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公开(公告)号：CN118506958A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410666844.3
申请日：2024-05-28
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G16H15/00 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N5/04 , G06F40/284 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于双层语义协作和推理的医学报告生成方法。为了解决病理状况的准确识别困难，医学图像与报告语义差距较大等问题，我们引入了双层语义协作和推理(DSCI)框架。它包括三个模块：语义关联编码(SAE)模块，利用高级概念标签建立有意义的语义相关性并校准图像表示，以更准确地识别异常特征。视觉语义交互(VSI)模块采用概念标签作为监督信号和中间向量，有效地合并语义和视觉信息，以弥合差距以增强理解。最后，利用上下文跨模态注意力(CCA)模块进行解码，整合全局上下文以提高生成报告的准确性和相关性。本发明在IU X‑Ray、MIMIC‑CXR和COVCTR数据集的大量实验证明了DSCI模型的性能优于既定基准。
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公开(公告)号：CN111246292A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010057459.0
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: H04N21/4402 , H04N21/845 , H04N19/577 , H04N19/573 , H04N19/42
Abstract: 本发明实施例公开一种基于片段一致性的压缩视频动作识别方法及装置，能够减少压缩视频动作识别过程中不同阶段行为的差异。该方法包括：S1、对待识别视频进行压缩构建压缩视频，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、基于所述压缩视频构建动作一致性模型；S3、对所述动作一致性模型进行训练，得到训练模型；S4、根据所述动作一致性模型和所述训练模型，融合所述k个片段。本发明实施例用于压缩视频动作识别。
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公开(公告)号：CN118642922B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411123955.6
申请日：2024-08-16
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F11/30 , G06F11/34 , G06N3/0464 , G06N20/00 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及计算机监测技术领域，本发明公开了一种计算机运行状态监测管理系统；包括采集计算机在连续区间的综合运行参数和运行状态值，训练预测出下一个监测区间运行状态值的机器学习模型，预测出下一个监测区间运行状态值，将综合运行参数与对应的标准值比较，标记出待调整参数，并选择对应的监测管理级别；相对于现有技术，本发明可以减少每一个监测区间内的数据量，提高计算机运行状态的监测频率，同时可以提前发现计算机即将发生的危险情况，并标记出需要进行调整优化的数据，为计算机运行状态调整优化操作提供针对性的数据基础，进而可以在计算机运行状态发生危险情况之前进行监测和处理，规避了实时监测管理带来的滞后性。
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公开(公告)号：CN118604889A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410659390.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G01V1/36 , G01V1/28 , G01V1/34 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的多尺度特征地震数据去噪方法。传统去噪技术未能充分考虑数据的时空关联性、依赖固定滤波器参数、以及对复杂噪声建模不足。因此本发明整合了生成对抗网络(GAN)和Transformer技术。通过引入GAN，本发明能够有效学习地震数据中的复杂噪声特征，并生成更清晰、更接近真实的数据。同时，采用Transformer来捕捉地震信号的时序依赖关系，显著提升了数据处理的准确性和效率。模型采用了串行与并行结构的结合，有效提取了多尺度特征。此外，本发明采用了Batch Renormalization(BRN)技术替代传统的Batch Normalization(BN)，优化了模型性能。对比试验表明本研究提出的STGAN模型展现出了卓越的去噪性能，为地震数据的进一步解释和分析提供了更精确的基础。
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公开(公告)号：CN118377510A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410816104.3
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F8/65 , G06F8/71 , G06F16/215 , G06F16/242
