【每周优选】广东海洋大学专利成果转让

专利摘要：本发明公开了一种SAR图像去噪优化方法、系统和存储介质。通过构建基于先验驱动和结构性损失函数的deep CNN模型PDSNet，该模型利用学习遥感图像的隐式先验知识和添加结构性损失函数，可以更准确地识别出图像中的关键信息，从而实现在精准去除噪声的同时保留更多的图像纹理和细节信息。基于该PDSNet网络的SAR图像去噪优化方法，在真实图像上比现有的方法具有更强的噪声抑制能力，同时也能很好地保存原始噪声图像的边缘信息，有助于将合成孔径雷达图像应用于检测、分类等相关工作。

专利摘要：本发明提供了一种激光制作钎料凸点的方法。将预处理的金属基板置于加工平面；钎料投掷装置中装入了制作钎料凸点的颗粒钎料；计算机设置工艺参数进行钎料凸点的路径规划；启动激光制作系统执行制作程序；激光器、控制部件及钎料投掷系统接收计算机的控制信号后同步启动；激光器发射的激光束依次经过振镜单元、f‑theta平场聚焦透镜至加工平面上形成激光斑，同步钎料投掷系统控制钎料投掷臂，将钎料投掷装置的颗粒钎料投掷至激光束照射过的光斑区域，由于激光加热使基板温度高于钎料熔点，进而使钎料熔化；移走激光束后，由于金属基板快速的热扩散，该区域的温度迅速下降，熔化的钎料凝固形成钎料凸点；制作程序结束运行，完成金属基板所有钎料凸点的制作。

专利摘要：本发明涉及金鲳鱼群发声识别领域，公开了一种基于双通道时变维纳滤波的对网箱金鲳鱼群发声识别方法。本方法根据输入信号左右声道情况分别建模，抵消目标信号以分析噪声信噪比特征，并结合维纳滤波方法实现了目标生物声的增强与噪声信号的抑制，可在复杂噪声环境中识别金鲳鱼发声，并具有目标定位的能力。本方法通过引入双通道信号等化与干扰补偿机制，融合后验与先验信噪比估计，在无需训练数据的情况下，能够有效地在复杂噪声条件下识别金鲳鱼群发声，解决了传统噪声分离方法分离非平稳噪声时性能不佳、需要大量训练数据的问题，为网箱声学监测工作提供了技术前提，为后续对网箱鱼群发声实现快速、高效、精确的分析创造了可能性。

专利摘要：本发明涉及一种基于随机森林算法的声速剖面估计方法。其包括：样本数据获取，所述样本数据包括遥感参数、Argo数据以及WOA13数据；输入数据处理，对所述遥感参数进行数据转换得到输入数据，根据预设条件划分为训练集数据和测试集数据；输出数据处理，对所述Argo数据以及WOA13进行数据转换得到输出数据，根据所述预设条件的同等条件划分为训练集数据和测试集数据；将所述训练集数据输入RF模型进行模型训练，得到训练好的RF模型；将所述测试集数据输入训练好的RF模型，得到投影系数集；根据所述投影系数集进行剖面重构。本发明拟采用随机森林RF模型，基于卫星观测数据SSTA和SSHA，对应经纬度取其余弦值得到经纬度数据，对应测量时间并将日期转化为序号的时间数据，对声速剖面样本进行反演，鲁棒性高且结果更为准确。

专利摘要：本发明公开了一种生物质自支撑硫正极材料及其制备方法与应用，属于电极材料技术领域。制备方法包括以下步骤：将菖蒲绒预处理后利用钴离子溶液浸泡，再经煅烧，得到钴掺杂菖蒲；将所述钴掺杂菖蒲与硫、炭黑球磨混合后真空加热，得到Co‑Cattail/S复合材料粉末，再将其与石墨烯分散液混合，进行水热还原后压片，即得到所述生物质自支撑硫正极材料。本发明还公开了上述制备方法制备得到的生物质自支撑硫正极材料及其在电池电极中的应用。本发明易于调控且具有丰富的成核位点，还能实现硫颗粒的稳定分散，并且可以通过原位掺杂金属原子，增强材料对多硫化物的吸附能力，提升锂硫电池柔性电极的比能量密度和循环稳定性。