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专利号: 2020115191632
申请人: 苏州拓驰信息技术有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:授权未缴费
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-07-17
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于特征去相关的用于封孔剂注射器的注射参数确定方法,其特征在于,包括:获取待封闭的钻孔的图像;

将所述钻孔图像通过卷积神经网络以获得特征图;

获取在钻孔抽采瓦斯气体的过程中所获得的气体参数并将所述气体参数转化为输入向量;

将所述输入向量通过深度神经网络,以获得气体特征向量;

计算所述特征图相对于所述气体特征向量的内积矩阵,所述内积矩阵用于表示所述特征图与所述气体特征向量之间的相关性;

计算所述气体特征向量相对于所述特征图的内积向量,所述内积向量用于表示所述气体特征向量与所述特征图之间的相关性;

以所述特征图按像素位置减去所述内积矩阵,以获得去相关特征图;

以所述气体特征向量按元素位置减去所述内积向量,以获取去相关特征向量;

将所述去相关特征图通过全连接层以获得形状向量;以及

将所述形状向量和所述去相关特征向量级联后通过编码器,以获得用于封孔剂注射器的注射参数;

其中,计算所述特征图相对于所述气体特征向量的内积矩阵,所述内积矩阵用于表示所述特征图与所述气体特征向量之间的相关性,包括:将所述气体特征向量调整为与所述特征图相匹配的维度;以及计算所述特征图相对于被调整为相匹配的维度后的所述气体特征向量的所述内积矩阵;

其中,计算所述气体特征向量相对于所述特征图的内积向量,所述内积向量用于表示所述气体特征向量与所述特征图之间的相关性,包括:将所述特征图调整为与所述气体特征向量相匹配的尺度;以及计算所述气体特征向量相对于被调整为相匹配的尺度后的所述特征图的所述内积向量。

2.根据权利要求1所述的基于特征去相关的用于封孔剂注射器的注射参数确定方法,其中,将所述输入向量通过深度神经网络,以获得气体特征向量,包括:对所述输入向量进行一维卷积处理,以获得所述气体特征向量。

3.根据权利要求1所述的基于特征去相关的用于封孔剂注射器的注射参数确定方法,其中,在将所述输入向量通过深度神经网络以获得气体特征向量中,所述深度神经网络为多层感知机。

4.根据权利要求1所述的基于特征去相关的用于封孔剂注射器的注射参数确定方法,其中,将所述形状向量和所述去相关特征向量级联后通过编码器,以获得用于封孔剂注射器的注射参数,包括:将所述形状向量和所述去相关特征向量级联后通过一个或多个全连接层,以获得用于封孔剂注射器的注射参数,其中,所述一个或多个全连接层中最后一个全连接层的输出位数与所述封孔剂注射器的注射参数的数量相等。

5.一种基于特征去相关的用于封孔剂注射器的注射参数确定系统,其特征在于,包括:图像获取单元,用于获取待封闭的钻孔的图像;

特征图生成单元,用于将所述图像获取单元获得的所述钻孔图像通过卷积神经网络以获得特征图;

气体参数获取单元,用于获取在钻孔抽采瓦斯气体的过程中所获得的气体参数并将所述气体参数转化为输入向量;

气体特征向量生成单元,用于将所述气体参数获取单元获得的所述输入向量通过深度神经网络,以获得气体特征向量;

内积矩阵计算单元,用于计算所述特征图生成单元获得的所述特征图相对于所述气体特征向量生成单元获得的所述气体特征向量的内积矩阵,所述内积矩阵用于表示所述特征图与所述气体特征向量之间的相关性;

内积向量计算单元,用于计算所述气体特征向量生成单元获得的所述气体特征向量相对于所述特征图生成单元获得的所述特征图的内积向量,所述内积向量用于表示所述气体特征向量与所述特征图之间的相关性;

去相关特征图生成单元,用于以所述特征图生成单元获得的所述特征图按像素位置减去所述内积矩阵计算单元获得的所述内积矩阵,以获得去相关特征图;

去相关特征向量生成单元,用于以所述气体特征向量生成单元获得的所述气体特征向量按元素位置减去所述内积向量计算单元获得的所述内积向量,以获取去相关特征向量;

形状向量生成单元,用于将所述去相关特征图生成单元获得的所述去相关特征图通过全连接层以获得形状向量;以及编码单元,用于将所述形状向量生成单元获得的所述形状向量和所述去相关特征向量生成单元获得的所述去相关特征向量级联后通过编码器,以获得用于封孔剂注射器的注射参数;

其中,所述内积矩阵计算单元,用于:将所述气体特征向量调整为与所述特征图相匹配的维度;以及,计算所述特征图相对于被调整为相匹配的维度后的所述气体特征向量的所述内积矩阵;

其中,所述内积向量计算单元,用于:将所述特征图调整为与所述气体特征向量相匹配的尺度;以及,计算所述气体特征向量相对于被调整为相匹配的尺度后的所述特征图的所述内积向量。

6.根据权利要求5所述的基于特征去相关的用于封孔剂注射器的注射参数确定系统,其中,所述气体特征向量生成单元,进一步用于:对所述输入向量进行一维卷积处理,以获得所述气体特征向量。

7.根据权利要求6所述的基于特征去相关的用于封孔剂注射器的注射参数确定系统,其中,所述深度神经网络为多层感知机。

8.一种电子设备,包括:

处理器;以及

存储器,在所述存储器中存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的基于特征去相关的用于封孔剂注射器的注射参数确定方法。