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  • 本發(fā)明提供了一種高光譜圖像稀疏解混方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：對原始高光譜圖像進(jìn)行特征提取，得到多尺度空間特征和光譜特征；拼接多尺度空間特征和光譜特征，得到原始空譜聯(lián)合特征；對原始空譜聯(lián)合特征進(jìn)行特征解耦，得到增強(qiáng)空譜聯(lián)合特征；...
  • 本發(fā)明公開了一種深遠(yuǎn)海下太陽能光伏板點(diǎn)蝕與裂縫識別定位方法，該方法根據(jù)采集的光伏板表面圖像，利用構(gòu)建的光伏板點(diǎn)蝕及裂縫缺陷識別模型來進(jìn)行光伏板點(diǎn)蝕與裂縫識別。模型的損失函數(shù)由配備權(quán)重系數(shù)的邊緣檢測損失、分割損失和廣義Dice損失三個(gè)部分組成...
  • 本申請公開了一種基于SAR波模式影像的冰山信息提取方法、設(shè)備及產(chǎn)品，涉及圖像識別領(lǐng)域。該方法首先獲取典型冰山場景的SAR波模式SSR圖像及對應(yīng)標(biāo)注圖像并制作樣本數(shù)據(jù)集；構(gòu)建基于SARIcebergNet網(wǎng)絡(luò)的冰山語義分割模型，并采用樣本數(shù)據(jù)...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于圖像識別的無人機(jī)物流控制方法、系統(tǒng)及無人機(jī)，涉及倉儲管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過獲取無人機(jī)在當(dāng)前拍攝點(diǎn)位拍攝的當(dāng)前巡回視野圖像，對當(dāng)前巡回視野圖像和前一次巡回視野圖像進(jìn)行圖像比對，若貨物存在變動，則向無人機(jī)發(fā)送多點(diǎn)位識別指令，...
  • 本發(fā)明公開了基于視覺識別的智能臺球計(jì)分裝置及方法，涉及圖像處理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，該裝置包括：實(shí)時(shí)采集臺球桌面的高清視頻流數(shù)據(jù)；對高清視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行雙通道并行采樣處理，獲取關(guān)鍵幀細(xì)節(jié)圖像集合和動作捕捉圖像集合；進(jìn)行快速特征識別，獲取多維臺球運(yùn)動特...
  • 本發(fā)明公開了基于AIOT與圖像識別的工程安全交底智能記錄方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)平臺負(fù)載平衡技術(shù)領(lǐng)域，包括采集識別晨會人員信息、晨會內(nèi)容與晨會環(huán)境數(shù)據(jù)，對人員信息、晨會內(nèi)容與晨會環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過晨會人員信息與晨會環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)...
  • 本申請涉及一種產(chǎn)線異常情況檢測方法、系統(tǒng)及終端，涉及產(chǎn)線檢測的領(lǐng)域，包括獲取產(chǎn)線的圖像檢測原始數(shù)據(jù)和激光檢測原始數(shù)據(jù)；根據(jù)圖像檢測原始數(shù)據(jù)控制預(yù)設(shè)的視覺模態(tài)處理分支提取視覺特征向量；根據(jù)激光檢測原始數(shù)據(jù)控制預(yù)設(shè)的激光模態(tài)處理分支提取激光特征...
  • 本申請實(shí)施例提供一種基于無人機(jī)的智能化監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括對第二光譜圖像數(shù)據(jù)中每行像素的當(dāng)前像素點(diǎn)，判斷上一像素點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)和當(dāng)前像素點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)是否滿足替換條件，若是，使用上一像素點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)替換當(dāng)前像素點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)；若否，維持當(dāng)前像素點(diǎn)...
  • 本發(fā)明涉及在線監(jiān)視技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種開關(guān)柜多模式多通道在線監(jiān)測設(shè)備，包括：視頻數(shù)據(jù)采集模塊、開關(guān)柜部件識別模塊、多通道圖像融合模塊、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測模塊和異常畫面預(yù)警模塊。本發(fā)明中，通過環(huán)境光傳感器結(jié)合可見光與紅外視頻分析亮度均衡性及熱信號覆...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)信息抽取的工程圖紙圖簽識別方法及系統(tǒng)，所述方法包括，獲取工程圖紙圖像并對圖像進(jìn)行預(yù)處理，設(shè)定控制抽取目標(biāo)和關(guān)系模式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Schema；通過訓(xùn)練好的圖簽檢測模型檢測圖紙中的圖簽區(qū)域，得到每個(gè)圖簽的邊界框坐標(biāo)，將檢...
