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公开(公告)号：CN118088953A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410359588.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 东北石油大学
IPC: F17D5/06 , F17D5/02 , G06F18/2413 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本公开涉及一种管道泄漏检测方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取第一条件下管道的第一泄漏信号；基于所述第一泄漏信号生成第二条件下的第二泄漏信号，所述第二条件下的信号检测步长小于所述第一条件的信号检测步长，所述信号检测步长为传感器与泄漏点之间的基准距离；利用所述第一泄漏信号和第二泄漏信号构建泄漏检测模型；利用所述泄漏检测模型对泄漏信号执行处理，检测泄漏事件。本公开实施例能够提升泄漏检测精度。
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公开(公告)号：CN117934857A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410150217.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/20
Abstract: 本发明公开了一种光学遥感图像显著物体检测方法，涉及深度学习图像显著性物体检测领域领域，为了克服遥感图像显著性物体检测网络精度不足的问题，本发明采取的技术方案主要包括以下步骤：S1：获取待检测图片；S2：利用ResNet‑50卷积神经网络作为解码器提取遥感图像特征。在编码时，抛弃ResNet‑50的第一层特征，整合了包含丰富语义信息的高级特征，并将后两层深层特征信息输送到多分支视野增强模块中以提升感受野，在进行解码细化前通过全局语义互补模块增强该网络提取全局语义信息的能力，在解码过程中，通过通道孪生交互模块重构输入特征，建立浅层特征、全局语义互补特征和深层特征之间的联系，获取完整的预测结果，从而更精确的检测出遥感图像显著物体。
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公开(公告)号：CN117746466A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410018455.X
申请日：2024-01-05
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多元感知和迭代细化的海洋动物图像检测方法，属于深度学习图像检测技术领域，为了解决现有的遥感图像目标检测方法在复杂海洋背景下对海洋动物检测精度不足问题；本发明首先在特征提取时，通过利用PVT网络作为骨干提取特征，以较低的记忆成本和全面的了解实现海洋动物的特征获取；在感知阶段，本发明采用多元特征感知策略，通过多元特征信息流建模，旨在获得丰富的上下文信息；在迭代细化过程中，本发明集成建模后的最后三层特征信息以指导当前建模的特征，并通过迭代机制完成对海洋动物的精准检测，极大的保证了对于海洋动物图像检测结果的精准性。
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公开(公告)号：CN117191268A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311162712.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据的油气管道泄漏信号检测方法及系统，包括：采集负压波信号、声波信号、流量信号并分别转换为图片，对图片进行多层特征提取，获得负压波初始特征、声波初始特征、流量初始特征；对负压波初始特征、声波初始特征、流量初始特征进行特征交互，获得各层的融合特征；基于各层的融合特征获得高层聚合特征与低层聚合特征；基于高层聚合特征与低层聚合特征获得中间层聚合特征；基于中间层聚合特征检测多传感器信号下的油气管道泄漏信号。本发明将多模态特征中关键特征的跨模态交互与多层特征的聚合统一在同一个网络中，通过对多源特征进行交互跨层融合，高效并精准地完成管道泄漏信号的检测任务。
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公开(公告)号：CN115223018B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210643654.0
申请日：2022-06-08
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06V10/80
Abstract: 本公开涉及一种伪装对象协同检测方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：从图像组中选择出第一图像，并利用第一分支对所述第一图像执行目标预测处理，得到目标识别预测图，所述图像组中的图像包括待协同检测的伪装对象；利用第二分支对所述图像组执行特征处理，得到共性特征预测图；对目标识别预测图和所述共性特征预测图进行特征融合处理，得到双分支融合特征图；对所述双分支融合特征图进行边缘细节增强处理，得到所述图像组中各所述图像的伪装对象的定位预测图。本公开实施例可提高伪装对象的定位检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115661482A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211414420.5
