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公开(公告)号：CN111814801B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010862023.9
申请日：2020-08-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V30/148 , G06V30/19 , G06K9/62 , G06T5/30
Abstract: 本发明公开了一种机械图中标注串的提取方法，其包括根据字符和几何线条的形态特征差异性分离出所有字符，并获得字符特征向量；接下来，采用DBSCAN算法对特征量进行聚类分析；最后，对聚类后每类字符进行定向生长的分割，直至完成字符串的提取工作。实验结果表明，本方案提出的自适应聚类标注字符串提取方法准确度高，运行速率快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110924940B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201911304057.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: E21B47/18
Abstract: 本发明公开了一种MWD系统泵噪自适应预测消除方法及装置，通过在地面设置泵冲传感器采集泵冲信号，在地面设置压力传感器采集泥浆脉冲信号，从历史存储的泵冲信号和泥浆脉冲信号中提取预设周期数的泵冲信号，利用泵冲信号的周期性特点对接收到的泥浆脉冲信号按平均泵冲周期进行抽取，得到预测信号向量；再利用自适应预测算法根据所得预测信号向量对当前泥浆脉冲信号进行预测消噪，能够有效消除泥浆脉冲信号中的泵冲干扰信号(泵噪)，有效提高解码井下发送数据的准确性。
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公开(公告)号：CN112070789A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010942063.4
申请日：2020-09-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种密集纤维细胞的轮廓估算方法，其包括以下步骤：S1、获取密集纤维细胞图像；S2、对密集纤维细胞图像进行Frangi滤波，并通过阈值分割获取细胞部分边界线和细胞质部分区域，得到具有部分轮廓的图像；S3、通过最短距离搜索方法获取具有部分轮廓的图像中的轮廓控制点；S4、对于同一细胞的边界线上的轮廓控制点，保留端点并预设轮廓控制点步长m，每隔m个轮廓控制点选取一个轮廓控制点，得到拟合点集；S5、基于拟合点集采用B样条逼近曲线算法进行曲线拟合，将拟合的封闭曲线作为细胞轮廓，完成密集纤维细胞的轮廓估算。本发明解决了现有算法难以获取密集纤维细胞轮廓的问题。
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公开(公告)号：CN112070789B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010942063.4
申请日：2020-09-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种密集纤维细胞的轮廓估算方法，其包括以下步骤：S1、获取密集纤维细胞图像；S2、对密集纤维细胞图像进行Frangi滤波，并通过阈值分割获取细胞部分边界线和细胞质部分区域，得到具有部分轮廓的图像；S3、通过最短距离搜索方法获取具有部分轮廓的图像中的轮廓控制点；S4、对于同一细胞的边界线上的轮廓控制点，保留端点并预设轮廓控制点步长m，每隔m个轮廓控制点选取一个轮廓控制点，得到拟合点集；S5、基于拟合点集采用B样条逼近曲线算法进行曲线拟合，将拟合的封闭曲线作为细胞轮廓，完成密集纤维细胞的轮廓估算。本发明解决了现有算法难以获取密集纤维细胞轮廓的问题。
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公开(公告)号：CN111814801A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010862023.9
申请日：2020-08-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种机械图中标注串的提取方法，其包括根据字符和几何线条的形态特征差异性分离出所有字符，并获得字符特征向量；接下来，采用DBSCAN算法对特征量进行聚类分析；最后，对聚类后每类字符进行定向生长的分割，直至完成字符串的提取工作。实验结果表明，本方案提出的自适应聚类标注字符串提取方法准确度高，运行速率快。
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公开(公告)号：CN110924940A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911304057.X
申请日：2019-12-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: E21B47/18
Abstract: 本发明公开了一种MWD系统泵噪自适应预测消除方法及装置，通过在地面设置泵冲传感器采集泵冲信号，在地面设置压力传感器采集泥浆脉冲信号，从历史存储的泵冲信号和泥浆脉冲信号中提取预设周期数的泵冲信号，利用泵冲信号的周期性特点对接收到的泥浆脉冲信号按平均泵冲周期进行抽取，得到预测信号向量；再利用自适应预测算法根据所得预测信号向量对当前泥浆脉冲信号进行预测消噪，能够有效消除泥浆脉冲信号中的泵冲干扰信号(泵噪)，有效提高解码井下发送数据的准确性。
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