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  • 本說(shuō)明書(shū)公開(kāi)了一種三維模型建模方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。在采用本說(shuō)明書(shū)提供的三維模型建模方法對(duì)目標(biāo)三維模型進(jìn)行建模時(shí)，可首先將描述目標(biāo)三維模型的網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為隱式函數(shù)，并根據(jù)隱式函數(shù)得到易于處理的數(shù)學(xué)樹(shù)，并最終根據(jù)數(shù)學(xué)樹(shù)完成對(duì)目標(biāo)三維...
  • 本發(fā)明涉點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種室外大場(chǎng)景激光雷達(dá)點(diǎn)云地圖的生成方法及裝置，其中，方法包括：基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割方式，獲取目標(biāo)激光雷達(dá)點(diǎn)云地圖的初步分割結(jié)果，并進(jìn)行邊界點(diǎn)優(yōu)化處理，以獲得點(diǎn)云地圖的目標(biāo)平面分割結(jié)果；計(jì)算目標(biāo)平面分割結(jié)...
  • 本發(fā)明提供了一種面向自動(dòng)駕駛仿真的三維場(chǎng)景可控生成方法和系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取待進(jìn)行三維場(chǎng)景生成的路網(wǎng)拓?fù)鋱D，基于所述路網(wǎng)拓?fù)鋱D構(gòu)建幾何最小環(huán)集合；以幾何最小環(huán)作為路網(wǎng)拓?fù)鋱D對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景平面的子區(qū)域的邊界，獲得每個(gè)子區(qū)域的圖...
  • 本發(fā)明屬于測(cè)量和數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法，所述方法包括：步驟1：從高精度激光雷達(dá)對(duì)目標(biāo)邊坡表面進(jìn)行周期性掃描，得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟2：根據(jù)每個(gè)巖體單元對(duì)應(yīng)的坡面區(qū)域的地質(zhì)數(shù)據(jù)和水文氣象數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)時(shí)間的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合壓力傳感器陣列和深度攝像頭的無(wú)標(biāo)記運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括深度攝像頭模塊、足底壓力傳感器陣列模塊、數(shù)據(jù)匯總模塊、關(guān)節(jié)點(diǎn)校準(zhǔn)模塊、三維力預(yù)測(cè)模塊和姿態(tài)仿真模塊，該系統(tǒng)通過(guò)采集人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置和足底的壓...
  • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了紅外熱像特征融合的輸電線路異常區(qū)域識(shí)別方法，包括以下步驟：采集輸電線路的紅外熱像數(shù)據(jù)，并對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過(guò)小波變換對(duì)預(yù)處理后的紅外熱像圖像進(jìn)行多尺度分解，提取低頻部分和高頻部分，還提供紅外熱像特...
  • 本發(fā)明涉及圖像分割領(lǐng)域，提供一種基于解剖和拓?fù)涓兄娘B內(nèi)動(dòng)脈多類別分割方法，包括：從獲取的全腦影像中提取包含威利斯環(huán)的感興趣區(qū)域塊得到輸入圖像和真實(shí)標(biāo)注圖像。將輸入圖像輸入預(yù)先構(gòu)建的顱內(nèi)動(dòng)脈多類別分割模型中得到多類別的預(yù)測(cè)概率圖。基于預(yù)測(cè)概...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種小樣本條件下電能表運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括：采集電能表運(yùn)行數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的電能表運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集，將原始數(shù)據(jù)集輸入數(shù)據(jù)生成模型，得到拓展數(shù)據(jù)集；將拓展數(shù)據(jù)集輸入訓(xùn)練好的元學(xué)習(xí)模型得到拓展數(shù)據(jù)集的打標(biāo)結(jié)果；...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種應(yīng)用于霧天車輛重識(shí)別的特征融合方法，該方法具體包括如下步驟：輸入霧天車輛圖像到公共特征提取模塊提取公共特征；對(duì)公共特征使用兩階段恢復(fù)的方法提取去霧的相關(guān)特征；使用金字塔增強(qiáng)進(jìn)一步處理，并計(jì)算得到去霧損失；對(duì)公共特征使用重識(shí)別網(wǎng)...
  • 本公開(kāi)提供了一種遙感圖像的水體提取方法及裝置、電子設(shè)備，涉及遙感圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)采集的遙感圖像進(jìn)行LBP紋理特征和灰度特征提取，得到像素紋理特征向量；將遙感圖像輸入到水體預(yù)提取模型，得到初步水體提取結(jié)果，并根據(jù)其與像素紋...
