体素化预处理，提取后输入稀疏卷积网络获取多尺度语义体素特征，转换为特征鸟瞰图，输入区域候选网络，生成初始目标分类与候选区域；划分出等比例的远小目标区域，使用并行随机最远点采样算法，获取远小目标区域点云集合，进行线性投影和拓扑结构特征提取操作，得到包含远小目标点云区域各关键点邻域几何信息的局部特征序列；输入双通道注意力模块，使用注意力交叉计算得到强化后的远小目标点云特征；得到最后的融合特征用于对初始目标分类与候选区域锚框进行细化以获取检测结果。本公开提供的方法能够有效强化远小目标点云数据特征，提高三维目标检测算法的精度。
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公开(公告)号：CN116682045A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310712166.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及的是一种基于智能视频分析的游梁式抽油机故障检测方法，它包括获得抽油机图像，为抽油机驴头建立实例分割数据集，划分出训练集、验证集和测试集；建立实例分割深度学习网络模型；训练网络结构固定下来的实例分割深度学习网络模型，实例分割数据集，通过深度卷积神经网络的正向传递和反向回馈来调整网络参数；建立驴头运动时序数据的数据集；训练支持向量机检测故障；进行基于智能视频分析的游梁式抽油机故障检测，结合油田实际应用场景，基于边云协同架构，在网页上进行游梁式抽油机故障检测。本发明不使用传感器与抽油机直接接触，不受抽油机运动中力的影响，不影响抽油机的正常运行，可复现现场，追踪历史，直观明确。
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公开(公告)号：CN114328651A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111488152.7
申请日：2021-12-08
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/27 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于专家系统和论据累计的工业生产数据集成方法，1、从工业场景中获取不同数据库，用于不同类型的数据源的采集；2、利用步骤一中获取到的不同类型的数据源，采用专家系统的方式进行数据源类型的确认；3、结合步骤二中数据源的类型，获取与数据源相匹配的若干个驱动；4、测试选出最优驱动，测试内容为响应速度、稳定性、抗压性和鲁棒性。实现了自动确认数据源类型以及搜索驱动，自动实现数据集成过程中的数据源连接步骤，并能够保证数据源连接高速、稳定、抗压；采用单线程独立作业方式，对资源占有量小，系统安全性强。
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公开(公告)号：CN113792685A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111095596.4
申请日：2021-09-17
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是一种基于多尺度卷积神经网络的微地震事件检测方法，它包括：训练数据集预处理，用不同频率的雷克子波正演得到的微地震资料添加上不同强度的高斯白噪声作为样本，进行数据增强；设计神经网络模型：预处理后的微地震资料通过卷积神经网络，得到多个尺度上的特征图，在每个尺度上对特征图进行检测，然后把每个尺度上的检测结果输入C‑F模型进行多尺度不确定性的信任度合成得到最终检测结果；训练并保存训练模型：设置输入层的两个超参数，确定学习率和迭代次数；将测试集加入不同强度的高斯白噪声，进行模型测试，验证其检测效果和初至拾取精度。本发明解决了微地震事件传统识别耗时长、准确率低的问题，提高微地震事件检测效率。
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公开(公告)号：CN106919652A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710051411.7
申请日：2017-01-20
Applicant: 东北石油大学
CPC classification number: G06F17/30784 , G06F17/3082 , G06K9/00718
Abstract: 本发明公开了一种基于多源多视角直推式学习的短视频自动标注方法，包括：获取短视频数据；对所述短视频数据进行预处理，生成一致格式图像关键帧、音轨、文本和语义标签；提取所述图像关键帧、音轨和文本的多视角特征向量；建立短视频标注数据库，所述多视角特征向量和所述语义标签存储在所述短视频标注数据库中；计算所述多视角特征向量之间的相似度；通过所述多视角特征向量的相似度建立多视角融合子空间；直推式求解所述多视角融合子空间，将所述语义标签自动标注在待标注短视频数据上。以及一种基于多源多视角直推式学习的短视频自动标注系统。本发明充分考虑了短视频数据附带的多源信息，提高了标注准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113792685B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111095596.4
