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页岩薄片智能识别平台
一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 高志豪 计算机学院/物联网工程 2017年/2021年 201731064410 林钟煇 计算机学院/物联网工程 2018年/2022年 201831064119 阳旭菻 计算机学院/计算机科学与技术 2018年/2022年 201831062525 李沛键 计算机学院/物联网工程 2018年/2022年 201831064115 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 陈雁 计算机科学学院 副教授 人工智能、复杂网络、能源与人工智能交叉领域 刘忠慧 计算机科学学院 副教授 机器学习、人工智能、形式概念分析 四、项目简介 美国海相页岩气藏的成功勘探开发,展现了页岩气的巨大潜力和发展空间,同时也极大地促进了页岩储层微观结构表征分析技术的发展,通过页岩岩心薄片观察底层形态、确定底层数据,是页岩气勘探开采中的重要一环。页岩储层的孔隙作为页岩组分的一个重要部分,其结构特征直接影响着储层剩余储量的剩余油的分布,因此,对页岩薄片孔隙的形状和类型进行研究是十分必要的。但在目前,页岩薄片只能靠人工鉴定,这种方法工作量大,效率低,且主观性强,误差较大。深度学习是近年发展起来的具有多层次特征抽象归纳与知识发现能力的机器学习算法,目前已经被广泛应用到了语音识别、计算机视觉、自然语言处理等众多领域。在地质和岩石物理领域也有了初步的应用,深度学习方法在地质数据的特征提取及预测识别方面有着广阔的应用前景,本项目组将会开发页岩薄片智能平台,通过机器学习算法来学习专家知识,自动识别孔隙类型,这样就可以大大提高效率,节省人力。
西南石油大学 2023-07-20
一种基于深度学习与双目立体视觉的飞机线缆支架识别与参数获取方法
本发明公开了一种基于深度学习与双目立体视觉的飞机线缆支架识别与参数获取方法,结合双目立体视觉,进行飞机线缆支架的参数获取,将飞机线缆支架的种类和参数信息自动存储到数据库中,与标准数据库文件进行比对,调用对应飞机线缆支架的安装工艺文件供装配人员使用,实现了飞机线缆支架的种类和参数自动化识别以及自动调用安装工艺文件。
北京航空航天大学 2021-04-10
一种利用纵横波波阻抗增量比识别天然气水合物的方法,
众所周知,BSR是识别水合物的主要标志。但世界各地钻探结果表明,没有BSR的地方也可能有水合物。BSR不是识别水合物的充分必要标志。高速特征也是人们用来识别水合物的标志。但很多非水合物的地质因素也能够使地层的速度增大。本专利成果提出了一种排他的识别水合物的有效方法。该方法能够区分水合物和非水合物因素引起的高速特征。从而,大大提高水合物识别的可靠性。
中国地质大学(北京) 2021-04-14
一种气动光学效应校正识别一体化实时处理的系统和方法
本发明公开了一种气动光学效应校正识别一体化实时处理系统,统包括 FPGA 模块、多核主处理器 DSP、多个协处理器 ASIC 及红外图像非均匀性校正片上系统 SoC,通过上述系统完成气动光学效应退化图像的全图热辐射校正、去噪、传输效应校正及目标检测过程。相应的,本发明提出了一种与之对应的方法。本发明能够有效解决气动光学效应问题以及飞行器高速飞行条件下要求处理器在完成探测处理时间间隔短的问题,通过采用自主研发的专用 A
华中科技大学 2021-04-14
一种基于射频识别的人机交互系统及方法
本发明公开了一种基于射频识别的人机交互系统及方法,人机 交互系统包括交互屏、协调器、读写器、卡套以及主机,交互屏由依 次连接的触摸屏、显示屏和射频天线层构成;协调器与天线层连接, 读写器与协调器连接;卡套包括指套以及位于指套中且携带有信息的 卡片,主机与读写器和交互屏连接,用于控制交互屏准确定位触点位 置、控制触点位置附近的天线开启、控制读写器检测卡套中卡片的信 息以及将触点和卡片信息绑定。本发明通过触摸屏感知用户触
华中科技大学 2021-04-14
一种基于正负序快速识别的动态锁相同步方法
本发明公开了一种基于正负序快速识别的动态锁相同步方法, 包括下述步骤:获得三相交流电压的离散瞬时值;将离散瞬时值进行 Clark 变换,得到两相α-β静止坐标系下的电压空间矢量;根据最近 3 次电压空间矢量获得相邻两次采样的电角度差;根据电角度差和最近 3 次电压空间矢量获得正序分量的识别相位和负序分量的识别相位; 对正序分量的识别相位和负序分量的识别相位分别进行锁相处理,获 得正、负序分量的锁相相位;获得正序分量的锁相相位与识别相位之 间的第一误差,以及负序分量的锁相相位与识别相位之间的第二误差;
