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計算;推算;計數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
  • 本發(fā)明公開了一種高壩泄洪總?cè)芙鈿怏w過飽和快速預(yù)警消弱方法，通過獲取多源監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建TDG狀態(tài)特征向量，基于多時間尺度氣泡動力學模型計算超聲波調(diào)控目標參數(shù)，利用自適應(yīng)參數(shù)映射網(wǎng)絡(luò)生成超聲波實時執(zhí)行參數(shù)，采用空間定向控制算法實現(xiàn)TDG區(qū)域精準干...
  • 本發(fā)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智慧配電間運維方法及系統(tǒng)，該方法包括：通過多源傳感設(shè)備采集配電間環(huán)境及設(shè)備數(shù)據(jù)，獲得原始多源數(shù)據(jù)；對原始多源數(shù)據(jù)進行標準化處理，獲得標準化異構(gòu)數(shù)據(jù)；通過時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)對設(shè)備振動特性與設(shè)備電力參數(shù)進行時空關(guān)聯(lián)建...
  • 本發(fā)明公開了一種融合形貌特征的太赫茲圖像配準方法，包括：對太赫茲圖像進行濾波去噪；對參考圖像和待配準圖像進行自適應(yīng)閾值分割處理，分別生成灰度圖像、二值化圖像和邊緣圖像三種類型圖像；分別從生成的灰度圖像、二值化圖像和邊緣圖像中提取紋理特征、幾...
  • 本發(fā)明公開了一種醫(yī)護人員動作監(jiān)測與疲勞預(yù)防方法、裝置及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：采集不同視角醫(yī)護人員姿態(tài)圖像，構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集；對原始數(shù)據(jù)集中的每張圖像進行數(shù)據(jù)增強處理；利用labelme軟件標注出人體關(guān)鍵點；標注后的...
  • 本發(fā)明公開了基于自動運營的智能船舶管理系統(tǒng)，具體涉及船舶管理領(lǐng)域，包括多變運營數(shù)據(jù)獲取模塊、動態(tài)工況感知模塊、彈性規(guī)則更新模塊、決策推理模塊、多目標動態(tài)優(yōu)化模塊、決策監(jiān)控模塊數(shù)字孿生驗證模塊；基于自動運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增強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時性。該方法包括：步驟S1：從雷達和相機傳感器獲取的原始點云數(shù)據(jù)和RGB圖像，對點云數(shù)據(jù)進行去噪和濾波；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習行為識別方法及系統(tǒng)。該方法通過獲取學生在線學習時的正面與側(cè)面RGB視頻數(shù)據(jù)及骨架數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后，利用深度學習技術(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：基于當前AI攝像機的運行狀態(tài)和當前視頻圖像質(zhì)量，判斷是否對當前視頻圖像進行圖像增強；若是，則將當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目標檢測網(wǎng)絡(luò)進行動態(tài)目標檢測。在特征點提取的同時根據(jù)檢測結(jié)果剔除動態(tài)特征點；然后，通過對極幾何約束剔除殘留的動態(tài)特征點和誤匹配的特征點...
  • 本發(fā)明涉及一種面向勞動教育管理信息系統(tǒng)的學習情況分析方法及系統(tǒng)，屬于教育管理領(lǐng)域。其包括以下步驟：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：獲取學生的基本信息和課程完成情況以及學習行為數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到特征的歸一化表示以及目標變量；特征工程：對特征的歸一...
  • 本發(fā)明提供了一種基于知識圖譜檢索的智能導(dǎo)游人機對話方法及系統(tǒng)，涉及人工智能和自然語言處技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括如下步驟：采集預(yù)定范圍內(nèi)的景點相關(guān)數(shù)據(jù)，對全部景點相關(guān)數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理，構(gòu)建導(dǎo)游領(lǐng)域下的知識圖譜；對知識圖譜中的實體和關(guān)系建立索引，...
  • 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)境保護和地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域；本方法通過多時相遙感影像數(shù)據(jù)獲取巖溶地貌變化信息，構(gòu)建自注意力增強、特征金字塔及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的時空分析模型...
  • 本發(fā)明實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...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N適于光伏區(qū)的牧草種子篩選方法及裝置，涉及種子智能篩選技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取目標光伏區(qū)在指定歷史時段內(nèi)每個采樣時刻的歷史環(huán)境參數(shù)，經(jīng)環(huán)境預(yù)測模型輸出指定未來時段內(nèi)每個采樣時刻的預(yù)測環(huán)境參數(shù)；獲取各待監(jiān)測區(qū)域的實際環(huán)境參數(shù)，確...
  • 本申請公開了一種多水源大型供水管網(wǎng)多目標分區(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便于實行壓力及計量管理，同時兼顧改造經(jīng)濟性的多目標供水管網(wǎng)分區(qū)...
  • 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)標準知識問答大模型訓(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)標準文檔；對所述電力技術(shù)標準文檔進行預(yù)處理，獲得預(yù)處理后電力技術(shù)標準文檔；將預(yù)處理后電力技術(shù)標準文檔輸入GNN網(wǎng)絡(luò)進行特征...
  • 本發(fā)明提供了一種鮮食葡萄采摘機器人的重疊葡萄簇實例分割及抓持定位方法，屬于機器人采摘技術(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邊緣標簽及真實像素區(qū)域標簽；S2、構(gòu)建深度卷積神...
  • 本發(fā)明提供了一種人機協(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)攝像頭進行圖像采集；微型計算機子系統(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)的目標檢測算法，對采集的圖像進行處理，...
  • 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幀進行對齊，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，提取多層級的時空特征，并進行...
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