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公开(公告)号：CN114724012A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210651501.0
申请日：2022-06-10
Applicant: 天津大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于时空跨尺度注意力融合热带不稳定波预警方法及装置，方法包括：将多尺度空间数据输入对应的分支网络进行相应尺度下特征图的计算，并计算正则化损失；将多尺度特征图利用双边局部注意力机制实现跨尺度空间图融合，生成全局特征描述图计算预测损失，并将预测损失与正则化损失联合用于神经网络的优化训练；基于优化训练后的神经网络对时刻T的海表温度进行预测，选择T时刻之前的K个时刻数据输入优化训练后的神经网络，该优化训练后的神经网络的输出为热带不稳定波的预测值，通过将预测值与坐标关联，绘制热带不稳定波的时空图像，实现对热带不稳定波的预警。装置包括：处理器和存储器。本发明对热带不稳定波的高效预警，减少了自然灾害。
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公开(公告)号：CN114490022A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111549505.X
申请日：2021-12-17
Applicant: 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
Abstract: 本申请公开了一种基于国产众核架构下的海流感生磁场并行计算方法，首先第一主核并行读取区域预报环境数据和地磁数据，并基于提交的作业进程数确定出主核的并行规模，然后第一主核基于并行规模确定出包括第一主核在内的参与计算任务的主核，并将读取到的数据平均散发至各参与计算任务的主核，之后各参与计算任务的主核将接收到的数据发送至相应的从核，从核基于主核发来的数据对水下电磁场环境参数进行计算，并将计算结果反馈至相应的参与计算任务的主核，最后相应主核将计算结果发送至第一主核。该方法实现MPI+Athread方式下的主核+从核两级并行加速，有效缩短了预报时间，提高了实时性，并且提高了水下电磁场计算的实时性和并行规模。
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公开(公告)号：CN114280564A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110692981.0
申请日：2021-06-22
Applicant: 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 , 中国海洋大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本申请公开了一种扫描模式下涉海雷达动目标检测方法及装置。所述扫描模式下涉海雷达动目标检测方法包括：获取雷达扫描模式下距离‑方位二维回波数据；对获取的所述二维回波数据进行高斯滤波；对高斯滤波后的二维回波数据进行峰值检测，从而获取峰值检测点；基于多普勒特性对所示峰值检测点进行杂波消除；对杂波消除后的峰值检测点进行基于幅度与相关特性的级联检测，从而得到运动目标检测结果。本申请的扫描模式下涉海雷达动目标检测方法能够有效减少了目标分裂点，减少了地杂波与海杂波尖峰引起的虚警点，提高了系统检测性能。
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公开(公告)号：CN114064047A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111345891.0
申请日：2021-11-15
Applicant: 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
Abstract: 本发明提出一种基于ANTLR4的智能代码插桩方法和系统，其方法技术方案包括根据一待插桩工程的源码文件的编程语言，通过ANTLR4构建语法解析树；对所述源码文件根据所述语法解析树进行第一语法解析，所述第一语法解析包括识别并保存函数信息和数据结构信息；根据所述函数信息和所述数据结构信息，在所述源码文件中识别插桩位置，并在所述插桩位置添加第一插桩结构，编译执行结束后输出执行结果；根据所述执行结果获取一预设范围的热点函数信息，并根据所述热点函数信息进行通过第二插桩结构进行进一步插桩，编译执行结束后输出测试结果。本发明解决了现有代码插桩方法对多语言的插桩支持有限以及对智能代码翻译系统翻译的程序进行正确性验证和性能分析效果不佳的问题。
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公开(公告)号：CN113467828A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110698088.9
申请日：2021-06-23
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
Abstract: 本发明提出一种异构众核处理器中编程语言转换方法和系统，其方法技术方案包括构建异构众核处理器主核中C++语言转换至C语言的语法识别规则和语法映射规则，并通过ANTLR技术对所述C++语言STL容器源代码进行语法解析，形成抽象语法树；对所述抽象语法树进行遍历，根据所述语法识别规则自动识别所述STL容器的声明语句，并将所述声明语句的声明信息保存到Utility类数据结构中；对所述抽象语法树再次进行遍历，根据所述语法映射规则将所述STL容器映射到基于所述C语言的libcstl上；根据所述libcstl的语法规则，对所述C++语言STL容器源代码进行重构，将所述C++语言STL容器转换为所述C语言的libcstl。本发明解决了现有STL容器数据重构复杂耗时，手工编写方式效率低、成本高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113313140A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110402765.8
