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公开(公告)号：CN116797747A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202211258675.7
申请日：2022-10-14
Applicant: 港珠澳大桥管理局 , 中国船舶重工集团公司第七二二研究所
Abstract: 本申请涉及一种水下检测数据可视化方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：分别对所述水下地形检测数据和所述水下地貌检测数据进行坐标转换，得到坐标转换后的水下地形检测数据和坐标转换后的水下地貌检测数据；确定与所述坐标转换后的水下地形检测数据相对应的三维模型；对所述三维模型进行减面处理，得到减面后的三维模型；根据所述坐标转换后的水下地貌检测数据，对所述减面后的三维模型进行贴图，得到可视化三维模型；根据所述可视化三维模型，对所述水下检测数据进行展示。采用本方法能够提高水下检测数据可视化的效率。
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公开(公告)号：CN114047515A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111009728.7
申请日：2021-08-31
Applicant: 武汉船舶通信研究所(中国船舶重工集团公司第七二二研究所)
Abstract: 本公开提供了一种基于无人船的侧扫声呐系统及侧扫声呐设备数据处理方法，属于船舶技术领域。系统包括：包括船载侧子系统和岸侧子系统；船载侧子系统包括：无人船以及搭载在无人船上的无人船船控设备、侧扫声呐设备、辅助传感器和船载数据处理服务器；岸侧子系统，用于将航行测线发送给船载侧子系统；无人船船控设备，用于按照航行测线控制无人船行驶；侧扫声呐设备，用于进行海底目标测量，得到采集数据；辅助传感器，用于进行无人船的定位及姿态获取，得到定位和姿态信息；船载数据处理服务器，用于根据定位和姿态信息进行海底目标坐标转换，将采集数据中海底目标物相对侧扫声呐设备的相对坐标，转换成世界坐标系下的坐标后进行存储。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114355474A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111386820.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 武汉船舶通信研究所(中国船舶重工集团公司第七二二研究所)
Abstract: 本发明提供一种水下多源探测数据的归一化方法，通过无人船和水下机器人获取待测桥岛隧所在水域的水下地形数据、水下地层数据和桥墩表观数据；对所述水下地形数据、所述水下地层数据和所述桥墩表观数据进行时间同步，根据数据对应的时间将数据进行统一，并估算声波收发间隙内的数值，更好的提高了数据的精确性；通过归一化处理获取多个测点的地形坐标、地层坐标、表观坐标，解决港珠澳大桥桥墩周边地形、地层、桥墩表观数据测量坐标系不统一、各传感器间坐标测量误差等问题，实现了港珠澳大桥水下地形、地层、表观测量数据的归一化，有利于输出完整的港珠澳大桥水下检测三位效果图。
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公开(公告)号：CN113204773A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110475223.3
申请日：2021-04-29
Applicant: 武汉船舶通信研究所(中国船舶重工集团公司第七二二研究所)
Abstract: 本发明公开了一种基于公共网络的电子公证数据可信交换方法及其应用。该方法包括公证业务事项查询步骤、公证数据交换申请步骤、公证数据审批步骤、数据传输步骤、公证数据防伪验证步骤、交换数据利用步骤。其中公证数据防伪验证步骤是指发起方通过公共网络接收到被交换公证数据后，利用数字签名机制和基于区块链的链签名机制进行鉴伪。本发明解决了传统电子公证数据难以在不同公证处间通过公共网络进行在线可信交换的问题，实现了不同地域公证处之间的公证数据交换，提高电子公证数据交换的安全性，提升公证数据交互性和利用效率。
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公开(公告)号：CN113971487A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111238757.0
申请日：2021-10-25
Applicant: 武汉船舶通信研究所(中国船舶重工集团公司第七二二研究所)
Abstract: 本发明提供一种预测水深的方法、系统、终端及介质，该方法包括：S1.构建预测水深与地理位置及时间的关系模型，定义损失函数；S2.构建基于地理位置及时间的训练数据集的训练矩阵，对训练矩阵进行卷积、激励与池化后得到的转化数据集作为神经网络的输入层；S3.构建神经网络，基于神经网络的输入层获取输出层，输出层为预测水深数据集；S4.使用预测水深数据集和对应的实际水深数据集训练神经网络，以损失函数的最小化为目标迭代优化获得最佳参数矩阵，并基于获得最佳参数矩阵的神经网络预测水深。本发明通过将神经网络模型应用到预测海洋水深的应用场景，通过训练后的神经网络预测给定地理位置和时间对应的水深，进而实现对水下地形冲刷情况的演化分析。
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公开(公告)号：CN113589294A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110817027.X
申请日：2021-07-20
Applicant: 武汉船舶通信研究所(中国船舶重工集团公司第七二二研究所)
Abstract: 本发明提供一种水下浅地层剖面数据的处理方法、系统、设备及介质，方法包括：接收至少一水下浅地层剖面的原始数据文件，对原始数据文件进行格式识别和解析，提取原始数据导入第一数据库；在原始数据中读取回波信号数据，对回波信号数据进行去噪和增强，生成浅地层剖面图像导入第二数据库；在浅地层剖面图像中拾取至少一种地层反射界面图像，对地层反射界面图像进行局部调整后，提取ROI区域进行特征点标注，生成浅地层剖面解释图像导入第三数据库；对第二数据库和第三数据库中数据文件进行格式转化，并根据需求转化成相应的文件格式类型导出。本发明可以改善浅地层剖面数据质量，提高浅地层剖面数据的信噪比和分辨率，实现浅地层剖面数据的可视化。
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公开(公告)号：CN113971487B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202111238757.0
申请日：2021-10-25
Applicant: 港珠澳大桥管理局 , 武汉船舶通信研究所(中国船舶集团有限公司第七二二研究所)
Inventor： 景强 , 尹慧 , 袁林锋 , 麦权想 , 徐皓 , 孙卫华 , 明慧芳 , 肖雪露 , 杨小韦 , 冉龙建 , 姜凌 , 张旻旻 , 黎培诚 , 王钦为 , 高峰 , 张同 , 石可艺 , 易常乐 , 张竞涛 , 谢聪
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种预测水深的方法、系统、终端及介质，该方法包括：S1.构建预测水深与地理位置及时间的关系模型，定义损失函数；S2.构建基于地理位置及时间的训练数据集的训练矩阵，对训练矩阵进行卷积、激励与池化后得到的转化数据集作为神经网络的输入层；S3.构建神经网络，基于神经网络的输入层获取输出层，输出层为预测水深数据集；S4.使用预测水深数据集和对应的实际水深数据集训练神经网络，以损失函数的最小化为目标迭代优化获得最佳参数矩阵，并基于获得最佳参数矩阵的神经网络预测水深。本发明通过将神经网络模型应用到预测海洋水深的应用场景，通过训练后的神经网络预测给定地理位置和时间对应的水深，进而实现对水下地形冲刷情况的演化分析。
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