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公开(公告)号：CN117782595A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410063135.6
申请日：2024-01-16
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本申请公开了一种轴承故障检测系统、方法、设备及介质，涉及深度学习技术领域，包括多时频特征提取模块，用于获取多时频的传感器信号数据，根据预设的特征提取尺度对传感器信号数据进行特征提取，以得到特征信息；双尺度时频注意力计算模块，用于对特征信息分别进行时间尺度计算和频率尺度计算，以得到时间尺度注意力权值和频率尺度注意力权值，对时间尺度注意力权值和频率尺度注意力权值进行交叉融合及特征映射操作，以得到目标特征；检测结果输出模块，用于基于目标特征生成并输出轴承故障检测结果。本申请能够提高轴承故障检测的适用性，降低部署成本，提高设备可靠性以及轴承故障检测的准确性和效率，减少轴承故障误报漏报的情况。
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公开(公告)号：CN119414462A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411554945.8
申请日：2024-11-01
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的地震速度建模方法、装置、存储介质及处理器。该方案中，首先获取地震数据；其后对所述地震数据进行预处理；所述预处理包括去噪标准化操作和降采样操作；最后将预处理后的地震数据输入到深度神经网络中，由所述深度神经网络根据所述预处理后的地震数据进行地震速度预测，输出地震速度模型；所述深度神经网络为基于样本数据训练后得到的。区别于已有技术中的地震速度模型对低频信号特征捕捉不充分且容易受到噪声的干扰，影响地震速度模型精度，通过在深度神经网络中引入频率增强推理模块和频率融合层，实现了地震速度模型精度的提升。相较于已有技术，具有明显的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119558563A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411432389.7
申请日：2024-10-14
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/04 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及低碳技术领域，尤其是一种含CCUS的绿色工厂经济低碳调度方法和装置。包括：确定绿色工厂在预设历史时长的需求响应；获取绿色工厂中的CCUS系统在预设历史时长内产生的二氧化碳数据；构建绿色工厂的经济低碳调度模型，经济低碳调度模型是基于绿色工厂的分布式发电系统、绿证交易、CCUS系统以及需求响应构建的；基于产品参数、需求响应以及二氧化碳数据求解经济低碳调度模型，以得到绿色工厂在预设未来时长内的低碳经济调度策略，优化了绿色工厂的低碳经济调度策略，并且在该低碳经济调度策略下可以使得绿色工厂的总利润提高26.7％，总碳排放减少10.4％，显著降低了碳排放，实现了绿色低碳生产。
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公开(公告)号：CN119851337A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411765369.1
申请日：2024-12-03
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及运营维保技术领域，公开了一种基于深度学习的行人重识别方法，包括：获取安检运维场景的人员行为分布数据集；对所述人员行为分布数据集进行数据预处理、基于图像处理的数据增广和基于CycleGAN结合VAE的相机风格迁移，确定安检运维场景人员行为数据集；基于所述安检运维场景人员行为数据集，使用ViT的TransReID基础上进行改进，构建行人重识别模型；对所述行人重识别模型进行仿真实验、训练和验证，得到行人重识别模型的预测结果。本发明提出一个基站运维场景的行人重识别的模型，验证数据增广、洗牌模块的有效性，同时使用了Grad‑CAM进行数据可视化工作。
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公开(公告)号：CN119783033A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411942658.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种多模态虚假新闻数据的处理方法、装置、设备以及介质，涉及数据处理技术领域。通过将文本数据和图像数据各自的特征数据进行对比学习处理得到对比学习损失的对比学习处理，减少不同模态之间的异构性，实现跨模态信息的精确对齐，通过对齐后的特征，能够更好地捕捉文本和图像之间的语义关联。引入将第一数据以及图像数据和文本数据对应的融合变量进行相互学习处理得到相互学习损失的相互学习机制，在保持文本和图像各自模态特征的同时，通过信息共享实现模态间的协同学习。这一机制使模型能够自动平衡不同模态的重要性。
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公开(公告)号：CN218848997U
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202222768416.0
申请日：2022-10-20
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本实用新型提供一种用于工业生产设备预测性维护的电子标识牌，属于电子标识牌技术领域。包括：外壳，内部设置有主控模块和Flash存储器，所述主控模块和Flash存储器电连接；显示屏模组模块，设置于所述外壳的一侧壁上，且与所述主控模块电连接；状态指示灯模块，设置于所述显示屏模组模块下方的外壳侧壁上，且与所述主控模块电连接；状态设置按键模块，设置于所述状态指示灯模块下方的外壳侧壁上，且与所述主控模块电连接；时间设置按键模块，设置于所述显示屏模组模块一侧的外壳侧壁上，且与所述主控模块电连接。本实用新型具备结构紧凑，操作方便，功能多样的特点。
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公开(公告)号：CN218976774U
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202223028997.0
申请日：2022-11-14
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本实用新型涉及边缘计算领域，提供一种边缘计算盒子，包括：盒体(1)；接口(2)；设置在所述盒体(1)的表面，所述接口(2)上连接有线缆；线缆收纳组件(3)；安装在所述盒体(1)上，所述线缆收纳组件(3)包括收纳柱(31)和收纳固定架(32)，所述收纳柱(31)的一端固定在所述盒体(1)上，所述收纳柱(31)的侧面开有通孔(311)，所述收纳固定架(32)穿过所述通孔(311)沿所述收纳柱(31)滑动。通过在边缘计算盒子上设置线缆收纳组件(3)，将接口(2)上线缆的多余长度通过线缆收纳组件(3)进行夹持固定，防止线缆缠绕，提高了线缆更换的便利性。
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