公开(公告)号：CN117782595A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410063135.6

申请日：2024-01-16

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 许兆 ,  贾志洋 ,  魏燚伟 ,  高增伟 ,  孙家航

IPC: G01M13/04 ,  G01M13/045

Abstract: 本申请公开了一种轴承故障检测系统、方法、设备及介质，涉及深度学习技术领域，包括多时频特征提取模块，用于获取多时频的传感器信号数据，根据预设的特征提取尺度对传感器信号数据进行特征提取，以得到特征信息；双尺度时频注意力计算模块，用于对特征信息分别进行时间尺度计算和频率尺度计算，以得到时间尺度注意力权值和频率尺度注意力权值，对时间尺度注意力权值和频率尺度注意力权值进行交叉融合及特征映射操作，以得到目标特征；检测结果输出模块，用于基于目标特征生成并输出轴承故障检测结果。本申请能够提高轴承故障检测的适用性，降低部署成本，提高设备可靠性以及轴承故障检测的准确性和效率，减少轴承故障误报漏报的情况。

公开(公告)号：CN119414462A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411554945.8

申请日：2024-11-01

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 魏燚伟 ,  彭宽宽 ,  崔立杰 ,  史海涛 ,  贾志洋

IPC: G01V1/28 ,  G01V1/30 ,  G01V1/34

Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的地震速度建模方法、装置、存储介质及处理器。该方案中，首先获取地震数据；其后对所述地震数据进行预处理；所述预处理包括去噪标准化操作和降采样操作；最后将预处理后的地震数据输入到深度神经网络中，由所述深度神经网络根据所述预处理后的地震数据进行地震速度预测，输出地震速度模型；所述深度神经网络为基于样本数据训练后得到的。区别于已有技术中的地震速度模型对低频信号特征捕捉不充分且容易受到噪声的干扰，影响地震速度模型精度，通过在深度神经网络中引入频率增强推理模块和频率融合层，实现了地震速度模型精度的提升。相较于已有技术，具有明显的优势。

公开(公告)号：CN119783033A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411942658.4

申请日：2024-12-26

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 贾志洋 ,  孙家航 ,  魏燚伟 ,  李义常 ,  张敏杰 ,  周洪涛 ,  许兆 ,  张书妍

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种多模态虚假新闻数据的处理方法、装置、设备以及介质，涉及数据处理技术领域。通过将文本数据和图像数据各自的特征数据进行对比学习处理得到对比学习损失的对比学习处理，减少不同模态之间的异构性，实现跨模态信息的精确对齐，通过对齐后的特征，能够更好地捕捉文本和图像之间的语义关联。引入将第一数据以及图像数据和文本数据对应的融合变量进行相互学习处理得到相互学习损失的相互学习机制，在保持文本和图像各自模态特征的同时，通过信息共享实现模态间的协同学习。这一机制使模型能够自动平衡不同模态的重要性。

公开(公告)号：CN114550159B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202210188782.0

申请日：2022-02-28

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 史海涛 ,  张骏温 ,  边玲燕 ,  魏燚伟 ,  韩昊天

IPC: G06V20/62 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06F16/334 ,  G06F16/583 ,  G06F40/242 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种图像字幕生成方法，包括：利用循环卷积神经网络对目标图像进行特征提取，得到原始图像特征集合并发送至序列化变化器模型的序列化变化器编码器进行编码；基于长短期记忆网络的目标状态变量对原始图像特征集合进行注意力调整，将注意力调整后特征和目标状态变量输入门控线性单元，得到目标记忆体；将编码后图像特征集合、当前时间步记忆体以及当前时间步输出词向量输入至序列化变化器解码器，对得到的目标解码器输出和目标记忆体进行加权求和，根据各时间步的加权求和结果生成目标字幕。本发明能够根据外部状态来识别最有关联的区域，较大地提高了图像字幕生成准确度。本发明还公开了一种装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。

公开(公告)号：CN114550159A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210188782.0

申请日：2022-02-28

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 史海涛 ,  张骏温 ,  边玲燕 ,  魏燚伟 ,  韩昊天

IPC: G06V20/62 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06F16/33 ,  G06F16/583 ,  G06F40/242 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种图像字幕生成方法，包括：利用循环卷积神经网络对目标图像进行特征提取，得到原始图像特征集合并发送至序列化变化器模型的序列化变化器编码器进行编码；基于长短期记忆网络的目标状态变量对原始图像特征集合进行注意力调整，将注意力调整后特征和目标状态变量输入门控线性单元，得到目标记忆体；将编码后图像特征集合、当前时间步记忆体以及当前时间步输出词向量输入至序列化变化器解码器，对得到的目标解码器输出和目标记忆体进行加权求和，根据各时间步的加权求和结果生成目标字幕。本发明能够根据外部状态来识别最有关联的区域，较大地提高了图像字幕生成准确度。本发明还公开了一种装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。