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公开(公告)号：CN108663711A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810295566.X
申请日：2018-04-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于τ分布的贝叶斯地震反演方法，涉及地球物理反演及油气储层预测领域；其包括步骤：1：输入数据得到待反演参数的初始模型后确定τ分布的参数；2：选择第t道待反演参数的初始模型作为迭代初始模型，通过参数化的τ分布确定先验概率密度分布函数，并输入数据得到后验概率密度函数后进行MCMC反演得到反演结果；3：判断t是否大于输入数据中的地震道数据，若是，则结束反演得到基于反演结果的待反演波阻抗剖面，若否t累加后跳至步骤2继续反演；本发明解决了现有地震反演采用高斯分布模拟地震反射系数分布导致反演物理参数精度和分辨率低的问题，达到了提高反演物理参数的精度以及分辨率的效果。
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公开(公告)号：CN108663711B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201810295566.X
申请日：2018-04-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于τ分布的贝叶斯地震反演方法，涉及地球物理反演及油气储层预测领域；其包括步骤：1：输入数据得到待反演参数的初始模型后确定τ分布的参数；2：选择第t道待反演参数的初始模型作为迭代初始模型，通过参数化的τ分布确定先验概率密度分布函数，并输入数据得到后验概率密度函数后进行MCMC反演得到反演结果；3：判断t是否大于输入数据中的地震道数据，若是，则结束反演得到基于反演结果的待反演波阻抗剖面，若否t累加后跳至步骤2继续反演；本发明解决了现有地震反演采用高斯分布模拟地震反射系数分布导致反演物理参数精度和分辨率低的问题，达到了提高反演物理参数的精度以及分辨率的效果。
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公开(公告)号：CN108537170A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810311146.6
申请日：2018-04-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种电力设备固件无人机巡检销钉缺失检测方法，属于无人机巡检视觉检测技术领域，所述方法包括：对无人机巡检样本图像进行处理，获取模板图像；构建卷积神经网络，利用模板图像对所述卷积神经网络进行训练，得到卷积神经网络模型；对无人机巡检图像进行处理，得到中央图像，利用所述中央图像和模板图像的颜色直方图，找到模板图像在所述中央图像中的候选区域；分别提取所述候选区域与模板图像中的关键点，利用所述关键点在所述候选区域中对所述模板图像进行定位，得到螺钉图像；利用所述卷积神经网络模型对螺丝钉图像进行判断，得出检测结果。解决了现有技术中电力设备在复杂场景下难以检测到螺丝钉是否缺失销钉的技术问题。
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