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公开(公告)号：CN119068211A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411561845.8
申请日：2024-11-05
Applicant: 中国海洋大学
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。
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公开(公告)号：CN118862002A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411345172.2
申请日：2024-09-26
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F18/25 , G06V10/80 , G06N5/04 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于视觉问答技术领域，公开了面向遥感视觉问答的位置和语义优化方法及系统，分为文本流和海洋遥感图像流，包括以下步骤：步骤S1、输入海洋遥感图像和文本；步骤S2、跨模态语境融合：通过交叉模态位置约束注意力机制来整合文本和海洋遥感图像信息，生成交叉模态特征；步骤S3、语义推理：通过语义图Transformer提取语义图Gs中的语义信息，得到最后的细化语义信息；最后输出预测分类头，得到预测答案。通过本发明增强视觉问答系统的对多阶知识的感知，增强推理能力，获得准确的预测结果。
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公开(公告)号：CN114254677B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111578320.1
申请日：2021-12-22
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/082
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。
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公开(公告)号：CN118799690A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411273116.2
申请日：2024-09-12
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了基于多阶知识对比的海洋遥感视觉问答方法及系统，采用遵循双塔网络的结构，分别为文本流和海洋遥感图像流，包括多阶表征模块、多阶语义解耦模块、多阶语义融合模块和多阶对比学习模块，通过多阶表征模块获得文本和海洋遥感图像的多阶表征；通过多阶语义解耦模块获得低阶表征和高阶表征，多阶语义融合模块将多阶语义解耦模块得到的低阶表征和高阶表征融合，获得最终低阶表征和高阶表征；多阶对比学习模块将高阶特征和低阶特征进行对比，采用以多阶对比学习损失为主导的三个损失函数约束多模态信息的表征与融合。通过本发明实现多阶特征的交互与融合，增强问答系统对多阶知识的感知，增强推理能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115587646A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211102170.1
申请日：2022-09-09
Applicant: 中国海洋大学
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，公开了基于时空特征融合的近海叶绿素a浓度预测方法及系统，首选获取原始叶绿素a遥感数据、气象遥感数据及浮标叶绿素a监测数据，进行数据预处理，补全得到连续时空序列数据；然后基于空间异质性，将待预测海域划分为若干个子分区；对每一个子分区，制作基于时间的输入数据和基于空间的输入数据，并利用时空注意力特征融合预测网络获取每一个子分区的叶绿素a的时间演变特征和空间演变特征；最后将每一个子分区的时间演变特征图和空间演变特征图后融合，得到分区预测结果，合并所有子分区预测结果，得到长时序连续的整个近海区域叶绿素a预测图，解决时空特征挖掘不充分和近海叶绿素a浓度数据分布不均衡问题。
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公开(公告)号：CN114782568A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210240490.7
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国海洋大学
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。
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公开(公告)号：CN119474827B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510032019.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G01C13/00
Abstract: 本发明属于海温预测技术领域，公开了物理信息与数据驱动双流耦合海表面温度预测方法及系统，包括步骤S1、物理信息数据驱动双流耦合；步骤S2、物理方程约束；步骤S3、双流损失计算；本发明将多个物理特征作为输入，设计了物理信息数据驱动双流耦合模块，分离了物理信息和数据驱动的相互影响，自行学习海洋表面温度的变化规律，提高了海表面温度预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119541692B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510103868.2
申请日：2025-01-23
Applicant: 中国海洋大学
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。
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公开(公告)号：CN119149769B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411638733.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 中国海洋大学
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。
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