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  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種系統(tǒng)熱點(diǎn)問題的智能識(shí)別方法及裝置，方法包括：通過統(tǒng)一歷史系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)的時(shí)間戳格式，在同一時(shí)間軸上進(jìn)行對(duì)比，得到同時(shí)間軸歷史系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)初始模型，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘系統(tǒng)多源數(shù)據(jù)中與系統(tǒng)性能異常強(qiáng)相關(guān)的事...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模型數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的洪水預(yù)報(bào)精度提升方法，涉及氣象數(shù)值預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，基于模擬大氣的數(shù)值模式的不確定性和模式自身的缺陷，數(shù)值模式的預(yù)報(bào)存在誤差的問題，通過分別采集不同數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型的輸出數(shù)據(jù)，并對(duì)輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一...
  • 本發(fā)明公開了一種干旱災(zāi)害下農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測方法，提出了干旱災(zāi)害脅迫下的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量預(yù)測模型，通過隨機(jī)森林算法預(yù)測出不同氣象條件下干旱事件的形成時(shí)間，將干旱形成時(shí)間轉(zhuǎn)變?yōu)楦珊敌纬伤俾屎螅贅?gòu)建干旱形成速率與產(chǎn)量損失率之間的關(guān)系，能夠較為準(zhǔn)確地得到農(nóng)業(yè)...
  • 本申請(qǐng)涉及軌道交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖論的城市軌道交通客流誘導(dǎo)方法及安全管理系統(tǒng)，該方法包括：基于軌道交通站內(nèi)的空間拓?fù)潢P(guān)系，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，并實(shí)時(shí)通過軌道交通站內(nèi)每條路段的監(jiān)控視頻圖像，得到不同時(shí)刻每條路段的客流量；計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻每條路...
  • 本發(fā)明提供一種考慮多維需水和分期銜接的河道旱警流量確定方法，包括需水滿足度分析、分期劃分和閾值確定三個(gè)環(huán)節(jié)。采用月最小連續(xù)5日流量均值的90%頻率值計(jì)算生態(tài)需水，確定各月農(nóng)業(yè)、生活及工業(yè)需水，引入需水滿足度，確定不同干旱等級(jí)的需水滿足度臨界...
  • 本發(fā)明涉及群智感知技術(shù)與人工智能技術(shù)交叉領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多空間建模與公平性強(qiáng)化學(xué)習(xí)的群智感知任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng)，所述方法包括根據(jù)獲取的任務(wù)構(gòu)建地面與空中協(xié)同的多層空間任務(wù)結(jié)構(gòu)；根據(jù)空間區(qū)域劃分結(jié)果建立任務(wù)間的拓?fù)潢P(guān)聯(lián)模型，并通過關(guān)鍵路...
  • 本發(fā)明提供了一種駕駛場景風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括：通過圖像特征提取模塊對(duì)輸入的原始圖像進(jìn)行特征提取，并通過3D點(diǎn)云特征提取模塊對(duì)輸入的3D點(diǎn)云進(jìn)行特征提取，以分別生成對(duì)應(yīng)的圖像特征以及3D點(diǎn)云特征；基于交叉注意力算法通過特征融合模塊對(duì)圖...
  • 本發(fā)明公開了一種計(jì)算機(jī)視覺輔助的物流中轉(zhuǎn)場數(shù)字孿生輔助建模方法，包括以下步驟：S1.對(duì)物流中轉(zhuǎn)場關(guān)鍵區(qū)域的視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并對(duì)采集到的視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲抑制與質(zhì)量增強(qiáng)；S2.通過訓(xùn)練YOLO網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲抑制與質(zhì)量增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行特征抽取，得到...
  • 本發(fā)明公開了一種基于電動(dòng)及混合動(dòng)力船舶的碳減排核算方法及監(jiān)測系統(tǒng)，屬于碳減排核算技術(shù)領(lǐng)域，所述碳減排核算方法包括基準(zhǔn)線排放量計(jì)算、項(xiàng)目排放量計(jì)算和碳減排量計(jì)算，其中基準(zhǔn)線排放因子需要根據(jù)基準(zhǔn)線情景下的燃料消耗率、燃料凈熱值和燃料排放因子計(jì)算...
  • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的育苗水肥精準(zhǔn)管控方法及系統(tǒng)，其方法包括：確定幼苗各時(shí)期的生長顯著性；根據(jù)不同維度之間趨勢變化時(shí)刻的差異，將各維度環(huán)境數(shù)據(jù)按照趨勢變化時(shí)刻兩兩對(duì)齊；根據(jù)目標(biāo)維度中各環(huán)境數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)維度與其余...
  • 本發(fā)明提供一種基于多層激活響應(yīng)融合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的器官超聲圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)，包括S1、獲取采集的器官超聲圖像；S2、將所述器官超聲圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到激活響應(yīng)圖，激活響應(yīng)圖表示圖像在不同層次的激活響應(yīng)特征的融合；S3...
  • 本發(fā)明提供一種軌道表面缺陷檢測方法及系統(tǒng)，涉及軌道缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)初始鐵軌表面圖像進(jìn)行有效性分析，得到鐵軌表面數(shù)據(jù)，包括軌道表面圖像以及所對(duì)應(yīng)的缺陷分類標(biāo)簽；提取圖像節(jié)點(diǎn)特征，構(gòu)建原圖鄰接矩陣和原圖權(quán)重矩陣，并劃分簇群且重構(gòu)...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種索結(jié)構(gòu)的振動(dòng)測量方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法首先，通過從目標(biāo)圖像序列中提取索結(jié)構(gòu)的特征（如角點(diǎn)特征、紋理特征和邊緣特征），生成特征圖像。隨后，根據(jù)特征圖像中包括索結(jié)構(gòu)的區(qū)域，確定索結(jié)在真實(shí)物理...
  • 本公開涉及一種計(jì)算資源的三維展示方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。其中的方法包括：實(shí)時(shí)獲取超融合產(chǎn)品中計(jì)算資源的信息，其中，計(jì)算資源包括物理資源和虛擬資源，計(jì)算資源的信息包括物理資源的信息、虛擬資源的信息以及物理資源和虛擬...
  • 本發(fā)明公開了基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜管道結(jié)構(gòu)焊縫布局智能分析方法，包括如下步驟：S1、獲取三維模型構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)；S2、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測焊縫得分；S3、構(gòu)建候選焊縫圖執(zhí)行獎(jiǎng)懲式斯坦納樹；S4、生成施工依賴圖并執(zhí)行最小反饋弧集；S5、構(gòu)建殘差沖突圖計(jì)算...
  • 本發(fā)明提供了一種點(diǎn)云語義場景補(bǔ)全系統(tǒng)，包括體素化處理模塊、多尺度體素特征提取模塊和鳥瞰圖特征處理模塊；體素化處理模塊以單幀激光雷達(dá)點(diǎn)云為輸入，得到初始體素特征；多尺度體素特征提取模塊對(duì)初始體素特征進(jìn)行處理，得到多尺度體素特征；鳥瞰圖特征處理...
  • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于智能體協(xié)同的有害圖像檢測識(shí)別系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：功能協(xié)同的第一至第五智能體模塊；第一智能體模塊用于分析圖像元語義信息，輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并構(gòu)建圖像綜合語義知識(shí)圖譜；第二智能體模塊用于結(jié)合結(jié)構(gòu)化數(shù)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像識(shí)別和距離計(jì)算的施工現(xiàn)場安全監(jiān)控方法及系統(tǒng)，使用單目相機(jī)采集施工現(xiàn)場圖像視頻流；利用BIM提取施工現(xiàn)場圖像信息，結(jié)合相機(jī)成像模型進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定，得到相機(jī)標(biāo)定數(shù)據(jù)；將施工現(xiàn)場傳回的二維圖像轉(zhuǎn)化為三維空間關(guān)系，求解圖像中像...
  • 本公開涉及儀表識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。根據(jù)本公開的實(shí)施例，提供了一種儀表識(shí)別的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：基于包含有儀表表盤的圖像，確定儀表的特征信息，特征信息包括與以下至少一項(xiàng)有關(guān)的信息：與儀表刻度的輪廓相關(guān)聯(lián)的弧線、與儀表表盤中的儀表...
  • 本發(fā)明提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)的人員不安全行為識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于安全生產(chǎn)技術(shù)領(lǐng)域。實(shí)時(shí)采集物聯(lián)網(wǎng)攝像頭的初始視頻數(shù)據(jù)，然后基于實(shí)時(shí)采集的初始視頻數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)粒子濾波算法對(duì)人員特征進(jìn)行提取，對(duì)提取的人員特征進(jìn)行分析和判定進(jìn)而識(shí)別人員不安全行為，...
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