Abstract: 本发明公开了一种计算机网络数据即时更新方法，本发明涉及数据更新技术领域。该计算机网络数据即时更新方法，通过将计算机现有的各应用软件的数据进出采集，并汇总后依据数据处理系统建立关于计算机进行更新时的事件驱动模型进行更新数据接收时的模拟，利用更新数据自动下载后经过事件驱动模型处理进行过滤或存储，在依据用户的指令触发事件驱动模型进行更新操作，以此在需要进行更新的过程中无需借助网络进行通信连接的建立，可依靠人员的对于计算机的触发操作完成实时的更新，提高更新的效率，同时有效避免非必要更新操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117437557A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202210812607.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本申请公开了一种基于双通道特征增强的高光谱图像分类方法。针对如何在训练样本有限的情况下更加充分提取和利用高光谱图像的空间信息和光谱信息这一问题，本发明提出了基于双通道特征增强(DCFE)的高光谱图像分类方法。首先，设计两个通道分别捕获光谱特征和空间特征，在每个通道中使用三维卷积作为特征提取器。然后，对光谱通道中的特征图进行降维操作之后与空间通道的特征图进行融合。最后，将融合了光谱特征和空间特征的特征图输入到注意力模块中，通过提升重要信息的关注度和降低无用信息的干扰来实现特征增强。通过在四个高光谱数据集上的实验结果表明，本发明具有较好的分类性能。
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公开(公告)号：CN117198497A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202210578833.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G16H50/00 , G16H30/20 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于双分支特征融合的医学报告生成方法。传统医学影像报告自动生成方法通常仅使用卷积神经网络提取图像特征，注重局部细节却无法较好捕获全局关系。因此本发明首次提出一种基于双分支特征融合的医学影像报告生成方法(Dual‑BranchFeatureFusionNetworkforMedicalReportGeneration,DBFFN)，结合Transformer与卷积神经网络的优势提取医学图像的全局特征和局部特征，捕获全局关系的同时关注局部细微语义信息。并设计多尺度特征融合模块(Multi‑ScaleFeatureFusionModule,MSFFM)，用于对齐图像特征并融合语义信息。本发明在IU‑X‑Ray数据集上的大量实验证明了我们所提出的DBFFN模型和MSFFM融合模块的有效性。
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公开(公告)号：CN111246292B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010057459.0
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: H04N21/4402 , H04N21/845 , H04N19/577 , H04N19/573 , H04N19/42
Abstract: 本发明实施例公开一种基于片段一致性的压缩视频动作识别方法及装置，能够减少压缩视频动作识别过程中不同阶段行为的差异。该方法包括：S1、对待识别视频进行压缩构建压缩视频，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、基于所述压缩视频构建动作一致性模型；S3、对所述动作一致性模型进行训练，得到训练模型；S4、根据所述动作一致性模型和所述训练模型，融合所述k个片段。本发明实施例用于压缩视频动作识别。
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公开(公告)号：CN111246217A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010057457.1
申请日：2020-01-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: H04N19/577 , H04N19/573 , H04N19/42 , H04N19/176 , H04N19/13 , H04N21/845
Abstract: 本发明实施例公开一种基于八度卷积的压缩视频动作识别方法，能够减少卷积特征映射和稠密模型参数的冗余度。该方法包括：S1、将待识别视频压缩为压缩视频，对所述压缩视频进行编码，将所述压缩视频划分为k个片段；S2、构建八度卷积模型；S3、对所述k个片段进行取样并输入所述八度卷积模型，根据交叉熵损失训练所述八度卷积模型，得到所述k段的片段级结果；S4、融合所述k个片段的片段级结果，得到所述待识别视频预测结果。本发明实施例用于压缩视频动作识别。
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公开(公告)号：CN119577138A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411757762.6
申请日：2024-12-03
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F16/35 , G06F16/334 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于石油勘探开发技术领域，涉及一种声波远探测成像测井地质解释结论生成方法与系统，通过挖掘标签矩阵与生成文本之间的关系，优化标签矩阵特征，同时采用特征融合，实现图像和文本特征的交叉，加强视觉语义信息融合，提高文本对图像描述的准确性，快速生成声波远探测成像测井地质解释结论，降低结论的多样性，提高解释符合率，增强了非声波测井专业人员对声波远探测成像的解释分析能力。
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