-
公开(公告)号：CN118196610A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410254266.2
申请日：2024-03-06
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种基于概率分布和特征变换的海底地貌单元轮廓识别方法。包括如下步骤：1)根据海底深度测量数据计算相互垂直方向上的水深差；2)计算水深差的概率分布和累积概率分布；3)根据累积概率分布确定地貌单元边界识别的阈值和噪声剔除的阈值；4)通过数据变换估计地貌单元的边界区域；5)根据测量点及其8邻域点是否在地貌单元的边界区域内，判断测量点是否被保留；最后，保留的所有测量点构成地貌单元的轮廓。本发明涉及海洋测绘、海洋工程、海洋油气资源等技术领域，具有方法简单、计算量小、节约人力的优点，适用于海洋测绘、海洋工程等领域的地貌单元的轮廓识别。
-
公开(公告)号：CN118196124A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410242074.X
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种基于种子扩散的地貌单元边缘智能追踪方法。包括如下步骤：1)根据区域范围内的高程值/水深值计算每个测量点的剖面曲率；2)计算区域范围内的剖面曲率分布直方图，根据直方图的局部极小值确定初始种子点；3)判断生长准则是否满足，若满足，则产生新的种子点；若不满足，则停止生长；初始种子点与全部新生成的种子点构成地貌单元边缘；4)计算连续边缘的长度，将小于阈值长度的边缘剔除。本发明具有方法简单、计算量小、边缘提取准确、省时省力等优点。适用于陆地及水下地貌单元边缘追踪。
-
公开(公告)号：CN116881780A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310696907.5
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/213 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络算法的海底土类型自动识别方法。包括如下基本步骤：1)采集CPT数据；2)计算属性特征；3)属性特征去噪；4)提取综合特征；5)识别海底土类型。本发明具有节约人力、提高工作效率、普适性强等优点。适用于海底土质类型的自动识别。
-
公开(公告)号：CN116467642A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310427245.1
申请日：2023-04-20
Applicant: 中国石油大学(华东) , 中国科学院深海科学与工程研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络的海底土类型识别方法。包括如下基本步骤：1)采集静力触探测试数据；2)计算特征参数；3)对特征参数值滤波；4)采用人工神经网络识别海底土类型。本发明具有方法简单、计算量小、实时性好、节约人力、易于实现等优点。适用于海底土类型的识别。
-
公开(公告)号：CN116451141A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310426951.4
申请日：2023-04-20
Applicant: 中国石油大学(华东) , 中国科学院深海科学与工程研究所
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的海底土类型识别方法。包括如下基本步骤：1)采集静力触探测试数据；2)计算特征参数；3)剔除异常特征参数值；4)对特征参数值滤波；5)采用支持向量机模型预测海底土类型；6)修正预测结果。本发明具有方法简单、计算量小、实时性好、节约人力、易于实现等优点。适用于海底土类型的识别。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108520271B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201810213212.6
申请日：2018-03-15
Applicant: 中国石油大学(华东) , 中国科学院深海科学与工程研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于因子分析的海底地貌类型分类器设计方法。包括如下步骤：1)根据海底深度测量数据计算深度分布特征，包括偏度、峰度、海底深度标准差、海底深度差异熵、海底粗糙度和海底深度变异系数；2)将深度分布特征作为原始变量，应用因子分析方法提取地貌因子；3)根据地貌因子，应用支持向量机设计地貌类型分类器；4)计算待识别地貌的深度分布特征值和地貌因子，应用设计的分类器识别地貌类型。本发明具有方法简单、计算量小、识别准确率高、节约人力等优点。本发明适用于海底地貌类型识别。
-
公开(公告)号：CN106404270B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201610984640.X
申请日：2016-11-09
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种基于文丘里管差压数据的气液两相流参数测量方法。包括如下步骤：1)应用差压传感器测量文丘里管上部差压波动信号；2)根据差压信号的概率密度函数将差压信号分为低差压部分与高差压部分；3)计算差压信号的特征值；4)根据关系式计算气液两相流流量与含气率。本发明的优点在于无需进行气液分离，仅基于文丘里管的差压信号分布特征即可实现气液两相流参数的测量。本发明的测量装置成本低，计算简便，实时性好，参数测量精度高。本发明适用于气液两相流多参数的测量。
-
公开(公告)号：CN105486358B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201510800328.6
申请日：2015-11-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G01F1/44
Abstract: 本发明公开了一种基于文丘里管双差压的气液两相流参数测量方法。包括如下基本步骤：1)测量文丘里管朝上和朝下倾斜方向的差压波动信号；2)应用经验模态分解方法分解2个取压方向上的差压波动信号，得到固有模态函数和残差；3)计算每个固有模态函数的相对能量；4)剔除噪声成分；5)根据相对能量的阈值判断伪成分；6)根据固有模态函数、残差和伪成分计算特征量；7)将特征量输入神经网络，预测空隙率、干度和总质量流量；8)计算气相与液相质量流量。本发明的有益效果是无需采用气液分离器，仅基于一个文丘里管的2个差压信号即可预测两相流多个参数。本发明检测参数多，实时性好，装置简单，易于实现。适用于气液两相流多参数的测量。
-
公开(公告)号：CN107067012A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710270758.0
申请日：2017-04-25
Applicant: 中国科学院深海科学与工程研究所 , 中国石油大学(华东)
CPC classification number: G06K9/4604 , G06K9/38 , G06K9/4609 , G06K9/54 , G06T5/00 , G06T2207/20024 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的海底地貌单元边缘智能识别方法。包括如下步骤：1)根据海底深度测量数据绘制海底深度分布彩图，获取彩图中每个像素点的RGB三原色值；2)采用加权平均法对彩图进行灰度化计算，得到灰度图像；3)采用不同的滤波方法对灰度图像进行滤波，然后计算各滤波方法的峰值信噪比PSNR值，取最大PSNR值对应的滤波方法为最佳图像滤波方法；4)根据相邻像素灰度值之差的概率累计值确定阈值，根据阈值实现图像二值化；5)二值图像边界细化；6)根据8‑邻域跟踪方法实现边界连接；7)根据8‑邻域轮廓提取方法提取地形边界。本发明具有方法简单、计算量小、节约人力等优点。本发明适用于海底典型地貌单元的边界识别。
-
公开(公告)号：CN103679199B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201310673503.0
申请日：2013-12-11
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，公开了一种基于入侵性杂草算法的有噪独立分量分析方法，该方法采用入侵性杂草算法估计分离矩阵，它具体内容包括以下步骤：1对观测信号进行中心化与鲁棒白化处理；2针对白化处理后的信号 应用入侵性杂草算法寻优得到最佳分离矩阵Wb；3根据 得到含噪分离信号y；4根据含噪分离信号y，采用单路欠定SVD-ICA算法，求无噪分离信号 本发明的有益效果在于：采用入侵性杂草算法对分离矩阵进行寻优，可以得到全局最佳分离矩阵，解决了传统独立分量分析方法在含噪情况下分离效果不好，容易陷入局部极值的问题。仿真结果表明，与传统独立分量分析方法相比，该方法可以更精确地估计混合矩阵，分离信号与源信号相似度更高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
53
records
(took 0.03 seconds)
