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公开(公告)号：CN115527038A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210945422.0
申请日：2022-08-08
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06T7/62 , G06T7/64
Abstract: 本发明公开了一种岩石粘连颗粒分割方法，其包括以下步骤：采集原始图像并进行二值化；进行分段平滑；计算岩石颗粒面积；判断岩石颗粒面积与外接凸包面积之比是否大于面积比值阈值，若是则判定该岩石颗粒为非粘连颗粒；否则计算平滑后的岩石颗粒轮廓上每个点的曲率，将曲率小于曲率阈值的点作为凹点；判断同一个平滑后的岩石颗粒轮廓中凹点数是否大于等于数量阈值，若是则判定为粘连颗粒，通过匹配凹点对形成分割线，采用分割线进行岩石粘连颗粒分割；否则判定该岩石颗粒为非粘连颗粒。本方法能够表示出轮廓的基本形状且不会丢失重要的凹点信息，能够有效地克服现有技术对凹点要求严格的缺点，避免对非粘连颗粒的过分割。
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公开(公告)号：CN112381076B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202110059470.5
申请日：2021-01-18
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明涉及一种视频显著性检测任务中图片预处理的方法，更具体的说，涉及到判别视频任务所读取图片和任务的相关性，作为判别依据在视频帧输入深度学习模型之前进行筛选，属于计算机视觉领域。针对现有视频显著性识别技术中没有有效识别模型读取帧且无法适用于多场景视频的问题，本方法通过在图片读取中进行冗余图片检测、场景切换识别的方法，实现了模型自适应读取图片的功能，提高了模型准确率。将该方法进行封装，封装后的模块可以加入任意处理视频任务的深度学习模型中，提升模型应对各种视频场景的鲁棒性。并且待测图片集中在输入模型之前剔除与任务不相关的图片，使得深度学习模型更容易拟合。
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公开(公告)号：CN118714558B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410859332.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 西南石油大学
IPC: H04L25/02 , H04W12/033 , H04W88/16 , H04L25/49 , H04L12/40
Abstract: 本发明公开了一种微功耗免计算数据传输与分布式闪存加解密系统，属于信号转换电路和信号调制领域。本发明包括天线、包络检测、同步时钟发生电路、内部时钟、免计算加解密电路、分布式闪存芯片、异或门及反射电路。下行时，终端收到无线电信号后经过解调和解密得到传感器能够识别的标准计算机总线数据；上行时，对传感器上传的数据进行加密，然后将加密数据和时钟进行调制，最后通过反向散射电路将其调制到网关发送的载波上并传回至网关。本发明通过分布式闪存，存储海量传感数据；通过加解密电路，解决敏感数据泄露问题；通过无线电信号的能量驱动可以直接输出传感器芯片能识别物理总线数据，无需处理器且比传统解调方法效率高出4倍。
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公开(公告)号：CN118784570B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410859799.3
申请日：2024-06-28
Applicant: 西南石油大学
IPC: H04L47/122 , H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种微功耗免计算分布式闪存末位加密与防拥塞通信方法，属于通信领域。本发明的调度方法包括：对于网关命令下行传输过程，采用免计算被动式通信节点调度框架实现简单命令控制节点；上传数据前，通过简单逻辑电路实现数据的异或加密并提取传感节点数据中的关键位信息；在数据上行过程中，通过频率交替传输数据从而进行打包，并且网关通过基于硬件实现的可编程拥塞控制算法有效避免网络拥塞。本发明能够可以在极低功耗和不增加数据率的情况下显著降低下行链路的通信开销，提高上行链路信息的承载量，实现了对传感数据的高效提取和传输，同时避免传感节点同时上传数据存在的冲突，从而在相同的网络资源下容纳更多传感节点的接入。
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公开(公告)号：CN116707791B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310741359.3
申请日：2023-06-21
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种智能车载网联系统中的分布式认证密钥协商方法，涉及智能车载网联系统信息安全通讯技术领域，包括步骤：系统初始化并发布系统的公共参数；云服务器利用真实身份向可信中心申请注册，智能车辆用户利用自己的真实身份和登录口令向可信中心申请注册；智能车辆用户通过车载防篡改设备输入正确的身份信息，登录口令和当前的生物识别信息进行合法登录；多个智能车辆用户以匿名身份向可信中心发送认证和密钥协商信息，云服务器生成多个会话密钥并发送给每个发起服务请求的智能车辆用户。本发明实现了多个智能车辆与多个云服务器之间的高效认证与密钥协商功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118337815A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410452283.7
