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公开(公告)号：CN102682573A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210093064.1
申请日：2012-03-31
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列分析的风暴潮灾害预警系统，包括数据库服务器、预警预测模型分析、辅助决策系统展示、Web服务器以及管理用户。所述的数据库服务器存储历史监测资料数据、实时监测资料数据、基础地理信息资料数据库、应急预案资料数据、相关计算模型资料数据以及预警资料数据。所述的监测资料数据与预警资料数据均为时间序列数据。所述的预警预测模型分析主要是对数据进行预处理后，对时间序列数据进行分段线性表示达到维压缩的目的，进而与历史监测资料数据进行相似匹配，并根据相似匹配结果做出灾害预警。所述的辅助决策系统基于地理图形信息展示辅助决策信息，并通过部署的Web服务器来展示到管理用户客户端。
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公开(公告)号：CN101988962A
公开(公告)日：2011-03-23
申请号：CN200910198469.X
申请日：2009-11-09
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明涉及一种基于本体和位置服务的交互式信息辅助系统。在该系统中，服务器端监测到移动终端发出的无线电信号后，快速确定用户的位置，通过与位置指纹数据库和本体知识库交互，即时地向前端展示系统传输与移动用户位置相关的特色信息，能够为用户的活动提供帮助。另一方面，用户也能够使用移动终端向后台系统发送服务请求或寻求帮助，系统自动计算出用户的位置并对其请求作出响应。为准确获取用户的位置信息，采用了一种基于Dempster-Shafer证据理论的定位方法以及一种基于高斯混合模型(GMM)的位置指纹聚类算法。本发明有机地融合基于无线接收信号强度(RSS)和位置指纹的定位技术，结合本体丰富的知识表达和组织技术，实现了一种交互式的信息辅助系统。该系统充分利用现有的无线网络设施，易于部署，使用方便，能够基于位置给用户发送相关信息，并能迅速地接收到用户发出的服务请求，实现交互。该系统可在海洋渔业生产、休闲渔区、旅游景点、大型购物等场所使用，实现信息交互、紧急救助。同时，高效的定位技术还解决了定位准确度、移动设备能耗方面存在的问题。
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公开(公告)号：CN111709928A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010536291.1
申请日：2020-06-12
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的近岸浪高实时检测系统，解决了传统观测法运行维护成本高、对于人工的要求高、精度低的弊端，其技术方案要点是包括有通过视频采集卡实时接入近海岸监控站点的视频信号并保存至本地的视频接入与保存模块；对接入的视频信息进行推送的视频流推送模块；接收推送的视频信息并进行预处理以获得海浪特征的视频预处理模块；根据接收的视频信息及海浪特征进行浪高检测以获得浪高信息的浪高检测模块；接收推送的视频信息及浪高信息以进行展示的Web前端，本发明的一种基于视频的近岸浪高实时检测系统，检测简便智能化、运行维护成本低、预测频率高预测准确。
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公开(公告)号：CN108596248A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810368763.X
申请日：2018-04-23
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度卷积神经网络的遥感影像分类模型，所述遥感分类模型包括以下步骤：步骤S1、基于瓶颈单元的遥感特征影像降维；步骤S2、基于分组卷积的遥感特征影像卷积多通道优化；步骤S3、基于通道洗牌的遥感特征影像特征提取能力改进；步骤S4、面向遥感影像空间位置特征的波段化处理。其优点表现在：实现了对待输入遥感影像的降维，降低深度卷积神经网络遥感影像分类模型训练时的卷积计算量；同时，针对遥感影像的空间相关性，构建通道洗牌结构，提升分组卷积阶段神经网络的特征提取能力。针对遥感影像的空间位置特征，提高了可深度卷积神经网络模型对遥感影像的空间位置特征识别度。
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公开(公告)号：CN106897705A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710117922.4
申请日：2017-03-01
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种基于增量学习的海洋观测大数据分布方法，一种基于增量学习的海洋观测大数据分布方法，所述分布方法包括以下步骤：S1：输入待布局的增量海洋观测数据集；S2：初始化存储容量；S3：计算增量数据集中数据的数据价值；S4：对增量数据集中的所有数据进行划分；S5：利用增量学习方法对增量数据集进行训练；S6：对训练后的数据进行布局；S7：输出布局后的增量海洋观测数据集；其中，所述的步骤S5中的增量学习方法为支持向量机增量学习方法。其优点在于，保证分类正确率的同时，降低训练时间的开销和用户访问数据的响应时间；利用支持向量机的增量学习算法解决过量匹配的问题；有效压缩了样本集的大小并舍弃无用样本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106886376A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710201232.7
