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公开(公告)号：CN119784856A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510273203.6
申请日：2025-03-10
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06T7/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T3/4053 , G06T7/13 , G06T7/136
Abstract: 本发明提供了一种基于大视场鱼眼镜头的高精度快速相机标定方法及系统，属于计算机视觉和图像处理领域。为了解决现有大视场鱼眼镜头标定方法存在标定精度低、评价指标单一的问题。本发明集成了图像超分辨率、图像分割、角点检测、角点排序、标定模型、客观评价指标的改进方法，能够极大程度上缩短拍摄取图所需时间，降低对图像质量要求的同时提升整体方法的鲁棒性，降低对标定参照物的硬件要求，提升标定精度的同时降低了模型求解的所需时间。
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公开(公告)号：CN118570797A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410562542.1
申请日：2024-05-08
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于改进Swin Transformer的砂岩显微图像分类方法及系统，涉及基于人工智能的地质与油气勘查领域。本发明是针对砂岩图像本身的复杂纹理特性、类别间的微妙差异以及训练样本分布的不均衡性，利用现有的深度学习方法无法进行对砂岩显微图像进行准确分类的问题而提出的。本发明通过改进Swin‑Transformer框架并引入三个关键技术模块：空间自适应增强模块、局部感知块以及平衡自适应机制，有效应对了传统深度学习方法在砂岩显微图像分类任务中遇到的主要问题。这些模块的综合运用不仅增强了模型对砂岩显微图像中细微特征的捕获能力，还优化了模型在处理不同砂岩类别图像时的分类精度，并在处理样本不平衡问题上展示出了更佳的泛化能力。本发明不仅显著提升砂岩显微图像的自动分类性能，还能为地质图像处理和分析领域带来新的技术方案和研究思路。
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公开(公告)号：CN115906949A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211465052.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/094
Abstract: 一种石油管道故障诊断方法及系统、存储介质和石油管道故障诊断设备，属于管道故障诊断与分类技术领域，用以解决现有的智能方法在数据类别非均衡情况下无法达到高准确率的问题，包括步骤如下：步骤一，利用传感器采集不同泄漏程度以及正常状态的管道数据，构建真实数据集；步骤二，构建Tem‑PECAN的网络结构；步骤三，获取真实数据集的时间结构信息以及判别特征，以用于辅助Tem‑PECAN网络模型训练；步骤四：训练构建的Tem‑PECAN网络模型；步骤五，利用多样性与质量的综合评估指标验证生成数据的可靠性，并获得最优超参数组合；步骤六，利用训练好的Tem‑PECAN网络模型生成小类管道故障数据，用于扩充原始管道数据集；步骤七，使用扩充后的合成数据集训练故障分类模型，并实现管道故障诊断。本发明可以合成质量更好，多样性更强的管道时序数据，有效地提高了管道故障诊断模型的准确率以及鲁棒性，大大降低了诊断的漏报率和误报率。
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公开(公告)号：CN111783945A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010573746.7
申请日：2020-06-22
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明属于油田生产设备技术领域，具体涉及一种基于迁移学习LSTM的长输油管道泄漏实时检测系统，包括以下步骤：1、通过长输油管道泄漏实验平台采集数据，包含正常数据和泄露数据，通过数据训练，使LSTM网络检测准确率达到达95％以上；2、通过迁移学习，将训练好的LSTM模型迁移到现场数据上，对管道状态进行实时预测 3、通过观测器观测 然后比较r(k)，R(k)之间关系，判断是否发生泄漏，如果发生，系统报警。该系统可通过模式识别方法实时对管道故障进行诊断，如果发生故障，会进行报警，在原油运输过程中具有一定应用价值。针对上述技术问题，解决了实时性问题、小样本问题和错报、漏报问题。
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公开(公告)号：CN104269054B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201410484449.X
申请日：2014-09-20
Applicant: 东北石油大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机测量的路段交通指数估算系统，所述估算系统设置在无人机上，包括航空摄影机、图像处理器、气压高度传感器和主控制器，所述航空摄像机与所述图像处理器连接，将拍摄的路段图像发送到所述图像处理器进行图像处理，所述主控制器分别与所述图像处理器和所述气压高度传感器连接，根据所述图像处理器的图像处理结果和所述气压高度传感器检测的无人机高度，估算路段交通指数。通过本发明，能够为道路交通管理部门提供关键路段的交通拥堵信息，数据更直观、更精确，便于道路交通管理部门制定准确有效的交通处理措施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104881703A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510260299.9
