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最新專利技術(shù)
  • 本申請公開了一種無人快遞站取件方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及無人快遞站取件技術(shù)領域，所述無人快遞站取件方法，包括：采集無人快遞站內(nèi)的客戶身份信息，核查所述客戶身份信息是否存在對應的預約取件請求；若所述客戶身份信息存在所述預約取件請求...
  • 本發(fā)明公開了面向全周期管理的物資參數(shù)數(shù)字化方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)字化處理技術(shù)領域，包括：確定多個物資管理節(jié)點，進行周期監(jiān)測，獲得物資的全周期參數(shù)集；將多個物資管理節(jié)點與多階段物資參數(shù)進行關聯(lián)匹配，生成物資參數(shù)管理網(wǎng)；遍歷物資參數(shù)管理網(wǎng)進行數(shù)字化...
  • 本發(fā)明涉及一種跨境支付處理方法，屬于專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法領域，所述方法包括：對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行各次訓練操作以獲得跨境支付智能鑒定模型；采用跨境支付智能鑒定模型根據(jù)當前跨境支付請求中的賣方在多次...
  • 本發(fā)明涉及服裝匹配與定制技術(shù)領域，公開了一種基于非量體智能尺碼匹配的服裝定制導購方法，包括以下步驟：S101，獲取用戶輸入的非量體基礎信息；S102，基于用戶的非量體基礎信息，通過預設的體征參數(shù)映射模型計算并校正后，得到用戶的凈體尺寸；S1...
  • 本發(fā)明屬于教育數(shù)據(jù)挖掘方法領域，提供了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的個性化課程推薦方法及系統(tǒng)，其技術(shù)方案為獲取學生在不同課程中的學習數(shù)據(jù)和不同課程的多模態(tài)數(shù)據(jù)；基于學生的學習數(shù)據(jù)提取學生的多模態(tài)特征；從每個課程的多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取對應的模態(tài)特征，將不同...
  • 本發(fā)明屬于圖像檢測技術(shù)領域，涉及一種基于孿生編碼擴散模型及流模型的圖像異常檢測方法，將原始正常圖像和加噪圖像送入孿生編碼擴散模型中得到預測噪聲；構(gòu)建第一流模型，對預測噪聲和已知噪聲進行特征提取，得到潛在特征和已知特征，使用第一流模型估計潛在...
  • 本發(fā)明公開了一種基于探地雷達的路基隱蔽性病害定量識別方法，涉及圖像處理技術(shù)領域，針對公路路基空洞、裂縫、疏松、脫空的病害，分別建立探地雷達正演仿真模型，模擬雷達發(fā)射電磁波在介質(zhì)中的傳播過程，得到明確病害種類及尺寸的B?scan雷達圖像，通過...
  • 本發(fā)明涉及醫(yī)療器械質(zhì)量檢測技術(shù)領域，特別是涉及基于機器視覺的內(nèi)窺鏡取樣鉗全流程缺陷檢測方法，本發(fā)明提出了通過多尺度幾何感知特征提取器處理圖像數(shù)據(jù)，生成特征圖集，并利用部位自適應注意力模塊識別關鍵部位，缺陷敏感殘差網(wǎng)絡用于增強相關缺陷特征，醫(yī)...
  • 本申請公開了一種膀胱癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)。本申請通過獲取尿液細胞切片圖像對應的多個滑窗圖像，獲取核磁共振影像對應的多個橫截面圖像；將多個滑窗圖像和多個橫截面圖像進行遍歷組合得到多個圖像對，每個圖像對包括一個滑窗圖像和一...
  • 本申請實施例適用于計算機輔助醫(yī)療技術(shù)及圖像處理技術(shù)領域，提供了一種影像數(shù)據(jù)配準方法、設備及計算機程序產(chǎn)品，該方法包括：獲取多張二維圖像，并基于多張二維圖像確定第一方向；沿第一方向?qū)Χ鄰埗S圖像進行排序；基于排序后得到的二維圖像序列，構(gòu)建空間...
