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公开(公告)号：CN119941525A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510007749.7
申请日：2025-01-03
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/70
Abstract: 本发明提供了一种基于频率语义补偿协作的红外与可见光图像融合方法，属于红外与可见光图像融合领域，本发明包括以下步骤：步骤1：获取融合网络的数据集，将数据集分为训练集和测试集；步骤2：构建红外与可见光图像融合网络，用于特征的提取和图像的还原，所述融合网络包括：层次化语义特征提取单元、频率与语义特征交叉补偿模块、图像上采样重构模块；步骤3：对训练集中的图像预处理，进行归一化；步骤4：在损失函数的指导下对融合网络进行训练，得到训练好的融合网络模型；步骤5：利用融合网络的测试集数据对步骤4得到的训练好的网络模型进行测试，得到融合图像。本发明所述的图像融合方法有着良好的泛化能力，能够充分地利用图像当中的频率信息和语义信息，生成含有显著目标信息和丰富纹理细节的融合图像。
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公开(公告)号：CN117862317B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410096792.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种多工步的张紧轮旋压一体成形装置，属于精密成形技术领域，该多工步的张紧轮旋压一体成形装置包括轴向丝杠升降机构、铲旋整形机构、增厚推挤机构以及毛坯驱动机构，所述轴向丝杠升降机构设置在该成型装置的顶部，所述轴向丝杠升降机构的底部中间位置固定有上芯模，所述轴向丝杠升降机构用于带动所述上芯模进行升降运动；所述铲旋整形机构固定在所述上芯模的左右两侧，所述铲旋整形机构上包括有铲旋进给轮和铲旋整形轮，所述铲旋进给轮以及所述铲旋整形轮轴向对称设置在所述上芯模的两侧位置，该装置能够解决现有的旋压一体成形装置不能在同一个设备实现张紧轮的铲旋或增厚整形，很难按照旋压不同阶段来实现旋轮的转化控制的问题。
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公开(公告)号：CN117019978B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311078440.4
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种带导向和矫形作用的对轮旋压装置，属于精密塑性成形技术领域，该带导向和矫形作用的对轮旋压装置包括床身，床身包括机架和轴向导轨，轴向导轨一端设置有主轴箱，主轴箱上设置有夹具，轴向导轨另一端设置有旋轮与导向辊进给组件，旋轮与导向辊进给组件包括内外旋轮和内外导向辊轴向进给机构和内外旋轮和内外导向辊径向进给机构，内外旋轮和内外导向辊轴向进给机构包括轴向移动托板，轴向移动托板底部固定连接有丝杠螺母移动块，丝杠螺母移动块内部配合设置有丝杠，丝杠一端与第一连接座内部的第一联轴器连接，第一联轴器与减速器连接；本发明能够有效提升成形精度，实现内外旋轮与导向结构的同步径向进给。
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公开(公告)号：CN117862317A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410096792.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种多工步的张紧轮旋压一体成形装置，属于精密成形技术领域，该多工步的张紧轮旋压一体成形装置包括轴向丝杠升降机构、铲旋整形机构、增厚推挤机构以及毛坯驱动机构，所述轴向丝杠升降机构设置在该成型装置的顶部，所述轴向丝杠升降机构的底部中间位置固定有上芯模，所述轴向丝杠升降机构用于带动所述上芯模进行升降运动；所述铲旋整形机构固定在所述上芯模的左右两侧，所述铲旋整形机构上包括有铲旋进给轮和铲旋整形轮，所述铲旋进给轮以及所述铲旋整形轮轴向对称设置在所述上芯模的两侧位置，该装置能够解决现有的旋压一体成形装置不能在同一个设备实现张紧轮的铲旋或增厚整形，很难按照旋压不同阶段来实现旋轮的转化控制的问题。
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公开(公告)号：CN117392540A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311342790.7
申请日：2023-10-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于YOLOv7改进的排污管道缺陷目标检测方法。所述方法包括S1：通过管道机器人拍摄采集排污管道中含有凹坑、裂缝以及沉积等缺陷的图像数据，对图像数据进行清理和标注，构建排污管道缺陷数据集；S2：对YOLOv7算法进行改进，构建基于YOLOv7改进的排污管道缺陷目标检测深度学习模型；S3：利用排污管道缺陷数据集，对基于YOLOv7改进的排污管道缺陷目标检测深度学习模型进行训练，得到训练完成的深度学习模型；S4：将训练完成的基于YOLOv7改进的排污管道缺陷目标检测深度学习模型部署到管道机器人中，并在排污管道中进行检测，得到检测结果，实现自动报警。本发明解决了现有技术中因为排污管道缺陷种类多、部分缺陷目标较小等问题造成的漏检误检的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117391981A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311346351.3