申请日：2015-05-20
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明的目的在于提供图像阈值分割的Tent映射改进蜂群算法，采用Tent映射对算法的个体进行初始化；利用Tent映射将初始值均匀分布在解空间；在各蜜源附近采用标准的人工蜂群算法搜索新蜜源；更新新蜜源位置，若该位置优于原蜜源位置，则保留新蜜源位置；否则保留原蜜源位置；按照轮盘赌的选择概率，针对跟随蜂按照步骤3方法更新新蜜源位置，若该位置优于原蜜源位置，则保留新蜜源位置；否则保留原蜜源位置；针对引领蜂和跟随蜂，更新其最优解；若最优解达到了限定的个数，则重新生成该蜜源个体；若迭代次数小于预设的迭代次数，转至步骤3进行迭代；否则输出最优解。本发明的有益效果是不会过早收敛、搜索速度快。
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公开(公告)号：CN118837946B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411154293.9
申请日：2024-08-22
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院 , 中油奥博(成都)科技有限公司
IPC: G01V1/28 , G06F30/23 , G06T17/05 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种微地震的定位方法、装置、设备及介质，涉及地震勘探技术领域，包括：根据地质勘探数据获得的地下结构数据，使用地质建模软件构建地质模型；并结合地下压裂作业获得的水力压裂参数，使用数值模拟软件模拟地下应力场；根据部署的微地震监测网络获取的微地震数据，使用模拟的地下应力场变化，作为边界条件对微地震进行地下空间位置的定位。本发明能够精确定位微地震在地下的深度位置。
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公开(公告)号：CN118566979A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411018115.3
申请日：2024-07-29
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于获得地下介质弹性参数的黏弹性介质地震AVO反演方法，涉及地球物理技术领域，包括：基于褶积模型理论构建用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型；获得地球物理数据，根据所述地球物理数据划分出训练样本数据和角度叠加地震数据；通过所述训练样本数据对所述用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型进行训练，获得训练好的用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型；将所述角度叠加地震数据输入所述训练好的用于黏弹性介质AVO反演的GANs模型，获得反演参数。本发明利用多目标函数控制网络模型超参数的优化，提高弹性参数反演精度。
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公开(公告)号：CN118170010A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410151010.9
申请日：2024-02-02
Applicant: 东北石油大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及网络管理技术领域，具体涉及一种网络攻击环境下模糊网络控制系统自我调节方法，包括以下步骤：实时分析网络流量和活动，检测潜在的异常或攻击迹象；根据监测数据应用模糊逻辑规则，对潜在风险进行评估；基于外部环境变化和内部数据反馈，动态调整监测参数和模糊逻辑规则，以提高响应的准确性和敏感性；依据模糊逻辑评估结果和环境感知动态调整的输出，制定具体的应对策略；执行应对策略并根据效果进行自我调节和优化；持续监控与反馈。本发明，通过其先进的风险评估和响应机制，有效提升了网络安全防护的整体效能，特别适用于动态和复杂的网络攻击环境。
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公开(公告)号：CN111709423B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010593256.3
申请日：2020-06-26
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是岩性特征库匹配的PDC钻头条件下岩屑岩性识别方法，它包括:一、在PDC钻头条件下进行钻井，采集细小岩屑颗粒白光原图和荧光图像；二、将白光原图和荧光图像分别从RGB颜色空间图像转化为HSV颜色空间图像；三、采用阈值分割公式对荧光图像进行分割；四、通过基于分水岭和近邻区域合并的图像分割算法对白光原图分割，分割出整个白光原图的所有岩屑颗粒；五、提取对应位置岩屑颗粒的颜色和纹理特征，构建岩性特征库；六、计算岩性特征库特征与待匹配岩屑特征的巴氏相似度距离，根据相似度距离得到的匹配结果计算特征岩屑所占面积比，完成岩屑岩性的识别。本发明提高了岩屑的特征表达能力，提高了岩屑的识别精度。
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