  • 本申請涉及一種基于視覺Mamba與Transformer混合架構(gòu)的場景文本識別方法，包括：獲取文本圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建場景文本識別網(wǎng)絡(luò)；基于文本圖像數(shù)據(jù)集對場景文本識別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的場景文本識別網(wǎng)絡(luò)；將待識別場景文本圖像輸入到訓(xùn)練后...
  • 本發(fā)明涉及偷拍檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于實(shí)時(shí)視覺識別的監(jiān)控屏幕區(qū)域偷拍檢測方法，包括：確定屏幕區(qū)域，根據(jù)采集設(shè)備的當(dāng)前圖像和上一圖像的重疊結(jié)果判斷是否存在疑似偷拍行為，識別屏幕圖像的手勢動作，根據(jù)邊緣檢測算法確定屏幕圖像的物體輪廓，并在預(yù)...
  • 一種基于電子圍欄的牲畜監(jiān)控方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及畜牧業(yè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。通過采用上述技術(shù)方案，將智能項(xiàng)圈和電子圍欄進(jìn)行結(jié)合，牧場管理系統(tǒng)不僅能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測牲畜位置，還能通過分析牲畜運(yùn)動來預(yù)判其行為趨勢。當(dāng)牧場管理系統(tǒng)預(yù)測到牲畜可能會觸發(fā)預(yù)警...
  • 本發(fā)明適用于停車換乘技術(shù)領(lǐng)域，提供了適應(yīng)停車換乘模式的開放式停車位停車一體化方法，所述方法應(yīng)用于系統(tǒng)，系統(tǒng)包括供用戶通過小程序訪問的用戶端和服務(wù)器，用于管理多個(gè)停車位，每個(gè)停車位均安裝有停車裝置，所述停車裝置包括可遠(yuǎn)程控制的機(jī)械控制裝置以及...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于生殖醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取患者生物組織樣本；對患者生物組織樣本進(jìn)行生殖內(nèi)分泌激素?cái)?shù)據(jù)、胚胎形態(tài)學(xué)參數(shù)數(shù)據(jù)、免疫細(xì)胞功能數(shù)據(jù)及基因組變異數(shù)據(jù)獲取；根據(jù)生殖內(nèi)分泌激素?cái)?shù)...
  • 本發(fā)明公開了一種腫瘤放化療患者的營養(yǎng)護(hù)理干預(yù)系統(tǒng)及方法，屬于營養(yǎng)護(hù)理干預(yù)領(lǐng)域，本發(fā)明獲取患者數(shù)據(jù)，獲取患者基本信息、治療方案和構(gòu)建動態(tài)知識庫，構(gòu)建營養(yǎng)元素?cái)z入缺口模型，將患者每日營養(yǎng)元素的推薦攝入量與實(shí)際攝入量導(dǎo)入營養(yǎng)元素?cái)z入缺口模型中評估...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的中藥數(shù)據(jù)的管理方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：通過中藥數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)獲得中藥管理數(shù)據(jù)庫；根據(jù)中藥管理數(shù)據(jù)庫建立數(shù)據(jù)管理優(yōu)化模型，利用數(shù)據(jù)管理優(yōu)化模型獲得中藥時(shí)間?特征信息集合；設(shè)置中藥數(shù)據(jù)的參考...
  • 本發(fā)明涉及動態(tài)危重癥治療路徑構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及基于歷史病歷分析的動態(tài)危重癥治療路徑構(gòu)建方法及系統(tǒng)，該方法的步驟包括：獲取患者歷史病歷數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)臨床數(shù)據(jù)；基于自然語言處理算法對患者歷史病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型對患者病情進(jìn)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的疾病風(fēng)險(xiǎn)評估方法，涉及疾病評估領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟1：采集用戶生理指標(biāo)和偏好數(shù)據(jù)，基于生理指標(biāo)進(jìn)行體質(zhì)類型聚類，獲取當(dāng)前用戶的體質(zhì)類型；步驟2：根據(jù)每種體質(zhì)類型的特征，編輯若干對應(yīng)可測試事件，基于當(dāng)前用戶的...
  • 本發(fā)明涉及醫(yī)療輔助系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院的心血管疾病人工智能輔助診療系統(tǒng)；包括：健康檔案模塊，遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊；虛擬助手模塊，輔助醫(yī)生與患者互動，提前獲取關(guān)鍵醫(yī)療信息；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模塊，計(jì)算患者未來心血管事件風(fēng)險(xiǎn)并提前預(yù)警；健康協(xié)...
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