-
公开(公告)号：CN111967576B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202010713470.8
申请日：2020-07-22
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习的地球化学数据处理方法和系统，所述基于深度学习的地球化学数据处理系统包括数据获取模块、数据分类模块、标注模块、中央控制模块、深度学习网络模型构建模块、模型训练模块、反馈模块、模型优化模块、最佳序列曲线生成模块、显示模块。所述基于深度学习的地球化学数据处理方法包括获取地球化学数据；构建深度学习网络模型；进行地球化学数据训练集的标注；进行深度学习网络模型训练的反馈，得到反馈结果；生成地球化学数据最佳序列曲线。本发明通过构建深度学习网络模型，对深度学习网络模型进行优化，进而实现对地球化学数据的处理，提高了深度学习的分类正确率。
-
公开(公告)号：CN111243088A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010019401.7
申请日：2020-01-08
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本发明属于遥感地质解译技术领域，公开了一种工程地质勘察中的真三维航空遥感地质解译方法及系统，所述工程地质勘察中的真三维航空遥感地质解译方法为：采集工程地质影像并进行处理，生成立体工程地质影像文件；对立体工程地质影像进行校正，构建工程地质三维模型并进行渲染、解译；存储并显示工程地质影像、立体工程地质影像文件和工程地质三维模型。本发明根据离散的地质勘探数据来进行拟合和插值，建立按比例仿真的地形、地层分界线及属性等信息的三维地质模型，把地质结构信息通过三维可视化完整体现出来；通过影像存储模块可以直接提取到整地理网格的数据直接使用，达到数据获取的极速无冗余，充分发挥对象存储在遥感影像领域的作用。
-
公开(公告)号：CN118536036A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410642538.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 长春工程学院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G01V3/26 , G01V3/38 , G01C5/00
Abstract: 本申请提供了一种火成岩智能检测装置及检测方法，获取目标火成岩区域的地形数据，对地形数据中的地形剖面数据进行高程转换，进而将地形数据划分为多个火成岩地形域，进而得到每个火成岩地形域的相似特征序列，从而确定目标火成岩区域的边界检测因子，采集多个钻井的时频电磁数据，进而确定目标火成岩区域的电磁异常系数，从而通过电磁异常系数和各个钻井的电阻状态序列确定对应钻井的岩性电阻决策基，进而确定目标火成岩区域的边界分布向量，根据边界分布向量对目标火成岩区域进行边界检测。采用本申请的方案，可区分出火成岩与其它岩层的交错分布，从而实现了复杂地质环境中火成岩岩层空间分布的快速检测。
-
公开(公告)号：CN112880662A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110038603.0
申请日：2021-01-12
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本发明公开了一种野外地质地貌形态地图生成方法及系统，涉及地图绘制技术领域，其技术方案要点是：根据预设标定距离、定位信息确定相应标定节点的标定区域；对高光谱图像数据进行数据转换后构建标定地图；预测得到环境条件数据序列；扩展得到与标定区域对应的环境条件分布集序列；环境条件分布集序列存储在存储文件；将行驶轨迹线路在标定地图上标注显示；通过输入匹配信息匹配并读取存储文件。本发明通过高光谱遥感技术获取标定区域内高光谱图像数据后初步建立标定地图，其覆盖范围大；从时间维度、面积维度预测出标定节点确定标定区域在时间轴上的环境条件分布集序列，数据全面、准确，在地质勘探、户外运动、旅游等方面具有广阔的应用前景。
-
公开(公告)号：CN111242882A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010019406.X
申请日：2020-01-08
