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公开(公告)号：CN118099750A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410518292.1
申请日：2024-04-28
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: H01Q13/20 , H01L31/113 , H01L31/028 , H04B10/90 , H04B17/21 , H01Q1/36 , H01Q1/22 , H01Q1/00 , H01Q5/25 , H01Q1/38
Abstract: 本发明公开一种基于石墨烯共面槽线漏波天线的太赫兹探测器，属于太赫兹探测器领域，包括石墨烯共面槽线漏波天线源极、漏极和栅极以及直流偏置电压系统，石墨烯共面槽线漏波天线包括衬底和石墨烯层，源极和漏极分别设置在天线激励端和输出端，栅极设置在衬底背面，且位于源极和漏极之间，直流偏置电压系统包括多晶硅直流偏置电压板和直流电压，直流偏置电压系统为石墨烯层提供可调节的直流电压，用于调控石墨烯化学势，从而改变天线的工作频率和波束方向。本发明提出的太赫兹探测器具有高灵敏度探测性能、超宽带大范围探测以及低成本和易制造的特点。
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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
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 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
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N7/01
Abstract: 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：CN117576483A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311724746.2
申请日：2023-12-14
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/44
Abstract: 本发明公开了基于多尺度卷积自编码器的多源数据融合地物分类方法，包括以下步骤：获取激光雷达点云数据和光学影像数据，分别对所述激光雷达点云数据和所述光学影像数据进行预处理，构建多源遥感数据集；构建基于多尺度卷积自编码器的多源数据融合地物分类模型；基于所述多源遥感数据集，对所述多源数据融合地物分类模型进行训练；利用训练好的所述多源数据融合地物分类模型对待测的城市地物进行预测，实现对城市地物的分类。本发明能够有效融合多源数据特征，实现高精度的地物分类。它的特点在于利用多尺度卷积自编码器进行特征提取和融合，以及引入注意力机制来提高特征表示能力。这使得本发明具备较强的地物分类能力，并取得了较高的分类精度。
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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
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/094
Abstract: 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
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/52 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455
Abstract: 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
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 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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公开(公告)号：CN114063170B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111419463.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 一种基于复介电特征频散的水合物储层饱和度原位定量评价方法，包括以下步骤：(1)设置单一井眼或跨井眼的勘探监测系统，发射脉冲或扫频信号，进行电磁测量，获取水合物储层电磁响应；(2)接受脉冲或扫频信号，对获取的宽频电磁响应进行滤波降噪，反演得到被测储层视介电常数；(3)基于复折射率CRIM模型或MWBH模型，建立视介电常数与各组分体积分数的关联，实现水合物储层饱和度的原位定量评价。本发明利用介电特征频散来表征水合物储层原位饱和度，向地层发射脉冲或扫频信号，带宽覆盖水合物介电特征频散的主要频率范围，利用视介电常数反演、结合介电混合模型，实现了储层水合物含量的定量评价，实现水合物储层原位饱和度的定量计算。
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公开(公告)号：CN110991257B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911094691.5
申请日：2019-11-11
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于特征融合与SVM的极化SAR溢油检测方法，包括以下步骤：构建Pol‑SAR数据块，然后构建溢油样本数据集；搭建CNN网络，并从Pol‑SAR数据中抽取训练样本对CNN网络模型进行训练；利用训练好的CNN网络模型，对Pol‑SAR数据进行深度特征提取，提取高层次的特征；将不同的高层次的特征进行融合，利用带有RBF核函数的SVM分类器进行分类；本发明方法避免了传统方法需要手动提取并选择特征的复杂过程，能够有效的减少相干斑噪声的影响，减少溢油检测的虚警率，提取出CNN网络的两层高层特征，通过PCA降维对两层特征进行特征融合，可以有效地区分溢油与生物油膜，提高溢油检测精度。
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