|
|
钻瓜专利网为您找到相关结果 128个，建议您 升级VIP下载更多相关专利
- [实用新型]一种便于携带的测绘仪-CN202320667804.1有效
-
张峥嵘;何超;商金凤
-
湖南昊天规划设计有限公司
-
2023-03-30
-
2023-09-08
-
F16M11/36
- 本实用新型公开了一种便于携带的测绘仪，包括安装座，所述安装座的上侧转动连接有测绘仪本体，所述安装座的下侧铰接有连接架，所述连接架远离安装座的一端螺纹连接有调节伸缩杆，所述调节伸缩杆的底部铰接安装有万向轮，所述调节伸缩杆的底部设置有固定装置，所述固定装置包括固定套，所述固定套固定连接在万向轮安装架的外壁上。该便于携带的测绘仪通过固定装置与万向轮的使用，使该装置在进行位置的转运时，通过将插杆收缩至固定套内部，解除该装置的限位固定，再通过万向轮进行转运，不需要工作人员对其进行搬运转运，同时在对该装置进行收纳时，插杆能够收缩至固定套内部，不易划伤操作的工作人员，提高了使用的安全性。
- 一种便于携带测绘
- [发明专利]基于深度学习的微地震剖面去噪方法-CN202310050424.8在审
-
盛冠群;张峥嵘;唐新功;马凯;谢凯;汤婧
-
三峡大学
-
2023-02-01
-
2023-05-09
-
G01V1/28
- 本申请提供一种基于深度学习的微地震剖面去噪方法，步骤一，将一批无噪声的剖面和噪声信号输入到条件生成对抗网络（cGAN）的生成器中，并给定生成器约束条件，从而获得用来训练的含噪剖面；鉴别器接收真实剖面和从生成器生成的剖面，并给鉴别器约束条件，利用鉴别器和生成器之间的相互博弈生成更加真实的剖面，进而达到扩容数据集的目的；步骤二，将X^0,0输入主网络，输出网络的噪声预测X^0,4。主网络由UNet++的结构为主体，融合了Clique block结构；步骤三，将噪声预测X^0,4与网络输入X^0,0进行残差学习R(•)，得到去噪后的剖面；步骤四，将待去噪的微地震剖面通过该网络，输出去噪后的剖面，解决了微地震监测时信号中去除随机噪声的问题。
- 基于深度学习地震剖面方法
|
