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公开(公告)号：CN114998168A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210544832.4
申请日：2022-05-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请提供一种超声图像样本生成方法及设备。该方法包括：获取目标对象的目标掩膜图像和待标记超声图像，使用目标对象的目标掩膜图像对待标记超声图像进行目标对象标记，获得超声图像样本。本申请的方法，通过获取目标对象的目标掩膜图像和待标记超声图像，并利用目标对象的目标掩膜图像对待标记超声图像进行目标对象标记，获得有分割标签的超声图像样本。本发明生成的有分割标签的超声图像样本，为后续进行预训练深度学习模型提供了可靠有效的预训练样本，相较于直接训练深度学习模型，先经过预训练，再进行训练深度学习模型，其最终得到的超声图像网络分割图像性能得到了提升。
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公开(公告)号：CN114782744A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210406342.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 清华大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于闭环网络的储层预测的模型处理方法、装置及设备，该方法包括：获取样本数据，所述样本数据包括第一区域的样本图像、所述样本图像对应的第一标签图像和第二标签图像，所述第一标签图像用于指示所述第一区域中的第一部分区域存在储层的概率，所述第二标签图像用于指示所述第一区域中的第二部分区域存在储层的概率；通过第一模型对所述样本图像进行处理，得到所述第一区域的储层概率预测图像；根据所述第一标签图像、所述第二标签图像、所述储层概率预测图像，更新所述第一模型的模型参数。提高模型对储层识别的准确度。
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公开(公告)号：CN113177992B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110539280.3
申请日：2021-05-18
Applicant: 清华大学
Inventor： 陆文凯
Abstract: 本发明公开了一种高效的合成孔径超声成像方法，包括分两步的合成孔径超声波束形成。第一步类似地震数据的叠加，将合成孔径超声的原始三维通道数据进行延时累加得到自激自收的二维RF数据的估计，实现数据的压缩。第二步类似地震数据的叠后偏移，利用傅里叶域成像方法对第一步得到的二维RF数据进行第二次波束形成，得到最后的成像结果。本发明实现了传输数据的压缩，又降低了波束形成的计算量。
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公开(公告)号：CN113554553A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110842213.9
申请日：2021-07-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出了一种基于自调整闭环网络的抗假频声波图像插值方法，搭建闭环CNN插值模型，该模型包括两个插值子模型，一个插值子模型用于对缺失数据进行插值，另一个插值子模型用于对缺失道的插值结果进行再次插值，两个子模型结构相同共享权重，并在此基础上定义闭环重构误差，用于评估插值结果；使用标签数据对闭环插值模型进行训练，得到在标签数据集上收敛的模型；搭建自调整模块，按不同的角度对测试数据进行错切变换，分别输入闭环插值模型，根据闭环重构误差挑选最优错切角度，对最优错切角度下的插值结果进行逆错切变换，得到最终的插值结果。本发明够提升插值模型在测试数据上的应用效果，达到抗假频的结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111308554A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010161115.4
申请日：2020-03-10
Applicant: 清华大学
Inventor： 陆文凯
IPC: G01V1/36
Abstract: 本发明提出一种基于多次波生成层自适应提取的层间多次波预测方法，在Tau-p域利用Hung和Wang方法进行层间多次波预测。在层间多次波预测过程中，通过对数据的包络进行时变阈值分割，实现多次波生成层的快速自适应提取，并计算局部窗口的预测多次波和实际数据的归一化互相关系数，实现对由不同多次波生成层预测得到的层间多次波的加权叠加，提高了层间多次波预测精度。本发明的方法既不用分离多次波生成层，又可以有效减少在时空域预测层间多次波时存在的假象，并通过压缩数据大小来提高计算效率。
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公开(公告)号：CN105158800B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201510447167.7
申请日：2015-07-27
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分频主成分分析的多次波消除方法及装置，该方法包括：对预测得到的多次波进行分频处理，得到多个多次波频段；分别从每个多次波频段中提取多次波特征；将从多个多次波频段中提取的多次波特征进行合成；根据合成结果重建实际数据中的真实多次波；将实际数据减去真实多次波，得到实际数据的完整一次波。该方法利用不同频率的预测多次波学习出不同的基向量，可以有效提取出多次波各个频率的显著特征，在多次波相减过程中，可以尽可能多减去多次波，而不损伤一次波。
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公开(公告)号：CN102890291B
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201210380582.1
申请日：2012-10-09
Abstract: 本发明涉及一种地震资料中外源干扰的自适应压制方法，它首先对地震数据进行均值滤波，自适应地定位每个外源干扰时距曲线的顶点；然后依次对每个顶点执行以下步骤：根据外源干扰产生的机理模型，扫描外源干扰时距曲线，得到每个外源干扰与检波器的相对距离；在对所对应的时距曲线进行同相轴拉平后，采用分段的样点空间调序法中值滤波对同相轴拉平后的结果进行处理，将滤波结果按调序规律复位后用调序前的数据减去，按其位置依次填回原始的共炮点道集中，从而完成外源干扰压制。本发明具有自适应性，与传统的外源干扰压制算法相比可以高效地处理数据量庞大的地震数据资料，有效地提升压制效果。本发明可以广泛用于地震勘探技术领域，处理外源干扰复杂分布的地震数据。
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公开(公告)号：CN101334482B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN200810117757.3
申请日：2008-08-05
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明公开了一种预测地震波中的多次波和一次波信号的方法，属于地震观测信号处理技术领域。本发明所提供的预测地震波中的多次波信号的方法，包括以下步骤：1)用式(9)的目标函数优化滤波器系数a(i)；2)将步骤1)中得到的优化滤波器系数a(i)代入式(1)，得到多次波信号。用地震观测信号减去所述多次波的信号还可以得到地震波中的一次波信号。本发明克服了传统的预测方法需要假设预测多次波和一次波是正交的限制，更有效地消除了地震信号中的多次波。(1)；maxJ(a(i))＝[E{G(ε0(n))}-E{G(v(n))}]2，i＝1，2，…，m，(9)。
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公开(公告)号：CN100582783C
公开(公告)日：2010-01-20
申请号：CN200710065192.4
申请日：2007-04-06
Applicant: 清华大学 , 郑州纺机自控设备有限公司
Abstract: 本发明属于基于机器视觉的工业检测技术领域，其特征在于，利用两个相隔设定距离的线阵相机，对沿着在通道中作变速直线运动的棉流在设定的相等采样时段内分别提取棉流有部分重叠的图像，并将其沿垂直于棉流横截线方向分割成若干棉流子图，对每一个子图，用计算机求出线阵相机(1)摄取的子图像和对应不同时延Δt的线阵相机(2)之间的相似性，得到一个随Δt变化的相似度曲线f(Δt)，求出对应于曲线f(Δt)中最大值f(ΔT)所对应的间延ΔT，即为棉流上同一点通过两架线阵相机时的时延，再根据两个线阵相机之间的设定距离，在设定采样时延内棉流速度不发生突变的条件下，便得到棉流沿棉流横截线分布的在线速度。本发明可用于实现棉流中异性纤维的精确分拣。
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