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  • 一種基于深度學習的巖石微裂紋識別檢測方法，屬于地質(zhì)資源與地質(zhì)工程中巖石微裂紋檢測與識別技術(shù)領(lǐng)域，通過集成多尺度特征預提取模塊（MFP）、編碼器空間級聯(lián)編碼路徑（ESCE）和解碼器輸入SE模塊，大幅提升了巖石微裂紋的檢測精度，減少了誤檢和漏檢...
  • 本發(fā)明實施例公開了一種基于高光譜圖像的設備狀態(tài)檢測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，其中該方法包括：使用電力設備的高光譜圖像數(shù)據(jù)，基于不同深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練確定出每一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡的主成分組合；根據(jù)所述主成分組合的圖像的重建效果，確定降維后的目標主...
  • 本發(fā)明公開了一種基于跨域檢測的無人機航拍圖像中光伏組件識別方法及系統(tǒng)，將光伏組件的無人機航拍圖像和衛(wèi)星遙感影像作為目標域和源域，從目標域和源域數(shù)據(jù)集分別選取圖像提取共性特征與非共性特征，通過距離度量使共性特征接近且非共性特征遠離，將分類器作...
  • 本發(fā)明公開了基于視頻深度學習的內(nèi)鏡管道內(nèi)壁裂隙自動識別系統(tǒng)，涉及管道檢測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括圖像獲取模塊、圖像預處理模塊、管道內(nèi)壁模型建立模塊、深度學習識別模塊及結(jié)果輸出模塊；圖像獲取模塊，用于利用自主移動內(nèi)鏡裝置采集管道內(nèi)圖像，其多輪驅(qū)動...
  • 本發(fā)明提供了一種多模態(tài)全類別鐵路障礙物入侵檢測方法。該方法包括：獲取軌道交通周界各路段的視頻圖像，對于視頻圖像進行解碼分析，將視頻圖像拆解為連續(xù)視頻幀，將視頻幀輸送到特征提取模塊中；特征提取模塊采用Rail?IDET算法對視頻幀進行特征提取...
  • 本申請公開了一種乘員損傷檢測方法、裝置、電子設備、車輛、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，其中，方法包括：在檢測到車輛發(fā)生碰撞的情況下，獲取第一圖像，第一圖像是通過設置在車輛內(nèi)部的攝像頭采集的；對第一圖像進行分析，確定乘員的第一接觸部位與車輛的...
  • 本發(fā)明涉及文檔處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于WebGL的PDF圖紙電子測量方法，首先基于PDF規(guī)范解析PDF圖紙，利用WebGL技術(shù)將獲取到的圖形矢量數(shù)據(jù)渲染到網(wǎng)頁；加載電子測量模塊，實時追蹤用戶鼠標操作軌跡；識別鼠標關(guān)鍵操作，頁面給出樣式...
  • 一種基于DenseNet雙模塊網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的輕量級人臉識別方法，使用了輕量級網(wǎng)絡DenseNet作為主干網(wǎng)絡，姿態(tài)角度反饋信息作為輔助網(wǎng)絡，并引入角度懲罰機制；輔助網(wǎng)絡和角度懲罰機制通過在訓練過程中將角度損失與關(guān)鍵點檢測損失相結(jié)合，幫助主網(wǎng)絡更...
  • 一種基于智能手機攝像頭與圖卷積的手部震顫檢測方法，屬于識別檢測技術(shù)領(lǐng)域，通過智能手機內(nèi)置攝像頭拍攝PD患者手部震顫的實時影像數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)進行一系列預處理并構(gòu)建數(shù)據(jù)集，訓練深度學習模型預測震顫類型及嚴重程度劃分，并比對分析模型效果。本發(fā)明...
  • 本發(fā)明提供了一種基于鴻蒙系統(tǒng)的ETC設備狀態(tài)監(jiān)測預警系統(tǒng)及方法，其系統(tǒng)架構(gòu)為多層系統(tǒng)，包括感知層、傳輸層、云計算層、應用層。其中，感知層連接多個ETC設備的傳感器。傳輸層構(gòu)建有分布式設備網(wǎng)絡，并連接感知層和云計算層。云計算層設有云端服務器，...