  • 本發(fā)明提供一種油箱安全監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括對(duì)預(yù)處理后的監(jiān)控視頻進(jìn)行可疑目標(biāo)檢測(cè)；提取監(jiān)控視頻中的關(guān)鍵幀，根據(jù)當(dāng)前幀與之前幀中行人位置變化情況跟蹤行人位置；區(qū)分日常場(chǎng)景、加油場(chǎng)景、油箱區(qū)域人員異常行為場(chǎng)景，對(duì)于油箱區(qū)域...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種公共區(qū)域?qū)櫸镒R(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其方法包括：采集上線攝像頭的圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)集；采集并標(biāo)注安防監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中的圖像數(shù)據(jù)，得到寵物檢測(cè)數(shù)據(jù)集；構(gòu)建寵物檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；使用所述無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)集...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于低級(jí)特征的雙分支輕量化可行駛區(qū)域檢測(cè)方法，包括以下步驟，獲取數(shù)據(jù)集圖像輸入高分辨率分支模塊進(jìn)行處理，獲得高分辨率分支特征，將數(shù)據(jù)集圖像低分辨率分支模塊進(jìn)行處理，獲得低分辨率分支特征，通過(guò)細(xì)節(jié)模塊對(duì)高分辨率分支特征進(jìn)行處理...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種西瓜成熟度識(shí)別方法、裝置及介質(zhì)，該方法包括：采集西瓜圖像數(shù)據(jù)，所述圖像數(shù)據(jù)包括不同品種、不同成熟度、不同拍攝角度的西瓜圖像；對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行大小調(diào)整、裁剪、去噪的預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化圖像數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)處理圖像...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于高斯力場(chǎng)的開(kāi)放詞匯抓取方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，將抓取指令輸入到機(jī)器人中已訓(xùn)練完成的姿態(tài)抓取模型，得到機(jī)器人抓取結(jié)果；姿態(tài)抓取模型的訓(xùn)練過(guò)程如下：構(gòu)建目標(biāo)對(duì)象點(diǎn)集、夾持器模型點(diǎn)集和吸引點(diǎn)集；通過(guò)變換矩陣得到變換后...
  • 本申請(qǐng)涉及電子設(shè)備處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種電子設(shè)備的童鎖控制方法、控制模組及電子設(shè)備，電子設(shè)備的童鎖控制方法包括：在起始模式下，響應(yīng)于同時(shí)檢測(cè)到第一按鍵和第二按鍵被持續(xù)按壓超過(guò)第一預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)的操作，控制電子設(shè)備進(jìn)入功能設(shè)置模式；在功能設(shè)置模式...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多源數(shù)據(jù)的圍巖破壞預(yù)警方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：在工作面沿回撤通道按照預(yù)定間隔設(shè)置多個(gè)測(cè)站，在所述測(cè)站的頂板、實(shí)煤幫、巷旁充填體安裝傳感器組；對(duì)采集的數(shù)據(jù)采用滑動(dòng)平均法、快速傅里葉變換、差分及累積求和進(jìn)行...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合趨勢(shì)與季節(jié)性的交通流量預(yù)測(cè)方法，包括步驟：1）構(gòu)建基于序列到序列構(gòu)架的預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，包含趨勢(shì)預(yù)測(cè)子模型和融合預(yù)測(cè)子模型；2）利用往年數(shù)據(jù)和當(dāng)年缺少目標(biāo)特殊時(shí)期的數(shù)據(jù)，通過(guò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)子模型計(jì)算參考特殊時(shí)期的趨勢(shì)因素序列與季節(jié)...
  • 本發(fā)明涉及交通擁堵識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)融合的交通網(wǎng)絡(luò)擁堵識(shí)別方法。該方法包括：獲得速度序列，進(jìn)而得到著重分析序列；獲取波谷可信度和波峰可信度，得到可信波谷點(diǎn)和可信波峰點(diǎn)；根據(jù)可信波谷點(diǎn)和可信波峰點(diǎn)得到抽樣均值，進(jìn)而計(jì)算著重分析...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)管理方法及設(shè)備，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，解決無(wú)法實(shí)現(xiàn)多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)的上下聯(lián)動(dòng)的技術(shù)問(wèn)題，方法包括：獲取物流車輛的車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)包括車輛行駛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；對(duì)所述車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到所...
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