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本发明属于地质勘测技术领域，公开了一种高光谱遥感地质勘测控制系统、方法及应用，所述高光谱遥感地质勘测控制方法为：采集高光谱地质遥感影像，并配置地质勘测参数；通过主控机控制高光谱遥感地质勘测系统的正常工作；增强并修复高光谱地质遥感影像；对修复后的高光谱地质遥感影像进行重构；对高光谱地质遥感影像特征信息进行提取，对地质进行综合分析；最后对数据进行存储并显示。本发明通过地质影像增强模块突破了现有技术仅在红绿蓝波段范围的增强显示，能够实现伪彩色的可视化增强；同时，通过影像修复模块克服了传统的基于多遥感图像填充法因为参照图像和待修复图像的时相不同，感图像光谱差异较大，所导致修复后光谱差异明显的不足。
-
Patent Agency Ranking
-
公开(公告)号：CN112100912A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010937112.5
申请日：2020-09-08
Applicant: 长春工程学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/25 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于满足K度稀疏约束的深度学习模型的数据处理方法，所述基于满足K度稀疏约束的深度学习模型的数据处理系统包括：地球化学数据获取模块、深度学习模型构建模块、模型训练模块、中央控制模块、数据输入模块、模型更新模块、特征值获取模块、特征值输入模块、最佳模型获取模块、数据分析模块、输出模块。本发明通过获取的地球化学数据进行深度学习模型的构建，进行构建的深度学习模型的训练，能够实现可观、准确分析；克服现有神经网络模型的训练速度过长、参数优化困难的缺点，提高深度神经网络模型的扩展能力、执行速度，改善无监督学习难度和参数优化难度，降低深度学习算法进行大数据处理的难度。
-
公开(公告)号：CN111967576A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010713470.8
申请日：2020-07-22
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习的地球化学数据处理方法和系统，所述基于深度学习的地球化学数据处理系统包括数据获取模块、数据分类模块、标注模块、中央控制模块、深度学习网络模型构建模块、模型训练模块、反馈模块、模型优化模块、最佳序列曲线生成模块、显示模块。所述基于深度学习的地球化学数据处理方法包括获取地球化学数据；构建深度学习网络模型；进行地球化学数据训练集的标注；进行深度学习网络模型训练的反馈，得到反馈结果；生成地球化学数据最佳序列曲线。本发明通过构建深度学习网络模型，对深度学习网络模型进行优化，进而实现对地球化学数据的处理，提高了深度学习的分类正确率。
-
公开(公告)号：CN212059887U
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202020326370.5
申请日：2020-03-16
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本实用新型属于野外地质检测技术领域，具体公开了一种携带方便的地质色标仪，包括外壳，外壳的顶部设有镜头，外壳的侧面自上向下依次开有第一滑动槽和第三滑动槽；还包括上滑动壳、气囊和下滑动壳，气囊处于上滑动壳和下滑动壳之间，气囊上开有进出气管，上滑动壳的底部滑动连接在第一滑动槽上，下滑动壳的顶部滑动连接在第三滑动槽上。本色标仪携带方便，能够遮挡镜头四周的外界光线，以及遮挡岩石四周的外界光线，方便了测试者对岩石进行检测，以及保证了检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN212177041U
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202020436493.4
申请日：2020-03-30
Applicant: 长春工程学院
Abstract: 本实用新型设计地质勘探设备领域，公开了一种使用方便的地质扩孔器，包括钻杆和钻头，钻头包括直径依次增大的第一钻进部、第二钻进部和扩孔部；第一钻进部位于远离钻杆的钻头端头，扩孔部与钻杆固定连接，第二钻进部位于第一钻进部与扩孔部之间；第一钻进部的外壁及底部、第二钻进部的外壁以及扩孔部的外壁均设置有切削钉，第一钻进部的外壁以及扩孔部外壁的切削钉均沿轴向与环向均匀分布，第二钻进部外壁的切削钉呈螺旋分布于第二钻进部的外壁。本实用新型将钻头分为直径由前端至后端逐渐增大的三段，利用第一钻进部进行钻进导向，第二钻进部松动土体，扩孔部对松动的土体进行扩孔，有利于减小钻进阻力，使用方便，易于成孔。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.017 seconds)
