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計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
  • 本發(fā)明涉及遙感圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及巖溶地貌遙感動(dòng)態(tài)演化分析方法及其系統(tǒng)，可應(yīng)用于巖溶地區(qū)資源管理、環(huán)境保護(hù)和地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域；本方法通過多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)獲取巖溶地貌變化信息，構(gòu)建自注意力增強(qiáng)、特征金字塔及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的時(shí)空分析模型...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種代碼生成方法、裝置、電子設(shè)備、以及介質(zhì)，其中的方法具體包括：接收軟件系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)圖；所述系統(tǒng)架構(gòu)圖包含：軟件系統(tǒng)的組件；對所述系統(tǒng)架構(gòu)圖進(jìn)行識別，得到的識別結(jié)果包括：所述系統(tǒng)架構(gòu)圖中包含的組件關(guān)鍵詞；根據(jù)關(guān)鍵詞與代碼...
  • 本發(fā)明公開了基于自動(dòng)運(yùn)營的智能船舶管理系統(tǒng)，具體涉及船舶管理領(lǐng)域，包括多變運(yùn)營數(shù)據(jù)獲取模塊、動(dòng)態(tài)工況感知模塊、彈性規(guī)則更新模塊、決策推理模塊、多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化模塊、決策監(jiān)控模塊數(shù)字孿生驗(yàn)證模塊；基于自動(dòng)運(yùn)營的智能船舶管理系統(tǒng)通過更新彈性規(guī)則知...
  • 本發(fā)明提供了一種多模態(tài)人群計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)，該方法通過獲取圖像，并提取圖像的圖像特征，圖像包括可見光模態(tài)圖像和熱紅外模態(tài)圖像；將可見光模態(tài)圖像和熱紅外模態(tài)圖像的圖像特征逐層級的通過空間頻率引導(dǎo)模塊中的空間頻率注意力生成目標(biāo)注意圖；將各層級的可...
  • 本發(fā)明公開了一種融合雙尺度通道注意力和深度估計(jì)增強(qiáng)的三維車輛檢測方法，目的是提高三維檢測算法的檢測精度和實(shí)時(shí)性。該方法包括：步驟S1：從雷達(dá)和相機(jī)傳感器獲取的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)和RGB圖像，對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪和濾波；步驟S2：提取2D和3D特征，...
  • 本發(fā)明涉及教育信息化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多視圖深度行為識別的在線學(xué)習(xí)行為識別方法及系統(tǒng)。該方法通過獲取學(xué)生在線學(xué)習(xí)時(shí)的正面與側(cè)面RGB視頻數(shù)據(jù)及骨架數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取視頻和骨架數(shù)據(jù)的特征向量，使用模態(tài)間循環(huán)生成對...
  • 本發(fā)明公開了一種煤礦副井提升斜巷的綜合監(jiān)測預(yù)警方法和裝置，屬于AI智能分析檢測領(lǐng)域。方法包括：基于當(dāng)前AI攝像機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和當(dāng)前視頻圖像質(zhì)量，判斷是否對當(dāng)前視頻圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)；若是，則將當(dāng)前視頻圖像輸入至訓(xùn)練好的增長對抗網(wǎng)絡(luò)模型的生成器，...
  • 本發(fā)明公開了一種動(dòng)態(tài)視覺SLAM隧道形變檢測方法，該方法以O(shè)RB_SLAM3算法為基礎(chǔ)，結(jié)合YOLOv10目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測。在特征點(diǎn)提取的同時(shí)根據(jù)檢測結(jié)果剔除動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)；然后，通過對極幾何約束剔除殘留的動(dòng)態(tài)特征點(diǎn)和誤匹配的特征點(diǎn)...
  • 本申請公開了一種多水源大型供水管網(wǎng)多目標(biāo)分區(qū)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，該方法包括設(shè)定優(yōu)化基礎(chǔ)參數(shù)、主干管識別、分區(qū)方案構(gòu)建、多目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建、分區(qū)約束條件和優(yōu)化模型求解方法。本申請?zhí)岢隽艘环N便于實(shí)行壓力及計(jì)量管理，同時(shí)兼顧改造經(jīng)濟(jì)性的多目標(biāo)供水管網(wǎng)分區(qū)...
  • 本發(fā)明公開一種基于上下文關(guān)鍵子塊的視頻火焰檢測方法，涉及視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待測圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)分割為若干指定分辨率圖像塊，標(biāo)記塊中的類火像素并統(tǒng)計(jì)類火像素?cái)?shù)量；按照該數(shù)量對圖像塊降序排序，選取前若干圖像塊，提取低三位...
