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  • 本申請公開了一種車輛運行數(shù)據(jù)管理方法及設備，屬于數(shù)據(jù)處理技術領域，解決無法實現(xiàn)多維度運行數(shù)據(jù)的上下聯(lián)動的技術問題，方法包括：獲取物流車輛的車輛運行數(shù)據(jù)，所述車輛運行數(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)；對所述車輛運行數(shù)據(jù)進行分析，得到所...
  • 本發(fā)明涉及交通擁堵識別技術領域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)融合的交通網(wǎng)絡擁堵識別方法。該方法包括：獲得速度序列，進而得到著重分析序列；獲取波谷可信度和波峰可信度，得到可信波谷點和可信波峰點；根據(jù)可信波谷點和可信波峰點得到抽樣均值，進而計算著重分析...
  • 本發(fā)明公開了一種融合趨勢與季節(jié)性的交通流量預測方法，包括步驟：1）構建基于序列到序列構架的預測網(wǎng)絡模型，包含趨勢預測子模型和融合預測子模型；2）利用往年數(shù)據(jù)和當年缺少目標特殊時期的數(shù)據(jù)，通過趨勢預測子模型計算參考特殊時期的趨勢因素序列與季節(jié)...
  • 本申請公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的圍巖破壞預警方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術領域，所述方法包括：在工作面沿回撤通道按照預定間隔設置多個測站，在所述測站的頂板、實煤幫、巷旁充填體安裝傳感器組；對采集的數(shù)據(jù)采用滑動平均法、快速傅里葉變換、差分及累積求和進行...
  • 本申請涉及電子設備處理技術領域，公開了一種電子設備的童鎖控制方法、控制模組及電子設備，電子設備的童鎖控制方法包括：在起始模式下，響應于同時檢測到第一按鍵和第二按鍵被持續(xù)按壓超過第一預設時長的操作，控制電子設備進入功能設置模式；在功能設置模式...
  • 本發(fā)明公開了一種基于高斯力場的開放詞匯抓取方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術領域，將抓取指令輸入到機器人中已訓練完成的姿態(tài)抓取模型，得到機器人抓取結果；姿態(tài)抓取模型的訓練過程如下：構建目標對象點集、夾持器模型點集和吸引點集；通過變換矩陣得到變換后...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，公開一種西瓜成熟度識別方法、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；對所述圖像數(shù)據(jù)進行大小調(diào)整、裁剪、去噪的預處理，生成標準化圖像數(shù)據(jù)；對預處理圖像...
  • 本發(fā)明公開了一種基于低級特征的雙分支輕量化可行駛區(qū)域檢測方法，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行處理，獲得低分辨率分支特征，通過細節(jié)模塊對高分辨率分支特征進行處理...
  • 本發(fā)明公開了一種公共區(qū)域寵物識別方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，其方法包括：采集上線攝像頭的圖像數(shù)據(jù)，并對所述圖像數(shù)據(jù)進行預處理，得到無標注數(shù)據(jù)集；采集并標注安防監(jiān)控數(shù)據(jù)庫中的圖像數(shù)據(jù)，得到寵物檢測數(shù)據(jù)集；構建寵物檢測網(wǎng)絡；使用所述無標注數(shù)據(jù)集...
  • 本發(fā)明提供一種油箱安全監(jiān)測方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì)，方法包括對預處理后的監(jiān)控視頻進行可疑目標檢測；提取監(jiān)控視頻中的關鍵幀，根據(jù)當前幀與之前幀中行人位置變化情況跟蹤行人位置；區(qū)分日常場景、加油場景、油箱區(qū)域人員異常行為場景，對于油箱區(qū)域...
  • 本公開提供了一種遙感圖像的水體提取方法及裝置、電子設備，涉及遙感圖像數(shù)據(jù)處理技術領域。該方法包括：對采集的遙感圖像進行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提取模型，得到初步水體提取結果，并根據(jù)其與像素紋...
  • 本發(fā)明公開一種應用于霧天車輛重識別的特征融合方法，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；對公共特征使用兩階段恢復的方法提取去霧的相關特征；使用金字塔增強進一步處理，并計算得到去霧損失；對公共特征使用重識別網(wǎng)...
  • 本發(fā)明公開了一種小樣本條件下電能表運行狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，方法包括：采集電能表運行數(shù)據(jù)及其對應的電能表運行狀態(tài)評估結果構建原始數(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)集輸入訓練好的元學習模型得到拓展數(shù)據(jù)集的打標結果；...
  • 本發(fā)明涉及圖像分割領域，提供一種基于解剖和拓撲感知的顱內(nèi)動脈多類別分割方法，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標注圖像。將輸入圖像輸入預先構建的顱內(nèi)動脈多類別分割模型中得到多類別的預測概率圖。基于預測概...
  • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)監(jiān)測技術領域,公開了紅外熱像特征融合的輸電線路異常區(qū)域識別方法，包括以下步驟：采集輸電線路的紅外熱像數(shù)據(jù)，并對所述數(shù)據(jù)進行預處理；通過小波變換對預處理后的紅外熱像圖像進行多尺度分解，提取低頻部分和高頻部分，還提供紅外熱像特...
  • 本發(fā)明公開了一種融合壓力傳感器陣列和深度攝像頭的無標記運動捕捉系統(tǒng)，屬于計算機視覺領域，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、關節(jié)點校準模塊、三維力預測模塊和姿態(tài)仿真模塊，該系統(tǒng)通過采集人體關節(jié)點的位置和足底的壓...
  • 本發(fā)明屬于測量和數(shù)據(jù)處理技術領域，具體涉及一種基于深度學習的邊坡穩(wěn)定性預測方法，所述方法包括：步驟1：從高精度激光雷達對目標邊坡表面進行周期性掃描，得到點云數(shù)據(jù)；步驟2：根據(jù)每個巖體單元對應的坡面區(qū)域的地質(zhì)數(shù)據(jù)和水文氣象數(shù)據(jù)，計算每個時間的...
  • 本發(fā)明提供了一種面向自動駕駛仿真的三維場景可控生成方法和系統(tǒng)，屬于計算機技術領域。方法包括：獲取待進行三維場景生成的路網(wǎng)拓撲圖，基于所述路網(wǎng)拓撲圖構建幾何最小環(huán)集合；以幾何最小環(huán)作為路網(wǎng)拓撲圖對應的場景平面的子區(qū)域的邊界，獲得每個子區(qū)域的圖...
  • 本發(fā)明涉點云數(shù)據(jù)處理技術領域，特別涉及一種室外大場景激光雷達點云地圖的生成方法及裝置，其中，方法包括：基于區(qū)域生長的分割方式，獲取目標激光雷達點云地圖的初步分割結果，并進行邊界點優(yōu)化處理，以獲得點云地圖的目標平面分割結果；計算目標平面分割結...
  • 本說明書公開了一種三維模型建模方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備。在采用本說明書提供的三維模型建模方法對目標三維模型進行建模時，可首先將描述目標三維模型的網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉換為隱式函數(shù)，并根據(jù)隱式函數(shù)得到易于處理的數(shù)學樹，并最終根據(jù)數(shù)學樹完成對目標三維...
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