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级联融合边缘特征的高分辨率遥感影像道路提取: 2023年; 针对进行高分辨率遥感影像道路提取时常出现的识别错误和提取结果断裂等问题,提出一种级联融合边缘特征和语义特征的ACEResUNet多任务融合模型。该模型通过边缘检测任务进行道路边缘特征自动化提取,将其与改进的ResUNet模型对应的卷积单元进行特征级联融合,为语义分割道路训练提供更多的决策依据,提升道路提取结果的连通性。通过在各模型特征提取单元中引入交叉压缩注意力模块,提升模型的特征提取能力,并在改进的ResUNet模型的编解码器之间添加全局多尺度特征融合模块,获取不同尺度目标地物的全文特征信息,以提升道路最终提取结果的完整性。在DeepGlobe道路数据集上的实验结果表明,该模型的道路提取精确率和交并比分别达到了0.798和0.661,相较于VNet和ResUNet等经典模型均有提升。; 李佳优董琰郭俊陈芸芝; 关键词：道路提取多任务高分辨率遥感影像边缘检测

胜利油田数字化转型实践与成效被引量：1: 2023年; 当前已进入以数字化生产力为主要标志的全新历史阶段,国内外油气企业面对能源革命和能源转型加快推进的新形势,有效利用数字化、智能化技术,加速产业转型升级和价值增长。胜利油田在中国石化数字化转型技术体系指引下,提出了以“夯实三个基础、构建一个平台、打造五大应用云”的“315”企业数字化转型规划架构,以业务驱动、技术驱动、数据驱动、价值驱动为内生动力,打造智能化应用的生产现场、统一化管控的业务平台、规模化共享的研究环境、一体化服务的数据中心,生产现场信息化覆盖率达到100%,勘探开发研究与业务运行效率提升2~3倍,全力推动油田生产运营的全要素、全流程、全链条优化重构,助推胜利油田高效勘探、效益开发,实现生产运营方式变革、安全环保绿色发展。; 段鸿杰马承杰董琰景瑞林刘广友李守钦赵峰; 关键词：勘探开发

加入混合池化和标签信息优化的油田地物提取模型被引量：1: 2024年; 油田高后果区是石油输送管道安全管理的关键区域,准确获取油田高后果区地表信息至关重要。针对油田高后果区内提取任务面临地物形状多样、光谱差异小、类型复杂等挑战,提取结果出现错提、漏提、道路不连续的问题,基于ResUnet模型提出了一种适用于油田高后果区地物提取SML_ResUnet模型,该模型在池化阶段引入条形池化单元,在编解码之间加入混合池化模块和标签信息注意力模块。条形池化单元能实现对长条形孤立信息的捕获,混合池化模块兼顾标准池化和条形池化优点,最大程度保留不同位置区域的特征信息,标签注意力模块引入标签信息来优化注意力模块中生成的注意力概率图,从而进一步提高模型提取结果。在油田高后果区高分辨率数据集上的消融实验结果表明,SML_ResUnet网络提取结果最优,其中OA、MIoU、F1-score分别达到了97.24%、84.23%、91.26%,相较于经典模型ResUnet各评价指标均有提升,其中OA、MIoU、F1-score分别提升了0.48%、2.49%、1.55%。在山东省某油田高后果区提取任务中,提取结果的总体精度平均为97.66%,适用于具有多种复杂地物类型的大范围油田高后果区内提取任务。; 高辰陈芸芝董琰董琰刘磊

基于3D-Octave卷积的高空间—高光谱树种分类: 2024年; 3D Octave卷积模型在高空间-高光谱影像分类中的应用,可以提高多树种分类任务的精度,对提高森林管理的精细化水平具有重要意义。设计了一种结合三维Octave卷积与注意力机制的3DOC-SSAM模型,通过3D Octave卷积和空间—光谱注意力机制,提高了模型的运行效率和分类性能。研究结果表明:①3DOC-SSAM模型总体精度达到99.53%,相对于SVM、ELM、2D-CNN、3D-CNN分别提高了13.86%、18.49%、12.90%和5.36%。且平均精度AA达到99.38%,Kappa系数达0.9947。②小样本训练的情况下,总体精度和平均精度仍然能够达到96.9%和95.52%,高于对比的模型。研究结果为多树种分类任务提供了一个高效且高精度的解决方案,在林业遥感中的应用前景广阔,有助于提升森林资源管理的科学性和可持续性。; 汪明明陈芸芝董琰刘磊董琰; 关键词：高光谱遥感无人机小样本

油田企业数据中心数据资源管理: 2012年; 本文描述了油田企业数据中心数据资源管理的实现方法、实施步骤与应用效果,重点对数据资源的组织、编目、管理、元数据管理和综合查询实现方式进行了阐述。; 董琰; 关键词：数据中心数据资源

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董琰