申请日：2021-09-17
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01V1/28
Abstract: 本发明涉及的是一种基于多尺度卷积神经网络的微地震事件检测方法，它包括：训练数据集预处理，用不同频率的雷克子波正演得到的微地震资料添加上不同强度的高斯白噪声作为样本，进行数据增强；设计神经网络模型：预处理后的微地震资料通过卷积神经网络，得到多个尺度上的特征图，在每个尺度上对特征图进行检测，然后把每个尺度上的检测结果输入C‑F模型进行多尺度不确定性的信任度合成得到最终检测结果；训练并保存训练模型：设置输入层的两个超参数，确定学习率和迭代次数；将测试集加入不同强度的高斯白噪声，进行模型测试，验证其检测效果和初至拾取精度。本发明解决了微地震事件传统识别耗时长、准确率低的问题，提高微地震事件检测效率。
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公开(公告)号：CN115035596A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210629456.9
申请日：2022-06-05
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本公开涉及一种行为检测的方法及装置、电子设备和存储介质，涉及行为检测技术领域。其中，所述的行为检测的方法，包括：提取获取的待处理视频图像中多时刻视频帧的感兴趣目标对应的关节点信息序列及关节点的运动速度信息序列；分别对关节点信息序列及运动速度信息序列进行空间特征提取，得到对应的第一空间特征及第二空间特征；并对第一空间特征及第二空间特征进行特征融合，得到初始融合特征；利用获取的设定滑动时空窗口对初始融合特征进行滑动空间卷积操作，得到第一时空图及第一邻接矩阵；并基于第一邻接矩阵对初始融合特征进行空间卷积操作，得到第一卷积图；对第一时空图及第一卷积图进行融合，得到行为特征；基于行为特征完成行为检测。
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公开(公告)号：CN114912820A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210592779.5
申请日：2022-05-28
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是基于KGQEV的知识图谱数据集质量知识表示方法，它包括：描述数据集自身使用的数据格式符合哪些标准；明确评估知识图谱数据集时使用的质量分类标准，明确类与维度之间的关系；对应用知识图谱数据集的情境进行需求分析，归纳出具体需求并将质量维度与需求的对应关系进行知识表示；针对知识图谱数据集的需求，扩展DQV中维度下的指标；描述数据消费者对知识图谱数据集的反馈以及数据集的自身质量证书；描述知识图谱数据集相关信息；生成对知识图谱数据集的质量评估报告，保存并发布评估报告。本发明通过知识图谱质量表示模型来描述与表示知识图谱数据集的质量知识，明晰需求与指标之间的关系，并提高评估质量报告的可信度。
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公开(公告)号：CN115035596B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202210629456.9
申请日：2022-06-05
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本公开涉及一种行为检测的方法及装置、电子设备和存储介质，涉及行为检测技术领域。其中，所述的行为检测的方法，包括：提取获取的待处理视频图像中多时刻视频帧的感兴趣目标对应的关节点信息序列及关节点的运动速度信息序列；分别对关节点信息序列及运动速度信息序列进行空间特征提取，得到对应的第一空间特征及第二空间特征；并对第一空间特征及第二空间特征进行特征融合，得到初始融合特征；利用获取的设定滑动时空窗口对初始融合特征进行滑动空间卷积操作，得到第一时空图及第一邻接矩阵；并基于第一邻接矩阵对初始融合特征进行空间卷积操作，得到第一卷积图；对第一时空图及第一卷积图进行融合，得到行为特征；基于行为特征完成行为检测。
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公开(公告)号：CN115035158A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210629461.X
申请日：2022-06-05
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本公开涉及一种目标跟踪的方法及装置、电子设备和存储介质，涉及目标跟踪与行为检测技术领域。所述的目标跟踪的方法，包括：获取待处理视频图像中多时刻视频帧的多个感兴趣目标对应的位置特征及外观特征；根据所述多个感兴趣目标对应的位置特征确定所述多个感兴趣目标的第一遮挡关系；并基于所述第一遮挡关系，对所述多个感兴趣目标的位置特征及外观特征进行特征融合，得到初步的跟踪结果；基于所述第一遮挡关系及所述初步的跟踪结果确定最终的目标跟踪结果。本公开实施例可实现视频图像中多时刻视频帧的多个感兴趣目标的跟踪。
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