申请日：2023-10-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06T5/50 , G06T5/90 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于低光照明和自适应约束的红外与可见光图像融合方法，涉及图像增强和图像融合技术领域，本发明包括以下步骤：步骤1：获取光照场景判别网络的训练集；步骤2：构建光照场景判别网络，训练光照场景判别网络，得到训练好的光照场景判别网络模型；步骤3：获取增强网络的训练集；步骤4：构建增强网络，训练增强网络，得到训练好的增强网络模型；步骤5：获取融合网络的训练集和测试集；步骤6：构建融合网络，训练融合网络，得到训练好的融合网络模型；步骤7：利用融合网络的训练集中的测试数据对步骤6得到的训练好的融合网络模型进行测试，得到融合图像。本发明所述的图像融合方法得到的低光背景下的红外图像和可见光图像的融合图像能够获得更突出的目标信息、更丰富的纹理细节和更加良好的视觉感知。
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公开(公告)号：CN117019978A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311078440.4
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种带导向和矫形作用的对轮旋压装置，属于精密塑性成形技术领域，该带导向和矫形作用的对轮旋压装置包括床身，床身包括机架和轴向导轨，轴向导轨一端设置有主轴箱，主轴箱上设置有夹具，轴向导轨另一端设置有旋轮与导向辊进给组件，旋轮与导向辊进给组件包括内外旋轮和内外导向辊轴向进给机构和内外旋轮和内外导向辊径向进给机构，内外旋轮和内外导向辊轴向进给机构包括轴向移动托板，轴向移动托板底部固定连接有丝杠螺母移动块，丝杠螺母移动块内部配合设置有丝杠，丝杠一端与第一连接座内部的第一联轴器连接，第一联轴器与减速器连接；本发明能够有效提升成形精度，实现内外旋轮与导向结构的同步径向进给。
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公开(公告)号：CN116689875A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310685061.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: B23D79/00
Abstract: 本发明提供了一种多旋点加载低应力下料装置及方法，属于低应力下料技术领域，该多旋点加载低应力下料装置及方法，该装置包括机架、加载机构、夹持旋转机构和旋点开关机构，所述加载机构、所述夹持旋转机构和所述旋点开关机构均安装在所述机架上，所述加载机构和所述旋点开关机构分别设置在所述夹持旋转机构的左右两侧，所述加载机构用于为棒料提供加载力，使棒料发生弯曲，产生挠度，所述加载机构控制系统电连接；该方法包括：棒料预处理、安装棒料、预设加载力和进行下料；本发明能够在低应力下料过程中保证棒料裂纹周向长度扩展时径向深度均匀扩展，解决棒料下料瞬断区面积大且偏心的问题。
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公开(公告)号：CN116429101A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310414546.0
申请日：2023-04-18
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本申请提供一种基于惯性导航的轨迹跟踪控制系统及方法，所述基于惯性导航的轨迹跟踪控制系统基于惯导系统中的九轴传感系统，并且，在所述九轴传感系统中增设里程计，将所述里程计所采集到的数据与其余传感器所采集到的数据进行融合，从而减少位姿信息的累积误差，提高位姿信息的准确性；另一方面，本申请提供的方法在传输数据过程中，首先将待传输的数据转化为INT16格式数据，再采用2.4GHz通讯方式进行数据传输，从而既提高传输距离，又提高数据传送量。
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公开(公告)号：CN115512148A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110621296.9
申请日：2021-06-03
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , E21B47/008 , G06V10/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于特征融合的抽油机井检泵周期预测方法，其包括以下步骤：1)采集油田抽油机井完整检泵周期样本数据，将与抽油机井检泵周期相关的数据分为静态数据和动态数据；2)采用相关系数法分别筛选静态数据和动态数据中与抽油机井检泵周期相关性强的参数；3)根据筛选后的参数，建立基于SVR的静态特征提取模型和基于卷积神经网络的动态特征提取模型；4)将提取出的特征进行特征融合；5)将提取出的静态特征和动态特征输入多模态压缩双线性池化模型，进行特征融合；6)通过训练好的模型，对抽油机井检泵周期进行实际预测。本发明可以广泛应用在油田检泵作业指导中。
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