申请日：2024-04-16
Applicant: 西南石油大学
IPC: H04L67/12 , H04L69/28 , H04L69/14 , H04L69/16 , H04L69/163 , H04L67/146 , H04L47/625
Abstract: 本发明公开了一种边端融合低冗余数据采集处理方法，包括：网关采用时间K为周期进行监听，并获取终端设备的接入请求；利用终端设备发起接入请求，并广播终端设备的唯一的终端ID信息；将终端ID信息和对应的TCP Socket信息进行保存，并根据TCP Socket信息确定终端设备的数量和异步连接数据传输顺序；判断数据传输的信道数量；根据异步连接数据传输顺序，并结合信道数量采用均匀分配算法进行非连续的数据采集传输；获取非连续的数据，采用CRC8算法验证，并将校验后的数据进行进制转换；采用自适应插值算法求得连续时间点数据。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、高效可靠等优点。
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公开(公告)号：CN116934780A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311180469.3
申请日：2023-09-13
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06T7/11 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的电成像测井图像裂缝分割方法及系统，属于电成像测井图像分割技术领域；解决了现有技术针对电成像测井图像无法获得精确的裂缝分割的问题；其技术方案是：首先改进Criminisi算法对电成像测井原始图像中的空白条带进行图像修复；接着构建以U型网络为生成器的生成对抗网络，结合双重注意力机制形成裂缝分割模型，并使用电成像测井修复图像数据集对裂缝分割模型进行训练，最后利用训练好的裂缝分割模型实现对电成像测井图像中裂缝的精确分割。本发明提出了一种新的基于深度学习的电成像测井图像裂缝分割方法及系统，能够自主训练获得裂缝分割图像，实现电成像测井图像裂缝的精细分割与提取，提升分割连续性与完整性。
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公开(公告)号：CN116707791A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310741359.3
申请日：2023-06-21
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种智能车载网联系统中的分布式认证密钥协商方法，涉及智能车载网联系统信息安全通讯技术领域，包括步骤：系统初始化并发布系统的公共参数；云服务器利用真实身份向可信中心申请注册，智能车辆用户利用自己的真实身份和登录口令向可信中心申请注册；智能车辆用户通过车载防篡改设备输入正确的身份信息，登录口令和当前的生物识别信息进行合法登录；多个智能车辆用户以匿名身份向可信中心发送认证和密钥协商信息，云服务器生成多个会话密钥并发送给每个发起服务请求的智能车辆用户。本发明实现了多个智能车辆与多个云服务器之间的高效认证与密钥协商功能。
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公开(公告)号：CN116152259A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310437515.7
申请日：2023-04-23
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06T7/187 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的储层渗透率计算方法，包括以下步骤：对岩石样本进行CT扫描，得到岩石序列图像样本；对岩石序列图像样本进行预处理，并进行孔缝自动阈值分割，得到孔缝序列图像切片；将孔缝序列图像切片叠加并进行三维连通域分析，得到连通域分析后的轮廓编号，并按照物理特性区分连通域中的孔隙和裂缝；根据区分后的孔隙和裂缝以及连通域分析后的轮廓编号，构建孔隙‑裂缝双重网络模型；提取多个岩石序列图像样本的孔隙‑裂缝双重网络模型，并各自提取一个图结构，将提取的图结构在图卷积网络GCN中训练回归模型，使用训练好的模型实现渗透率的自动计算，本发明相较现有方法综合了孔隙度分析，扩展性更强。
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公开(公告)号：CN114862007A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210465177.3
申请日：2022-04-26
Applicant: 西南石油大学 , 中国石油天然气股份有限公司西南油气田分公司勘探开发研究院
Abstract: 本发明涉及一种面向碳酸盐岩气井的短周期产气量预测方法及系统，属于气井生产动态预测技术领域；解决了现有技术针对短周期碳酸盐岩气井无法得到较高准确率的未来产气量的问题；其技术方案是：首先采用近邻传播算法对碳酸盐岩气井进行无监督聚类，接着使用极大似然估计求得气井最大概率的所属井群类别，最后利用气井所属类别的聚类中心训练卷积神经网络，预测碳酸盐岩气井的未来短期内的产气量；本发明提出了一种新的面向碳酸盐岩气井的短周期产气量预测方法及系统，能够自主训练获取气井类别，实现开发周期相对较短的碳酸盐岩气井的产气量预测，具有较高的预测精度。
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