申请日：2017-03-30
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多属性最优化的海洋监测数据副本管理方法，其步骤为：S1：输入海洋监测大数据；S2：创建海洋监测大数据副本；S3：选择放置节点的机架；S4：判断节点的存储空间；S5：建立节点属性评价矩阵，并对矩阵进行处理；S6：建立节点关键属性的加权矩阵，确定最优解和最劣解；S7：计算各节点到最优解的相对贴进度，选取贴近度最小的节点；S8：输出海洋监测大数据的副本布局方案。其优点在于，将数据高效的分别在云环境中，在保证数据可靠性的前提下保留尽可能少的副本，减少存储空间不必要的浪费；可以获取每个数据不断变化的访问热度；可以判断在副本动态模式下何时创建或删除副本；减少网络延迟，提高系统整体的稳定性。
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公开(公告)号：CN106815375A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710089054.3
申请日：2017-02-20
Applicant: 上海海洋大学
CPC classification number: G06F17/30241 , G06F17/30539 , G06F2216/03 , G06T17/05
Abstract: 本发明涉及一种考虑空间关系的极地科学数据本体库构建方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1、分析极地科数据的特征；步骤S2、分析极地科学数据的空间关系；步骤S3、确定极地本体的概念分类及空间关系；步骤S4、确定本体标记语言；步骤S5、确定本体构建方法；步骤S6、对本体进行检验；步骤S7、确定本体构建工具并构建本体。其优点表现在：通过构建极地科学数据空间关系本体，能够有效地提高数据的查全率与查准率，能够实现精确位置的查找以及实现不同水深数据的查找，从而高效的实现极地科学数据的共享。
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公开(公告)号：CN102081641A
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN201010508723.4
申请日：2010-10-15
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于GPU(图形处理单元)的实时数据流高速匹配分析系统的设计，尤其是在利用GPU提高实时数据流高速匹配分析的效率方面做出了贡献。它至少包括以下部分：一套数据流接收装置，一套海量数据阶段化存储装置，一套完整的实时数据流高速匹配分析系统，以及一套移动智能终端；其中，数据流接收装置接收监测数据，并将数据存储到分布式的工作站中，海量数据阶段化存储装置负责把工作站上的数据分类规整并阶段化存储，之后当接收到查询实时数据匹配分析请求时，系统首先检查用户是否已授权，确认无误后将在实时数据流高速匹配分析系统中进行匹配分析处理，分析结果由无线通讯硬件负责，与相应的代理商协定后，发送到便携式终端。本发明能够有效地在便携装置上对海量数据流的监控及分析，分析效率较高，特别适合外出作业的工程人员。
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公开(公告)号：CN101989346A
公开(公告)日：2011-03-23
申请号：CN201010146050.2
申请日：2010-04-14
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明是关于一种基于物联网技术的救灾物资配送管理系统，特别是针对一种海洋风暴潮灾害的救灾物资配送管理系统。本发明主要由以下几个单元组成：感知救灾物资环境数据的无线传感器网络单元；标识和传送救灾物资基本属性数据的RFID射频识别单元；卫星和车载GPS芯片进行移动物体精确定位单元；利用无线通信网络GSM传递救灾物资环境数据的信息传送单元和救灾物资信息处理系统对救灾物资环境数据进行分析和决策的数据处理单元。本发明主要是应用于救灾物资的配送管理，针对各个安置点救灾物资的分配数量，物资的送达情况，物资在运输过程中的质量等情况进行一个动态的监控，以使救灾物资能够保质、保量、安全和及时的到达各个安置点。
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公开(公告)号：CN109709527B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201910046636.2
申请日：2019-01-14
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明属于雷达信息处理技术领域，公开了一种全波形激光测高回波信号中高斯分解的高斯波峰方法，寻找GLAS全波形数据所有波峰的幅值，按照波峰幅值的最大值和最小值的距离等分成多个区间；统计出所有波峰幅值落入各区间的频数，并计算频率；构建GLAS全波形数据的波峰频率直方图，再进行易于处理的GLAS全波形数据进行处理和难于处理的GLAS全波形数据进行处在数据处理。本发明将高斯波峰法用于GLAS全波形数据的分解和拟合，结果表明高斯波峰法可以很好地分解和拟合优化GLAS全波形数据，并能得到较高的拟合精度和较少的拟合迭代次数。
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