华中科技大学 2021-04-14
电磁波方法浅层地下勘探中目标精确定位和识别
本项目将在目前硬件条件下,通过信号处理手段充分发挥硬件能力提高探地雷达的探测性能,使探地雷达能够高精度确定分层媒质中的层位、层厚及参数,对非层状目标能高精度地确定目标位置、几何形状和尺寸及其电性质,并给出根据目标特征辨识目标。本项目跨电磁学、地学、信号及图像处理等学科,涉及强相干干扰抑制、时域逆散射、图象处理、成象技术及目标识别等,是一项有理论意义并能使探
西安交通大学 2021-01-12
浙江省科学技术厅等12部门关于印发《浙江省加快推动“人工智能+科学”创新发展行动计划(2025-2027年)》的通知
到2027年,浙江初步建成“人工智能+科学”算力底座、数据底座、模型底座,全面优化面向科学研究的人工智能要素供给,推动人工智能在三大科创高地重点领域的深度融合应用,突破一批“人工智能+科学”关键理论和技术,培育4个以上“人工智能+科学”领域基础模型,打造8个以上“人工智能+科学”标杆应用场景,形成20个以上“人工智能+科学”数据知识产权典型案例,赋能1000家以上科技型企业,显著提升科学研究效能,构建具有全球影响力的人工智能赋能科学研究高地,抢占新兴产业和未来产业制高点。
浙江省科学技术厅 2025-07-17
用于票证的激光三代防伪材料和识别仪器
成果与项目的背景及主要用途: 防伪,是企业在目前社会诚信缺失、假冒伪劣商品扰乱企业正常经营和损害 企业、消费者利益的情况下,为保护企业市场、保护广大消费者合法权益而采取 的一种防范性技术措施。 企业在充分利用防伪技术来打击假冒伪劣、整顿和规范市场的同时,更是品 牌企业对外提升企业及其产品形象、展示企业对消费者、对社会负责任的一种必 须手段。 同时,企业应以防伪为契机,将有效的防伪措施作为企业的一种战略投资, 并有计划地制定并逐步实现防伪工作目标,并将防伪贯穿于产品生产、市场营销、 企业管理的全过程,将防伪作为企业维权、打假、增效、塑造品牌的重要手段。天津大学科技成果选编 技术原理与工艺流程简介: 将高科技应用于防伪是国际上普遍采用的方法之一,基于频率转换技术的特 殊光学防伪措施就极具代表性,比如:紫外油墨防伪、激光防伪等。特殊光学防 伪是利用发光器(如:激光器、特定波长光源等)激发涂覆在纸面上的特殊材料, 发出特定波长的光,再利用接收系统对此光进行接收,从接收信号的有、无或编 码顺序来识别真假。可以看出,特殊光学防伪涉及到几个重要的元器件,即特定 波长半导体激光光源、窄带光学滤波器、光电探测器和专用处理芯片及配套的机 具结构。在防伪鉴别系统的研制过程中,对这几种器件提出了很高的要求,即体 积小、强度高、温度特性好、对特定波长接收敏感、自动漂移补偿等,以保证防 伪机具的稳定性和可靠性。 我们采用的原理是频率变换光油墨,然后用某个特定波长的激光激发,最后 用 PD 探测,以此组成防伪识别仪器。所谓光学频率转换理论是采用光谱发射器 件以特定的波长激发被测物的表面产生另一个特定波长的光学信号,这个信号经 过光滤波器件、专用光电接收器件后由专用信号处理电路进行识别,并使整个系 统始终处于自动补偿状态。光子混合集成器件就是使新型光谱发射器件、专用光 电接收器件、光滤波器件在一起有效地组合,可采用混合集成或光电集成来制成 这种光子集成芯片调试、封装,再加上专用弱光信号处理及补偿芯片等元件实现 优化组合和匹配,构成微型化系统模块。其原理图如下 频率变换原理:当荧光物质被激光照射时,其电子就会吸收光子被激发而跃 迁至激发态,当他向低能态跃迁时,就产生荧光。 从此发光过程来看,由于发光主要是电子跃迁引起的,并且经研究表明此种 频率变换效应需要有晶体的机制才能发生,所以,简单的改变油墨涂料颜色等不 会对它的频率变换有所影响。 应用前景分析及效益预测:防伪度高,识别性强,具有客观的市场前景。 应用领域: 包装防伪行业 合作方式及条件:根据具体情况面议
天津大学 2021-04-11
一款准确的野外矿物智能识别手机软件
图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物,可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值,仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石,氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    
中国地质大学(北京) 2021-05-10
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