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公开(公告)号：CN119335129A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411245685.6
申请日：2024-09-06
Applicant: 广州南沙地大滨海研究院 , 中国地质大学(武汉) , 广州海洋地质调查局 , 杭州释光检测技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种天然气水合物储层的形成年代分析方法、装置及系统，涉及海洋天然气水合物勘查技术领域，所述形成年代分析方法包括步骤：采集天然气水合物钻孔岩心柱内的海洋沉积物样品；对所述海洋沉积物样品进行光释光年龄测试；根据所获得的海洋沉积物样品的光释光年龄和沉积物深度，建立天然气水合物样品的年龄‑深度模型；根据天然气水合物钻孔的年龄‑深度模型，计算天然气水合物储层沉积时间，进而厘定天然气水合物的形成年代。该方法能够准确厘定天然气水合物的形成年代，避免天然气水合物成藏时间不确定所带来的干扰，为进一步揭示天然气水合物成藏机理奠定地质勘察基础。
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公开(公告)号：CN103487565B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310408282.4
申请日：2013-09-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Inventor： 程聪
Abstract: 本发明提供了一种新型渗透模拟装置，由变频加压系统、主渗透系统以及实时监测系统组成，其中变频加压系统和实时监测系统均与主渗透系统连接，所述的主渗透系统包括渗透液存储器和土样装样器，所述的渗透液存储器为平板状，其内部为存储渗透液的腔室；所述的土样装样器至少包括底座、上盖、套筒、连接杆以及三瓣模，三瓣模整体呈圆筒状，由三片以上的弧形板组成，土样位于三瓣模内，套筒套在三瓣模上。本发明解决了传统的渗透仪不能将渗透后土样完整取出的缺陷，实现了平行渗透土样的设想，完善了以往采用一个点固定压着密封性不够好的缺点，较好地解决了针对渗透后土样进行力学实验的技术性难题。
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公开(公告)号：CN103487565A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310408282.4
申请日：2013-09-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Inventor： 程聪
Abstract: 本发明提供了一种新型渗透模拟装置，由变频加压系统、主渗透系统以及实时监测系统组成，其中变频加压系统和实时监测系统均与主渗透系统连接，所述的主渗透系统包括渗透液存储器和土样装样器，所述的渗透液存储器为平板状，其内部为存储渗透液的腔室；所述的土样装样器至少包括底座、上盖、套筒、连接杆以及三瓣模，三瓣模整体呈圆筒状，由三片以上的弧形板组成，土样位于三瓣模内，套筒套在三瓣模上。本发明解决了传统的渗透仪不能将渗透后土样完整取出的缺陷，实现了平行渗透土样的设想，完善了以往采用一个点固定压着密封性不够好的缺点，较好地解决了针对渗透后土样进行力学实验的技术性难题。
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公开(公告)号：CN116977750A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311234948.9
申请日：2023-09-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/58 , G06V10/56 , G06V10/422 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种土地覆盖场景分类模型构建方法及分类方法，包括：获取遥感图像集，遥感图像集中的遥感图像中包括土地覆盖场景；将遥感图像输入至构建的初始分类模型中，对初始分类模型进行训练，得到目标分类模型；初始分类模型及目标分类模型包括关联的语义分割模型、残差神经网络模型及图神经网络模型。本发明构建的基于语义分割与多级输出的残差神经网络‑图神经网络搭建的目标分类模型，在对输入的遥感图像进行处理时，由于残差神经网络及图神经网络对语义分割结果中的特征的进一步提取处理及全局学习，从而能够为遥感图像场景分类提供方法支撑，最终提升土地覆盖场景的分类精度，能够确保矿区土地覆盖精细化场景分类的精度及可靠性。
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公开(公告)号：CN119180967A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411001924.3
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 新疆生产建设兵团自然资源卫星应用技术中心(兵团自然资源基础数据中心)
IPC: G06V10/44 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种场景特征提取模型构建方法、系统及存储介质，涉及遥感数据处理技术领域，所述方法包括：根据获取的公开遥感数据集对预训练模型进行训练，得到初始教师模型；通过多个预设特定场景的多个自然图像对初始教师模型和学生模型进行知识蒸馏，得到初始教师模型和学生模型的蒸馏损失；同时，通过每个预设特定场景的多个遥感影像对学生模型进行蒸馏学习，得到融合所有预设特定场景的学生模型的监督损失；通过蒸馏损失和监督损失对融合所有预设特定场景的学生模型进行更新，得到场景特征提取模型。本发明不仅解决了现有技术中的分辨率和干扰问题，还提高了遥感图像处理的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118628755A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410750149.5
申请日：2024-06-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06V10/74 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06T3/4053 , G06T3/4046
