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公开(公告)号：CN114894819A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210494399.8
申请日：2022-05-07
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G01N22/04 , G01N33/24 , G01S13/89 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种星载GNSS‑R土壤湿度反演方法，包括以下步骤：获取CYGNSS数据和SMAP数据；对CYGNSS数据和SMAP数据进行时空匹配获得样本集和待预测数据；构建双分支神经网络模型，其中一条分支为卷积神经网络模块，另一条分支为BP神经网络模块，分别以DDM图像和地表粗糙度、植被覆盖度、信噪比、地表反射率、功率比、DDM均值、前沿斜率、后延斜率、峰值功率、时延窗口作为输入；根据所述样本集训练双分支神经网络模型；将待预测数据输入到训练后的双分支神经网络模型中，得到预测的土壤湿度数据。采用本发明的技术方案，可以提高反演精度。
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公开(公告)号：CN114863293A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210494360.6
申请日：2022-05-07
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/13 , G06V10/32 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于双分支GAN网络的高光谱溢油检测方法，包括步骤一、获取溢油区块高光谱溢油数据集，步骤二、对高光谱溢油数据集进行光谱归一化和主成分分析后裁剪并划分到训练集和测试集，步骤三、构建溢油检测模型，步骤四、利用训练集训练溢油检测模型，步骤五、利用测试集测试训练后的溢油检测模型；本发明可以同时提取高光谱数据的光谱特征和空间特征，充分发掘高光谱数据的优势，检测模型中的生成器可以生成虚拟样本，一定程度上解决了溢油数据集标记样本稀少、类别分布不均的问题，且具有鲁棒性强、收敛速度快等特点，为溢油检测等难以获取大量样本的任务提供了良好的分类模型。
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公开(公告)号：CN106741566B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710085778.0
申请日：2017-02-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: B62M27/02
Abstract: 本发明涉及一种基于图像识别的滑行机器人，包括座椅结构、底座结构、红外检测设备和图像分析设备，所述座椅结构包括椅背、椅座、椅体左侧平板、椅体右侧平板和椅腿，所述底座结构包括左侧冰刀、右侧冰刀和防撞平板，所述红外检测设备包括左侧红外传感器和右侧红外传感器，所述图像分析设备包括图像采集器和图像处理器，所述左侧红外传感器和所述右侧红外传感器用于分别检测左侧障碍物距离和右侧障碍物距离，所述图像采集器用于采集前方图像，所述图像处理器用于对所述前方图像进行景象分析。通过本发明，能够为单独乘坐的儿童提供全方位的保护。
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公开(公告)号：CN106686436B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710029496.9
申请日：2017-01-16
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: H04N21/422 , G08C23/04
Abstract: 本发明涉及一种包括基于云架构的安全计算机系统的车辆，包括红外线发射器、语音识别系统、数据处理CPU，所述数据处理CPU分别与4个红外线发射器连接；所述语音识别系统与所述数据处CPU连接。所述车辆还包括基于云架构的安全计算机系统。
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公开(公告)号：CN106169058A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201511000356.6
申请日：2015-12-25
Applicant: 中国石油大学(华东)
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/00657 , G06T2207/30181 , G06T2207/30188 , G06T2207/30192
Abstract: 本发明公开了一种基于微波遥感与时空信息的云下像元LST估算方法，其特征在于，本方法考虑地表温度空间分布的一致性及其时间序列的周期性，将统计模型与时间序列滤波进行了有效结合。首先采用基于被动微波遥感的多通道统计模型对云下像元LST值进行初估计，在这一过程中，将NDVI作为分类依据进行地表覆盖分类，放弃使用现有的地表类型遥感产品以提高分类精度；然后将基于统计模型的估计值作为背景值填充至LST时间序列中，考虑前后时段对无LST时段的影响，选择移动加权滤波器改正估计值得到云下像元LST重建结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105590333A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201510854514.8
申请日：2015-11-28
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06T11/20
CPC classification number: G06T11/20
Abstract: 本发明提供了一种基于三角形区域方程判断点与面拓扑关系的方法，包括步骤：S1、构建三角形区域方程；S2、确定点与三角形区域拓扑关系的判断方法；S3、将面状区域划分为三角形区域，并依次存储三角形区域的标识号及其顶点坐标；S4、将监测点代入步骤S3中产生的三角形的区域方程，判断监测点与面状区域的拓扑关系。本发明能够适用于任意形状的面状区域，具有通用性；本发明不仅能够判断点与面的包含和相离状态，而且适合判断点是否在面的边界上；本发明在一定程度上降低了算法复杂度，当存在监测点在存储的第一个三角形区域内部或边界情况时，所需要的计算量最小。
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公开(公告)号：CN104731885A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510107287.2
申请日：2015-03-11
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于层次-语义的多尺度空间数据拓扑关系维护方法，包括步骤如下：S1：基于比例尺条件下的地物取舍标准对地理实体进行分级，并赋予一定的权重值；S2：基于地物重要性程度对地理实体进行分级，并赋予一定的权重值；S3：根据所述步骤S1中的权重值和所述步骤S2中的权重值，计算地理实体的综合权重值；S4：根据所述步骤S3中的地理实体的综合权重值，获得每条拓扑关系的权重值；S5：根据所述步骤S4中获得每条拓扑关系的权重值，当空间数据发生尺度变化时对拓扑关系进行相应的维护。本发明能够较好的描述空间拓扑关系在空间数据尺度变更时的变化规律，有利于多尺度空间数据的拓扑表达，增强了拓扑语义描述能够较大提高拓扑构建效率。
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公开(公告)号：CN104182941A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410422801.7
申请日：2014-08-26
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种高光谱图像条带噪声去噪方法，包括：步骤1，选取待处理图像及两幅参考图像，其中，两幅参考图像的噪声小于待处理图像的噪声，且两幅参考图像在波段范围上分别位于待处理图像的波段两侧；步骤2，对待处理图像和参考图像进行Curvelet正变换，并得到多尺度多方向上的Curvelet变换系数，Curvelet变换系数包括高频系数和低频系数；步骤3，对两个参考图像的高频系数进行加权处理后得到第一系数，并用第一系数替换待处理图像的高频系数；步骤4，对经过替换后的待处理图像的Curvelet变换系数进行Curvelet逆变换，从而得到去噪图像。利用本方法去噪，可以使得图像去噪的同时，边缘和细节不丢失，图像质量得以提高。
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公开(公告)号：CN118887547B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411355548.8
申请日：2024-09-27
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 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：CN116894999B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310881139.0
申请日：2023-07-18
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开一种基于条件参数化卷积的溢油极化SAR检测方法和装置，包括以下步骤：步骤S1、对历史极化SAR图像进行预处理，得到包含极化特征和纹理特征的数据集；步骤S2、根据数据集训练溢油检测网络模型；步骤S3、将待检测的极化SAR图像输入训练好的溢油检测网络模型中，实现海上溢油检测。采用本发明的技术方案：提升海洋溢油监测的精度。
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