公开(公告)号：CN114782568B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202210240490.7

申请日：2022-03-10

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 聂婕 ,  王京禹 ,  郑程予 ,  叶敏 ,  时津津 ,  韦志国

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了多尺度阶段特征逐级融合的遥感图像着色方法及系统，系统包括图像灰化处理模块、生成器和判别器，图像灰化处理模块将原始图像处理成不同尺度的灰度图；生成器包括三个生成网络N1、N2、N3，均包括语义信息嵌入模块，生成网络N1和N2之间、N2和N3之间设有预融合模块，生成网络N1和N2之间、N2和N3之间设有融合注意力模块；预融合模块用于融合本级网络的灰度图与上一级网络的浅层特征，并作为本级网络的输入；语义信息嵌入模块用于融合本级网络特征并传输到上一级网络；融合注意力模块用于将不同尺度网络生成特征逐级反馈到上级网络，使最上级网络充分包含每条网络的生成信息，输出生成图像。

公开(公告)号：CN116822382A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202311099818.9

申请日：2023-08-30

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 聂婕 ,  叶敏 ,  陈树果 ,  左子杰 ,  宋宁 ,  温琦

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明属于海表面温度预测技术领域，公开了基于时空多重特性图卷积的海表面温度预测方法及网络，包括图构建模块、时空关联特征挖掘模块、偏差纠正模块、周期依赖模块、融合模块，图构建模块通过海表面温度时空网格序列构建图节点特征序列和邻接矩阵；时空关联特征挖掘模块通过双图输入和多层时空卷积块堆叠进行高维特征抽取；偏差纠正模块通过引入时空编码和空间注意力机制，构建空间点偏差校正图；周期依赖模块针对性的提取预测海表面温度序列的时间段所对应的历史数据时间段的周期性特征，得到预测序列；融合模块将时空关联特征挖掘模块、偏差纠正模块和周期依赖模块的输出进行融合，并得出最终预测结果。通过本发明提高长时序预测的准确性。

公开(公告)号：CN114254677A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111578320.1

申请日：2021-12-22

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 聂婕 ,  陈昊 ,  叶敏 ,  郑程予 ,  王成贺 ,  赵紫安

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于多任务对抗判别域自适应的跨域故障诊断系统及方法，该系统包括信号采集模块、信号处理模块、故障诊断模块和故障结果输出模块；所述故障诊断模块包括特征生成器、差异鉴别器、领域鉴别器，所述特征生成器和领域鉴别器构成一个博弈，实现了领域级分布对齐；所述特征生成器和差异鉴别器构成一个博弈，实现类级对齐。通过本发明提高故障诊断的准确性。

公开(公告)号：CN119203795A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411709659.4

申请日：2024-11-27

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 聂婕 ,  别鹏飞 ,  宋宁 ,  梁新月 ,  叶敏 ,  温琦

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了基于物理信息门控循环求解速度势场的系统、方法及应用，所述系统包括在不同服务器上并行运算的物理信息门控循环单元，所述物理信息门控循环单元包括高维时空域分解模块、后向时间片关联模块、双神经网络求解模块；通过本发明合理利用时间关联信息，对于划分好的高速场和低速场，通过不同的服务器分别完成计算后再组合为完整的速度势场，通过本发明实现快速的流速预测。

公开(公告)号：CN119149769A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411638733.8

申请日：2024-11-18

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 聂婕 ,  郑程予 ,  王鑫 ,  梁馨月 ,  叶敏 ,  黄磊

IPC: G06F16/583 ,  G06F16/38 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明属于图文检索技术领域，公开了基于自适应视角匹配的海洋遥感图文检索方法及系统，在特征处理部分，包括基于补偿网络的全视角特征建模：基于补偿网络生成全视角文本特征，在全视角文本特征监督下，在图像特征的基础上，训练神经网络，最终获得全视角图像特征表示；基于图迁移的可判别视角建模：在全视角图像特征中，挖掘待查询的文本特征所描述视角；基于级联Transformer特征对齐：在全视角图像特征和文本特征的基础上，分两个步骤利用Transformer解码器实现样本信息的对齐，分别是文本指导的图像特征提取和图像指导的文本特征提取。通过本发明提高跨模态图文检索的准确性。

公开(公告)号：CN118864868A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411354746.2

申请日：2024-09-27

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 梁馨月 ,  江毅 ,  郑程予 ,  聂婕 ,  叶敏 ,  高艳丽

