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公开(公告)号：CN104869410B
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201510272449.8
申请日：2012-11-30
申请人： 中国石油大学(华东)
摘要： 本发明涉及数据图像传输领域，尤其是涉及一种VNC图像传输数据处理方法。本发明针对现有技术中存在的问题，提供一种VNC图像传输数据处理方法，通过该方法的实施，可以对图像数据矩形属性及像素矢量值变化进行判断，并进行算法压缩，使得图像传输占用较小的数据带宽，并且传输效率提高，使得移动终端或者便携式设备数据接收响应速度变快。本发明通过对图像数据矩形属性及像素矢量值变化进行判断实现算法处理。本发明应用于VNC图像传输领域。
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公开(公告)号：CN104361225A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410610629.8
申请日：2014-11-03
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种海岸带地质环境承载力的评价方法，包括：建立海岸带地质环境承载力评价指标体系的步骤；利用非结构三角模糊数定权法及所述评价指标获得指标权重的步骤；根据所述评价指标及所述指标权重获得地质环境承载力并输出的步骤。本发明中的非结构三角模糊数定权法在指标权重确定的过程中，从整体方面充分考虑到各个指标重要性程度，然后依据二元语气算子，从悲观，中立，乐观三种态度出发建立评价判断矩阵，两种方法的有效融合，既符合专家认识的逻辑，又综合考察决策者在悲观，中立，乐观三种不同态度下对微观指标重要性判断，可以有效避免原有的单一态度评价结果的误判性。
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公开(公告)号：CN104199084A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410441033.X
申请日：2014-08-29
申请人： 中国石油大学(华东)
摘要： 本发明公开了一种基于热红外异常信号与小波神经网络的地震预测方法，该方法包括：步骤一、热异常信息提取；步骤二、构建热异常时空坐标系；步骤三、构建以热异常及断裂带为输入的地震预测小波神经网络；步骤四、进行小波神经网络的训练与地震预测试验。本发明利用小波神经网络的优点及地震前热异常现象的普适性，通过构建以地震热异常信号及断裂带为输入特征的小波神网络，实现了地震三要素的同时预测。
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公开(公告)号：CN118887547A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411355548.8
申请日：2024-09-27
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于类别感知距离的跨域小样本SAR溢油检测方法，属于溢油检测领域，包括：从全极化SAR溢油数据中提取源域数据集和目标域数据集；构建位置注意力模块、全局自注意力模块和自适应窗口变换模块，基于位置注意力模块、全局自注意力模块和自适应窗口变换模块构建特征提取网络；构建特征类别判定网络，基于特征提取网络和特征类别判定网络构建溢油检测模型；基于源域数据集和目标域数据集对溢油检测模型进行训练；将待检测溢油数据输入到训练后的溢油检测模型中，获得溢油分类结果。本发明中的溢油检测模型借助源域的知识帮助目标域利用少量的训练样本进行分类，不仅提高溢油检测中的准确性，还增强了模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117872424B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410269573.8
申请日：2024-03-11
申请人： 中国石油大学(华东)
摘要： 本发明公开一种GNSS‑R海面DDM数据生成方法和装置，包括以下步骤：步骤S1、获取实测DDM数据；步骤S2、根据实测DDM数据训练流模型；其中，所述流模型用于挖掘实测DDM数据的分布与正态分布之间的转换关系；步骤S3、根据训练好的流模型，利用正态分布随机采样得到变量生成DDM数据。采用本发明的技术方案，能够有效的应用于GNSS‑R海面风速研究，在现有实测数据的基础上实现样本扩充，并可服务于其他GNSS‑R海面风速反演研究。
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公开(公告)号：CN117745081A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410186149.7
申请日：2024-02-20
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N7/01