申请日：2022-11-11
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于联合注意力的RGB‑T显著目标检测方法，包括以下步骤：分别获取RGB图像和热图像的若干层初始特征；基于若干层所述初始特征，提取若干层通道显著特征和像素位置显著特征；基于同层的所述通道显著特征和像素位置显著特征，获取联合特征；对所述联合特征进行增强表达，获得若干级多尺度增强显著特征；根据每一级所述多尺度增强显著特征的特点，将若干级所述多尺度增强显著特征进行聚合，获得RGB‑T显著目标。本发明采用编码‑解码结构，将跨模态特征交互及多尺度特征融合充分合作，构成一个统一网络，可以高效并精准地完成显著目标检测任务。
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公开(公告)号：CN109495003B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201811305688.9
申请日：2018-11-05
Applicant: 东北石油大学
IPC: H02M7/487
Abstract: 本公开提供了一种逆变器控制方法和系统，该方法用于控制有源中点箝位型五电平逆变器，并包括：确定逆变器所要输出的参考电压；基于预设的三轴坐标系，获取与所述参考电压对应的三个标准坐标点，将所述标准坐标点对应的坐标向量确定为合成电压矢量；基于该三个标准坐标点所构成的三角形状，分别确定三个合成电压矢量的作用时序以及生成所述合成电压矢量时所述逆变器的三相中的各开关的开关切换状态。本公开具有简单方便且控制精度高的特点。
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公开(公告)号：CN107228282A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710544323.0
申请日：2017-07-06
Applicant: 东北石油大学
CPC classification number: F17D5/02 , F17D5/005 , G06K9/00516
Abstract: 本发明提供了一种天然气管道泄漏定位方法和装置，其中所述方法包括：利用传感器在天然气管道的两个采样点上采集数据信号，获得第一数据信号和第二数据信号；利用ELMD算法分解所述第一数据信号和第二数据信号，并获得所述第一数据信号的有效PF分量和第二数据信号的有效PF分量；分别利用第一数据信号和第二数据信号的有效PF分量确定第一数据信号和第二数据信号之间的时延值，并依据该时延确定管道泄漏位置。本发明利用总体局部均值分解算法对传感器采集的数据进行分解处理，并获得数据信号的有效PF分量，从而大大的提升了管道泄漏的定位精度。
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公开(公告)号：CN202102281U
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201120057668.1
申请日：2011-03-08
Applicant: 东北石油大学
IPC: G05B19/048
Abstract: 一种多点智能温湿度监测控制仪。主要解决现有温湿度测量装置只能单点测量且控制滞后的问题。其特征在于：监测控制仪还包括若干个检测单元，每个检测单元包括温湿度传感器、由单片机构成的温湿度检测控制模块、用于控制外部温湿度设备的执行模块以及由Nrf905发射和接收芯片构成的无线传输模块；温湿度传感器向检测控制模块的信号输入端输出温湿度信号，检测控制模块在内置程序的控制下分别经过不同的信号输出端向执行模块发出执行信号和向无线传输模块发出数据传送信号；中控模块亦由STC89C52单片机构成，由无线传输模块接收到的信号经RS485总线输入中控模块的温湿度采集数据输入端。该装置具有可实现多点测量且实时控制的特点。
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公开(公告)号：CN201991516U
公开(公告)日：2011-09-28
申请号：CN201120063845.7
申请日：2011-03-14
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 一种供热管网检查井补偿器智能泄漏监测及防盗系统。主要解决现有检查井泄漏监测主要靠人工巡检导致不能及时发现泄漏点的问题。其特征在于：系统还包括一个数据采集模块和一个无线传输模块，所述数据采集模块由温度信号采集和处理单元、液位传感器以及阀门防盗开关构成；温度传感器采集回来的温度信号经过比较器放大和A/D转换模块转换成数字信号后输出至中央微处理器的温度信号输入端，液位传感器以及阀门防盗开关的信号输出端分别连接至中央微处理器的对应数字信号输入端；无线传输模块由串行输入接口和GPRS模块构成，串行输入接口为中央微处理器和GPRS模块提供双向信号传递。本系统能够实时监测补偿器泄漏情况，且具有防盗报警的功能。
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