Abstract: 本发明提供了一种矿山占地特征提取模型的训练方法及装置，涉及遥感数据处理领域，该特征提取模型的训练方法包括：获取原始训练样本集；对原始训练样本集中的遥感数据进行第一增强处理，得到第一训练样本集；对原始训练样本集中的遥感数据进行第二增强处理，得到第二训练样本集，其中，第一增强处理和第二增强处理为不同的数据增强处理方法；将第一训练样本集和第二训练样本集分别输入至待训练模型中，进行迭代训练，直到第一特征和第二特征的相似损失满足预设条件时停止迭代训练，得到特征提取模型。本发明解决了相关技术中存在提取的矿山占地特征在多任务上适用性不佳的问题。
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公开(公告)号：CN117876797A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410268622.6
申请日：2024-03-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，提供了一种图像多标签分类方法、装置及存储介质，其中，该方法包括：通过矿区图像多标签分类模型中的级联特征提取模块提取待识别图像的特征，得到融合特征集合；根据融合特征集合中的第N级融合特征确定待识别图像的第一级分类结果，第一级分类结果包括矿区类别或非矿区类别；通过矿区图像多标签分类模型中的深度融合模块将融合特征集合中的融合特征与目标标签依赖关系进行深度融合，得到第二级分类结果；根据第一级分类结果和第二级分类结果确定待识别图像的目标分类结果，其中，目标分类结果用于表示待识别图像的矿区占地类型。通过本发明，解决了相关技术中对图像进行矿区占地类型分类时准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN118628755B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410750149.5
申请日：2024-06-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06V10/74 , G06N3/0895 , G06N3/045 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06T3/4053 , G06T3/4046
Abstract: 本发明提供了一种矿山占地特征提取模型的训练方法及装置，涉及遥感数据处理领域，该特征提取模型的训练方法包括：获取原始训练样本集；对原始训练样本集中的遥感数据进行第一增强处理，得到第一训练样本集；对原始训练样本集中的遥感数据进行第二增强处理，得到第二训练样本集，其中，第一增强处理和第二增强处理为不同的数据增强处理方法；将第一训练样本集和第二训练样本集分别输入至待训练模型中，进行迭代训练，直到第一特征和第二特征的相似损失满足预设条件时停止迭代训练，得到特征提取模型。本发明解决了相关技术中存在提取的矿山占地特征在多任务上适用性不佳的问题。
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公开(公告)号：CN117876797B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410268622.6
申请日：2024-03-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，提供了一种图像多标签分类方法、装置及存储介质，其中，该方法包括：通过矿区图像多标签分类模型中的级联特征提取模块提取待识别图像的特征，得到融合特征集合；根据融合特征集合中的第N级融合特征确定待识别图像的第一级分类结果，第一级分类结果包括矿区类别或非矿区类别；通过矿区图像多标签分类模型中的深度融合模块将融合特征集合中的融合特征与目标标签依赖关系进行深度融合，得到第二级分类结果；根据第一级分类结果和第二级分类结果确定待识别图像的目标分类结果，其中，目标分类结果用于表示待识别图像的矿区占地类型。通过本发明，解决了相关技术中对图像进行矿区占地类型分类时准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN116977750B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311234948.9
申请日：2023-09-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/58 , G06V10/56 , G06V10/422 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 度，能够确保矿区土地覆盖精细化场景分类的精本发明公开一种土地覆盖场景分类模型构 度及可靠性。建方法及分类方法，包括：获取遥感图像集，遥感图像集中的遥感图像中包括土地覆盖场景；将遥感图像输入至构建的初始分类模型中，对初始分类模型进行训练，得到目标分类模型；初始分类模型及目标分类模型包括关联的语义分割模型、残差神经网络模型及图神经网络模型。本发明构建的基于语义分割与多级输出的残差神经网络‑图神经网络搭建的目标分类模型，在对输入的遥感图像进行处理时，由于残差神经网络及图神经(56)对比文件黄滢 等.极化自注意力调控的情景式视频实例多尺度分割《.计算机学报》.2022,第45卷第2605-2618页.Haoyi Wang et al..Edge EnhancedChannel Attention-Based Graph ConvolutionNetwork for Scene Classification ofComplex Landscapes《.IEEE Journal ofSelected Topics in Applied EarthObservations and Remote Sensing》.2023,第16卷第3831-3849页.Song Ouyang et al..Combining DeepSemantic Segmentation Network and GraphConvolutional Neural Network for SemanticSegmentation of Remote Sensing Imagery.《Remote Sensing》.2020,第13卷全文.李万琦;李克俭;陈少波.多模态融合的高分遥感图像语义分割方法.中南民族大学学报(自然科学版).2020,(04),全文.
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