  • 本申請公開了一種基于骨架時(shí)空特征融合圖卷積網(wǎng)絡(luò)的人體動(dòng)作識別方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，該方法包括將待檢測視頻輸入至姿態(tài)估計(jì)算法，得到待檢測視頻的人體骨架數(shù)據(jù)集；對人體骨架數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到骨架關(guān)節(jié)信息流、骨架關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)信息流、骨...
  • 本發(fā)明涉及一種可視化教學(xué)的輔助識別方法、系統(tǒng)及終端，涉及教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，其包括：獲取操作人員的觸發(fā)信息；根據(jù)觸發(fā)信息從預(yù)設(shè)的觸發(fā)數(shù)據(jù)庫中匹配出圖文檢測參數(shù)；根據(jù)圖文檢測參數(shù)從預(yù)設(shè)的操作數(shù)據(jù)庫中匹配出操作步驟集，并獲取操作人員的操作信息；根據(jù)操...
  • 本發(fā)明公開了一種基于區(qū)塊鏈的建筑領(lǐng)域中數(shù)據(jù)打包的方法，包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)模塊、區(qū)塊打包服務(wù)模塊和區(qū)塊鏈系統(tǒng)；所述區(qū)塊打包服務(wù)模塊包含HTTPS模塊、交易池模塊、區(qū)塊模板管理模塊、數(shù)據(jù)打包模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、密鑰管理模塊和GRPC模塊。本發(fā)明提取業(yè)務(wù)...
  • 本發(fā)明公開了一種基于C?YOLOv3的鍵帽缺陷檢測方法，通過構(gòu)建C?YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型，C?YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型包括骨干網(wǎng)絡(luò)和檢測網(wǎng)絡(luò)，并通過降低C?YOLOv3網(wǎng)絡(luò)模型的損失函數(shù)Loss進(jìn)行訓(xùn)練得到鍵帽表面缺陷檢測模型；C?YOLOv3...
  • 本發(fā)明提供了一種人機(jī)協(xié)同便攜式疏果系統(tǒng)，屬于智能疏果技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：圖像采集子系統(tǒng)，用于利用工業(yè)攝像頭進(jìn)行圖像采集；微型計(jì)算機(jī)子系統(tǒng)，用于利用無線通信技術(shù)，獲取采集的圖像，并利用基于半監(jiān)督域自適應(yīng)的目標(biāo)檢測算法，對采集的圖像進(jìn)行處理，...
  • 本發(fā)明屬于大模型訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種電力技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)知識問答大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造方法及裝置；所述方法包括：獲取電力技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔；對所述電力技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后電力技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔；將預(yù)處理后電力技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文檔輸入GNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征...
  • 本發(fā)明提供了一種鮮食葡萄采摘機(jī)器人的重疊葡萄簇實(shí)例分割及抓持定位方法，屬于機(jī)器人采摘技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所述方法包括以下步驟：包括以下步驟：S1、構(gòu)建果園重疊葡萄簇的圖像數(shù)據(jù)庫，得到重疊葡萄簇真實(shí)邊緣標(biāo)簽及真實(shí)像素區(qū)域標(biāo)簽；S2、構(gòu)建深度卷積神...
  • 本發(fā)明公開了一種基于金字塔多層級信息融合視頻比特深度增強(qiáng)方法及裝置，方法包括：輸入連續(xù)的零填充低比特深度視頻幀，通過特征對齊模塊將相鄰幀與目標(biāo)幀進(jìn)行對齊，生成對齊特征；將對齊后的特征輸入金字塔特征提取融合模塊中，提取多層級的時(shí)空特征，并進(jìn)行...
  • 本說明書實(shí)施例提供圖像處理方法、圖像處理模型的訓(xùn)練方法，其中所述圖像處理方法包括：接收圖像處理任務(wù)，其中，所述圖像處理任務(wù)攜帶目標(biāo)檢測區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)目標(biāo)圖像，所述目標(biāo)圖像處理任務(wù)用于檢測所述目標(biāo)檢測區(qū)域是否異常；將所述多個(gè)目標(biāo)圖像輸入至圖像...
  • 本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種多層次動(dòng)態(tài)智能自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理與信息評估方法和系統(tǒng)。該方法包括：構(gòu)建數(shù)據(jù)庫環(huán)境作業(yè)數(shù)據(jù)集，結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)對大語言模型進(jìn)行針對性訓(xùn)練與微調(diào)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中多表格的全自動(dòng)數(shù)據(jù)分析、查詢及信息提??；建立多層次智能體交互與...
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