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  • 本申請?zhí)峁┝艘环N低壓用電臺區(qū)的風險態(tài)勢預測方法及相關裝置，該方法包括：獲取低壓用電臺區(qū)的歷史數(shù)據(jù)；根據(jù)第一分組規(guī)則將所述歷史數(shù)據(jù)進行分組，得到多個第一訓練數(shù)據(jù)組；根據(jù)第二分組規(guī)則將所述多個第一訓練數(shù)據(jù)組進行分組，得到多個第一訓練子集；對所述...
  • 本發(fā)明公開了一種智能互聯(lián)工廠資源協(xié)同管理方法及系統(tǒng)，涉及工廠資源協(xié)同管理技術領域，獲取各資源生產線歷史生產監(jiān)控數(shù)據(jù)，確定半成品生產效率并構建資源粒子，生成歷史資源粒子融合監(jiān)控窗口，分析資源粒子的歷史融合表現(xiàn)；建立歷史生產監(jiān)控數(shù)據(jù)、融合表現(xiàn)、...
  • 本申請公開一種基于電力工程數(shù)字化審計及AI的預警方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取目標電網的當前工程數(shù)據(jù)及歷史工程數(shù)據(jù)；確定當前工程數(shù)據(jù)對應的當前數(shù)據(jù)摘要；利用電力工程數(shù)字化審計系統(tǒng)對當前數(shù)據(jù)摘要進行分析獲取審計意見信息；基于審計意見信息從目標電...
  • 本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的充電樁線路消防預警方法及存儲介質，通過采集目標充電樁集群的線路運行數(shù)據(jù)集，線路運行數(shù)據(jù)集包括多源時序監(jiān)測數(shù)據(jù)，對多源時序監(jiān)測數(shù)據(jù)執(zhí)行跨模態(tài)特征對齊，生成時空關聯(lián)特征矩陣，將時空關聯(lián)特征矩陣輸入預訓練的消防風險預測模...
  • 本發(fā)明涉及燃機電廠安全監(jiān)控技術領域，具體公開了一種基于隱患數(shù)據(jù)集成分析的燃機電廠事故預警決策方法，通過高精度傳感器網絡實時監(jiān)測燃燒室壁面溫度分布和冷卻效率，并利用快速傅里葉變換和哈爾小波變換對采集的數(shù)據(jù)進行深度分析，評估燃燒室壁面材料的損傷...
  • 本發(fā)明公開了一種配電網狀態(tài)評估方法和系統(tǒng)，涉及配電網狀態(tài)評估技術領域，通過獲取待評估配電網的多個測量數(shù)據(jù)，基于預設的窗口長度對各個測量數(shù)據(jù)進行篩選，得到相應的突變測量數(shù)據(jù)和目標測量數(shù)據(jù)，基于預設的虛假數(shù)據(jù)檢測模型對各突變測量數(shù)據(jù)進行異常檢測...
  • 本發(fā)明公開了一種陸域沉積盆地深部咸水層儲氣庫選址方法，包括：通過基礎地質條件和水文地質條件判定，初步圈定多個第一候選區(qū)域；通過儲層參數(shù)定量評價、蓋層完整性評估、儲層裂縫連通性評估和注采過程壓力場變化動態(tài)模擬，進一步圈定第二候選區(qū)域；第二候選...
  • 本發(fā)明涉及計算機視覺技術領域，本發(fā)明公開了一種多模態(tài)圖像融合方法、系統(tǒng)、介質及設備，包括：對可見光圖像和紅外圖像，分別進行基礎特征提取和細節(jié)特征提取；所述基礎特征提取對圖像特征分別進行自注意力操作和通道－局部復合注意力操作后，依次通過門控機...
  • 本申請?zhí)峁┝嘶诙嗄B(tài)融合的超感光圖像處理方法、系統(tǒng)和介質。該方法包括：采集多模態(tài)圖像并進行圖像預處理，對預處理后的多模態(tài)圖像進行特征提取并篩選適配特征融合算法，根據(jù)所述適配特征融合算法進行多模態(tài)圖像特征融合，并處理獲得超感光圖像，利用生成...