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种边界增强的弱监督海洋遥感图像语义分割方法及系统，包括以下步骤：步骤S1、图像特征提取：对于输入的全局图像，通过ViT模型提取最终层特征和中间层特征；步骤S2、聚类词元对比：用中间层特征指导用以产生伪标签的最终层特征，步骤S3、随机不确定区域对比：在中间层随机不确定区域选取单元中随机选取两个中间层输出特征的不确定词元，在聚类中心替换不确定性区域单元中，通过对比选出与上述两词元距离最近的聚类中心进行替换，用替换的聚类中心监督最终层对应的不确定区域；步骤S4、生成伪标签。通过本发明提高海洋遥感图像语义分割效果。

公开(公告)号：CN116612396A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310607658.8

申请日：2023-05-26

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 聂婕 ,  杜家豪 ,  温琦 ,  叶敏 ,  左子杰 ,  宋宁

IPC: G06V20/13 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了基于时空双流非平稳感知的海洋表面温度序列预测方法，构建基于时空双流非平稳感知的海洋表面温度序列预测网络并训练，所述网络包括空间非平稳特征建模子网络、时间非平稳特征建模子网络和基于堆叠交叉注意力时空融合模块，将待处理的海洋表面温度卫星遥感图像输入训练好的基于时空双流非平稳感知的海洋表面温度序列预测网络，输出海洋表面温度预测结果，通过本发明能同时挖掘时间和空间中的非平稳特征，有效地挖掘海洋表面温度的时空相关性，提高了对海洋表面温度预测的准确性。

公开(公告)号：CN119068211B

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411561845.8

申请日：2024-11-05

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 聂婕 ,  左子杰 ,  叶敏 ,  温琦 ,  王鑫 ,  聂为之

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像补全技术领域，公开了基于异常注意力和FNO的叶绿素浓度补全方法及系统，所述系统包括空间域双流注意力网络和频率域融合补全网络，所述空间域双流注意力网络将周均值叶绿素浓度场、破损的叶绿素浓度场作为输入，经过空间稳定注意力模块和空间异常注意力模块同时输出空间域上的稳定特征向量、异常特征向量；频率域融合补全网络将空间域上的稳定特征向量、异常特征向量作为输入，在频率域上经过融合补全后输出补全的叶绿素浓度场，并伴随得到重构的周均值叶绿素浓度场、破损的叶绿素浓度场，用于进行判别训练。通过本发明提高补全的准确性。

公开(公告)号：CN119541692A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202510103868.2

申请日：2025-01-23

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 叶敏 ,  崔清明骏 ,  赖梦怡 ,  李博晗 ,  聂婕 ,  左子杰 ,  温琦

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06F17/13 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于海洋预测技术领域，公开了基于异质性感知和方程嵌入的叶绿素a预测方法及系统，步骤1、获取叶绿素a浓度预测相关输入数据：步骤2、空间异质性测量：将原始输入区域进行子区域划分，得到子区域的空间异质性水平；步骤3、异质性感知时空演变建模：构建多层自适应异质性感知网络，输出异质性感知时空演变特征；步骤4、设计流体运动方程嵌入的物理约束引导预测网络，计算未来叶绿素a的时空演变特征序列；步骤5、将时空演变特征序列进行重塑和聚合解码操作，并将相应时段的子区域预测序列进行合并得到最终的预测结果。通过本发明实现空间异质性感知和方程物理知识嵌入的时空演变建模，提高了叶绿素a浓度预测的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN119476641A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510024736.0

申请日：2025-01-08

Applicant: 中国海洋大学

Inventor： 梁馨月 ,  马骏 ,  宋宁 ,  叶敏 ,  牛迪 ,  高伟

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于海浪波高预测技术领域，公开了基于全局和局部信息融合的海浪波高智能预测方法及系统，该方法首先以海表面径向风场数据和纬向风场数据作为输入，对全球区域进行空间特征提取与融合，得到径向风场融合特征和纬向风场融合特征；然后得到的径向风场融合特征和纬向风场融合特征分别分成不同的子海洋波高预测场，然后对所有的子海洋波高预测场进行特征聚合，得到聚合特征；最后将聚合特征作为输入，进行局部海域精细化海浪波高预测，得到全球区域预测结果。通过本发明提高了波高预测精度，解决了传统方法预测精度不够的问题。