申请日：2021-04-14
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
Abstract: 本申请公开了一种基于深度注意力的三维模型分类和检索方法及装置。所述基于深度注意力的三维模型分类和检索方法包括：获取待检索三维模型；根据所述待检索三维模型，映射生成二维视图组，所述二维视图组包括至少两个二维视图；获取每个所述二维视图的特征；通过深度注意力网络融合各个所述二维视图的特征，从而形成一个融合特征；根据所述融合特征对所述待检索三维模型进行检索或者分类。本申请通过引入自注意力结构，能够从全局角度充分考虑多视图间的相关性信息，挖掘隐藏信息，减少信息冗余。
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公开(公告)号：CN113191401A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110402748.4
申请日：2021-04-14
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
Abstract: 本申请公开了一种基于视觉显著性共享的用于三维模型识别的方法及装置。所述基于视觉显著性共享的用于三维模型识别的方法包括：获取待检索三维模型；根据待检索三维模型获取二维视图序列；获取二维视图序列的视觉特征向量；将视觉特征输入至MVCNN分支与视觉显著性分支，将MVCNN分支中的复杂特征与视觉显著性分支中的视觉显著性特征融合从而形成融合特征；通过融合特征对所述待检索三维模型进行检索或分类。本申请在视觉显著性分支中使用LSTM网络，可以轻松地从最后一个单元状态中提取三维模型表示，包括整体信息和相关性信息，其中考虑了三维模型中的所有视图。解决了现行多视图方法中的信息丢失问题。
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公开(公告)号：CN113191400A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110401478.5
申请日：2021-04-14
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
Abstract: 本申请公开了一种基于二维图像检索对应三维模型的方法及装置。所述基于二维图像检索对应三维模型的方法包括：获取待检索二维图像以及检索二维图像特征；获取数据库，其包括多个二维图片以及多个三维模型；获取每个二维图片的特征及获取每个三维模型的特征；建立关系图；根据所述关系图，通过多头注意力方法构造多个全连接图；根据全连接图生成嵌入图；将多个嵌入图进行融合生成唯一嵌入图；对待检索二维图像特征与唯一嵌入图中的每个表示三维模型的节点进行相似度比较，获取相似度最高的节点，输出相似度最高的节点所对应的三维模型。本申请充分考虑了2D图像和3D模型之间的相关性，弥合两种不同信息检索方式之间的差距。
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公开(公告)号：CN113190528A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110440139.8
申请日：2021-04-21
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心
IPC: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/27
Abstract: 本申请公开了一种并行分布式大数据架构构建方法及系统。所述并行分布式大数据架构构建方法包括生产者端的搭建及数据连接器端的搭建，所述生产者端的搭建方法包括：加载指定的序列化策略；完成生产属性配置；对预备发送数据进行avro序列化；对avro序列化后的数据进行内存填充，并形成kafka消息，发送至kafka消息队列中；数据连接器端的搭建方法包括：读取Dataframe，并完成预置的组态配置；加载指定序列化策略并执行反序列化；使用spark微批处理形式进行数据库或数据表的写入。本申请解决了国产超级计算机不能持久化存储海量数据的问题。
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公开(公告)号：CN112967814A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202010988717.7
申请日：2020-09-18
Applicant: 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 , 中国海洋大学
IPC: G16H50/70 , G06F16/28 , G06F16/248 , G06F40/295
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的新型冠状病毒患者行动追踪方法及装置。所述基于深度学习的新型冠状病毒患者行动追踪方法包括：构建新冠语义模型，新冠语义模型包括关键字信息以及关联关系信息；获取新型冠状病毒患者的事件信息数据库；提取事件信息中的各个患者的患者信息；根据关联关系信息以及各个患者的患者信息，获取患者之间的关联图谱信息；根据所述关联图谱信息或者患者信息生成可视化图谱。本申请的新冠病毒患者信息获取方法首先获取各个患者的基本信息，再采用机器学习算法进行命名实体识和关系抽取及属性抽取，对高质量患者数据进行数据融合及数据的存储。通过患者信息及行动轨迹知识图谱的构建，实现了新型冠状患者信息的有效整合。
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