  • 本發(fā)明公開了一種基于雙目偏振相機和大氣散射模型的深度估計方法，涉及圖像處理技術(shù)領域，包括：基于大氣散射模型計算第一近距離稠密深度圖和第一遠場景稀疏深度圖；對第一近距離稠密深度圖和第一遠場景稀疏深度圖進行對齊與歸一化，得到第二近距離稠密深度圖...
  • 本發(fā)明公開了一種吊物三維空間精準定位方法，包括以下步驟：步驟1、使用深度相機獲取正俯視視角下吊物的RGB圖像和深度圖，并進行配準；步驟2、將吊物的RGB圖像輸入訓練好的旋轉(zhuǎn)目標檢測模型檢測出吊物的旋轉(zhuǎn)邊界框；步驟3、將吊物旋轉(zhuǎn)邊界框映射到深...
  • 本發(fā)明公開一種船舶駕駛臺值班船員疲勞檢測與周期性疲勞評估方法，涉及船舶安全技術(shù)領域，通過船載攝像頭采集船員的面部信息與人體姿態(tài)信息，并進行數(shù)據(jù)預處理，包括去噪、光照補償和視頻幀提取。在特征提取階段，分別提取面部關鍵點特征（如眨眼頻率、眼睛閉...
  • 本發(fā)明提供一種基于AI圖像識別的冰滑坡監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，首先采集目標冰川區(qū)域動態(tài)影像序列，提取冰面表層紋理、裂隙分布形態(tài)及位移速率的三維時空特征，生成冰面狀態(tài)特征集，將其輸入預訓練的冰滑坡監(jiān)測模型，經(jīng)多尺度特征融合層進行空間關聯(lián)性分析，輸...
  • 本發(fā)明公開了一種地標線殘損識別方法，涉及圖像識別技術(shù)領域，方法包括利用圖像采集設備獲取地標線數(shù)據(jù)并對地標線數(shù)據(jù)進行預處理得到訓練數(shù)據(jù)；基于Vision Transformer模型框架構(gòu)建地標線損傷識別模型，使用地標線損傷識別模型對訓練數(shù)據(jù)進...
  • 本發(fā)明涉及一種食品模型訓練方法、裝置與電子設備，涉及食品測試技術(shù)領域，該方法包括：使用多組訓練樣本對初始食品模型分別進行多輪迭代訓練得到目標食品模型；該多輪迭代訓練中的每輪迭代訓練包括以下步驟：將該圖像數(shù)據(jù)與該光譜數(shù)據(jù)輸入初始食品模型，得到...
  • 本申請屬于計算機視覺領域，公開了基于多樣式拓撲矩陣和細化骨骼特征的一種三維骨骼人體全身動作識別方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，該方法首先獲取包含多幀人體關節(jié)點三維坐標的骨骼動作序列數(shù)據(jù)，構(gòu)建由頭部、軀干、下肢三個局部鄰接矩陣和一個全局鄰接矩陣組成的...
  • 本發(fā)明涉及邊坡安全監(jiān)測領域，具體涉及一種基于動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的邊坡穩(wěn)定性分析方法及系統(tǒng)。一種基于動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)的邊坡穩(wěn)定性分析系統(tǒng)，包括：動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取模塊、邊坡狀態(tài)判別模塊和邊坡崩塌風險預測模塊。本發(fā)明通過統(tǒng)計目標邊坡區(qū)域在的最大溫度差值以及...
  • 本發(fā)明公開一種可燃氣體濃度檢測報警方法及裝置，涉及氣體檢測報警技術(shù)領域，所述方法包括：通過多類型傳感器采集環(huán)境中的可燃氣體濃度數(shù)據(jù)，生成實時濃度信號，進行噪聲抑制處理，獲得預處理濃度數(shù)據(jù)；進行泄漏預測，生成氣體泄漏預測結(jié)果，結(jié)合歷史傳感場景...
  • 本發(fā)明屬于道路車輛控制系統(tǒng)領域，涉及一種考慮機非沖突的車輛控制方法及系統(tǒng)，該方法先獲取非機動車行駛狀態(tài)信息以及環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)感知急性變道行為，闖紅燈、逆行和失控危險程度；之后基于非機動車與周邊機動車的行駛狀態(tài)信息和非機動車的急...
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