  • 本發(fā)明公開了一種無人機低空攝影圖像增強方法及系統(tǒng)，方法包括數(shù)據(jù)準備、運動聯(lián)合去模糊優(yōu)化、多源數(shù)據(jù)配準、場景自適應增強和圖像綜合增強；本發(fā)明涉及無人機圖像增強技術領域，融合慣性測量單元引導的模糊核預測、跨模態(tài)圖結構匹配與彈性變換優(yōu)化、以及基于...
  • 本發(fā)明公開了一種基于退化圖像對抗學習的仿刺繡設計圖像真實感評價方法，屬于數(shù)碼印花技術領域。所述方法包括：通過構建仿刺繡設計圖像對抗學習評價模型，該模型包括多尺度退化算法模塊、刺繡設計圖像生成子模型和刺繡設計圖像評價子模型；通過圖像退化、圖像...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的耳鼻喉科智能診斷與監(jiān)測系統(tǒng)，涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術領域，獲取多模態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，提取患者的內窺鏡監(jiān)測圖像；對內窺鏡監(jiān)測圖像進行邊緣監(jiān)測，得到內窺鏡監(jiān)測邊緣圖像，依據(jù)內窺鏡監(jiān)測邊緣圖像生成分泌物擾動掩膜，根據(jù)分泌...
  • 本申請公開了一種大尺度海洋鋒識別方法，涉及貝葉斯統(tǒng)計以及海洋中尺度現(xiàn)象智能識別領域，該方法包括根據(jù)海洋學知識將大尺度海域進行分塊處理，確定多個分塊區(qū)域；基于貝葉斯算法，提取每個分塊區(qū)域內的鋒區(qū)；所述鋒區(qū)為含有鋒面的區(qū)域；利用數(shù)學形態(tài)學算法，...
  • 本發(fā)明公開了一種地下空間多視角跨模態(tài)3D點云數(shù)據(jù)融合探測方法，首先從不同的視角和方位采集地下空間的三維點云數(shù)據(jù)；然后對采集的三維點云數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)配準；然后提取局部特征點、并剔除動態(tài)物體，進行特征處理與地圖構建；然后將提取的特征輸入彈性池化層...
  • 本發(fā)明屬于相機標定領域，公開了一種雙目相機的標定方法。標定方法包括：第一步對雙目相機中的左單目相機、右單目相機分別進行標定，獲取各單目相機內部參數(shù)矩陣K，并得到各單目相機畸變參數(shù)；第二步對雙目相機中的左單目相機、右單目相機同時進行標定，獲得...
  • 一種城市交通場景下航拍小目標檢測方法及系統(tǒng)。屬于神經網絡目標檢測技術領域，具體涉及城市交通場景下小目標檢測技術領域。其解決了以往的目標檢測方法對于城市交通場景中的無人機航拍圖像目標檢測精度低的技術問題。基于改進的YOLOv7模型進行檢測，對...
  • 本發(fā)明公開了一種輕量級目標檢測方法及無人機畫面目標檢測方法，包括獲取現(xiàn)有的目標檢測圖像數(shù)據(jù)信息并預處理以構建訓練數(shù)據(jù)集；基于卷積網絡、空間金字塔池化融合網絡和特征提取網絡，構建輕量級目標檢測初始模型并訓練得到輕量級目標檢測模型；采用輕量級目...
  • 本發(fā)明公開了基于三元組置信度檢測的圖像語義誤識別判斷方法，包括：在GRU基礎上增設歷史動態(tài)門模塊，構建HG?GRU模型，并在其輸入、輸出端分別引入GC、SEM模塊；基于上述三個模型構建HGReasoner評估器，并結合ResourceRan...
  • 本發(fā)明涉及遙感圖像處理領域，公開了基于解混的端到端高光譜圖像變化檢測方法及系統(tǒng)，其中方法，包括：獲取待檢測的雙時相高光譜圖像；對第一時相高光譜圖像和第二時相高光譜圖像進行相減得到待檢測的圖像差圖；將待檢測的圖像差圖，輸入到訓練后的高光譜圖像...
  • 本發(fā)明公開了一種隱蔽性地質災害多模態(tài)遙感智能識別方法，包括：對多模態(tài)遙感數(shù)據(jù)進行歸一化處理；構建像素級跨模態(tài)視覺轉換器；構建像素級跨模態(tài)注意力模塊，包括像素自注意子模塊、像素互注意子模塊和層適應混合模塊；引入層適應性噪聲機制，自適應調節(jié)不同...
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