  • 本申請涉及一種碰撞預警方法、裝置、電子設備、可讀存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品。基于車輛攝像頭采集的圖像信息進行目標檢測及跟蹤，獲取目標檢測及跟蹤信息，基于車輛采集的環(huán)境中的通信設備信息，獲取通信設備與車輛的第二距離，根據(jù)第一距離和第二距離對目標對象和...
  • 本發(fā)明涉及一種中醫(yī)脈診教學、考評設備及系統(tǒng)。一種中醫(yī)脈診教學及考評設備，由上位機、脈象復放裝置以及脈象采集手、可滑動手枕及控制模塊組成，所述脈象復放裝置由下位機主控模塊、脈搏波動生成裝置、模擬手及寸關(guān)尺壓力檢測模塊、液路管道壓力檢測及反饋控...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)字孿生實現(xiàn)PLC虛實融合方法，通過應用數(shù)字孿生體的參數(shù)屬性、互動屬性和運動屬性抽象出PLC物理屬性模型，利用PLC物理屬性模型接收PLC設備的控制信號，并將數(shù)字孿生傳感器監(jiān)測模塊上監(jiān)測到的傳感器監(jiān)...
  • 本申請涉及旅游管理教學領(lǐng)域，公開了一種旅游管理教學實踐輔助裝置，包括頭顯設備、顯示屏、揚聲器和主機，主機中存儲有多維度評分模塊和自適應反饋模塊；多維度評分模塊通過發(fā)音準確性、語速、語法使用、詞匯豐富度、語調(diào)與情感表達等多個維度對實訓者的表現(xiàn)...
  • 本申請公開了一種顯示驅(qū)動裝置、顯示驅(qū)動方法、芯片及電子設備，屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域。該顯示驅(qū)動裝置包括處理單元和存儲單元；處理單元，被配置為對顯示面板已顯示的目標圖像進行預處理，得到預處理圖像，預處理用于減少目標圖像中的高頻信息；基于預處理圖像的...
  • 本申請實施例提供了語音識別模型的訓練方法、語音識別方法及相關(guān)設備，語音識別模型的訓練方法包括：獲取語音樣本和對語音樣本進行標注的第一語音識別結(jié)果；第一語音識別結(jié)果包括語音樣本中每幀音頻數(shù)據(jù)的分類標簽，每個分類標簽表示對應的一幀音頻數(shù)據(jù)中參與...
  • 本發(fā)明公開了一種半導體測試數(shù)據(jù)的異常處理方法、裝置、設備及介質(zhì)。所述方法包括：獲取待處理的半導體測試數(shù)據(jù)；根據(jù)半導體測試數(shù)據(jù)對應的測試階段，從多個異常檢測算法中選擇適配的目標檢測算法，并對半導體測試數(shù)據(jù)進行檢測得到異常檢測結(jié)果，其中，不同測...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N血清腫瘤標記物檢測陣列優(yōu)化方法以及系統(tǒng)，方法應用于陣列裝置的控制模塊，方法通過在多針檢測平臺對預設樣本進行血清腫瘤標記物檢測時，獲取多針檢測平臺發(fā)送的初步表達信息；獲取預設樣本對應的患者病史信息、影像學信息和病理學信息；將初...
  • 本發(fā)明涉及一種利用對高通量測序數(shù)據(jù)分析預測α珠蛋白基因三聯(lián)體的方法，屬于基因檢測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過收集多個樣本，并對多個樣本通過高通量測序，獲取α珠蛋白基因HBA1和HBA2這兩個基因非同源區(qū)域的讀本計數(shù)reads A1和A2，計算A2/...
  • 本發(fā)明涉及基于免疫學數(shù)據(jù)分析的動物猴痘病毒定位方法，屬于猴痘病毒定位技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過所述處理后的猴痘病毒知識圖譜獲取猴痘病毒的病毒特征數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述猴痘病毒的病毒特征數(shù)據(jù)構(gòu)建訓練集的訓練數(shù)量，確定訓練集的最終訓練項目，最后將所述訓練集...
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