摘要： 本发明公开一种台风风暴潮灾害风险评估方法和装置，包括：步骤S1、获取台风风暴潮灾害风险评价指标；步骤S2、根据台风风暴潮灾害风险评价指标的层级结构，得到包含台风风暴潮灾害风险指标集合的贝叶斯网络结构；步骤S3、根据贝叶斯网络，得到台风风暴潮灾害风险评估模型；步骤S4、将预设的台风风暴潮情景输入到台风风暴潮灾害风险评估模型中，得到台风风暴潮灾害风险评价指标的所属风险水平及其概率。采用本发明的技术方案，实现对台风风暴潮灾害风险水平的定量化预测。
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公开(公告)号：CN117310705B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311594541.7
申请日：2023-11-28
申请人： 中国石油大学(华东)
摘要： 本发明公开了一种基于双极化SAR影像的洪涝灾害快速检测方法，属于微波成像及图像数据处理技术领域，包括：步骤1，双极化SAR数据预处理，最终生成双极化协方差矩阵文件；步骤2，双极化SRW距离差异图快速计算，对双极化协方差矩阵文件进行矩阵运算，得到双极化时变SRW距离差异图；步骤3，洪涝灾害区域初步提取；步骤4，基于地形坡度邻域约束的山体阴影剔除和洪涝灾害检测结果输出。本发明所述方法主要用于洪涝灾害的快速检测，具有计算效率高，具有剔除复杂山体阴影并能提高大范围制图效率和精度的优点。(56)对比文件吴效勇;王晓青;丁玲;窦爱霞;陈子翰.基于光学与SAR影像的老挝溃坝洪涝灾害监测与评估.灾害学.2020,(01),全文.
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公开(公告)号：CN116863327B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310653075.9
申请日：2023-06-05
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种基于双域分类器协同对抗的跨域小样本分类方法，包括以下步骤：获取目标域数据集和源域数据集，基于所述目标域数据集和所述源域数据集进行预处理，获取查询集、支持集和测试集；确定网络超参数和网络参数，构建双域分类器协同对抗网络模型；通过查询集和支持集对双域分类器协同对抗网络模型进行训练，获取训练后的双域分类器协同对抗网络模型；将测试集对训练后的双域分类器协同对抗网络模型进行测试，获取分类结果。本发明高光谱图像为例构建网络模型；设计两个域分类器，分别采取梯度上升和梯度下降的策略，提取(56)对比文件Cheng Zhang.Feature Integration-BasedTraining for Cross-Domain HyperspectralImage Classification.IGARSS 2022 - 2022IEEE International Geoscience and RemoteSensing Symposium.2022,3572-3575.
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公开(公告)号：CN116343113A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310219804.X
申请日：2023-03-09
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455
摘要： 本申请公开了基于极化SAR特征与编解码网络的溢油检测方法及系统，其中，方法步骤包括：采集极化SAR图像；对极化SAR图像进行预处理，得到处理后图像；对处理后图像进行30个极化特征的提取与降维操作，得到溢油区域极化特征；同时使用CV模型来辅助提取完整的SAR图像溢油区域边缘获取几何特征。基于溢油区域极化特征和几何特征图像划分为训练集和测试集，构建并训练编码器‑解码器检测模型；并通过训练好的模型完成海面溢油检测。
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公开(公告)号：CN116206203A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310217615.9
申请日：2023-03-08
申请人： 中国石油大学(华东)
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于SAR与Dual‑EndNet的溢油检测方法，包括以下步骤：获取目标海面的全极化SAR图像；对全极化SAR图像进行Pauli分解，得到奇次散射和偶次散射的散射能量，利用散射能量，合成PauliRGB图像；对全极化SAR图像提取溢油检测的极化特征，并利用随机森林算法对极化特征进行选择，得到极化特征图像；基于PauliRGB图像和极化特征图像，获得几何空间样本数据集、极化特征数据集和样本标签集，并划分为训练集和测试集；构建Dual‑EndNet网络模型；利用训练集对Dual‑EndNet网络模型进行训练；利用测试集和训练好的Dual‑EndNet网络模型完成对目标海面的溢油检测。
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