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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)明涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智慧配電間運(yùn)維方法及系統(tǒng),該方法包括:通過(guò)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(duì)原始多源數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,獲得標(biāo)準(zhǔn)化異構(gòu)數(shù)據(jù);通過(guò)時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)設(shè)備振動(dòng)特性與設(shè)備電力參數(shù)進(jìn)行時(shí)空關(guān)聯(lián)建...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合形貌特征的太赫茲圖像配準(zhǔn)方法,包括:對(duì)太赫茲圖像進(jìn)行濾波去噪;對(duì)參考圖像和待配準(zhǔn)圖像進(jìn)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(kāi)了一種醫(yī)護(hù)人員動(dòng)作監(jiān)測(cè)與疲勞預(yù)防方法、裝置及存儲(chǔ)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(hù)人員姿態(tài)圖像,構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集;對(duì)原始數(shù)據(jù)集中的每張圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理;利用labelme軟件標(biāo)注出人體關(guān)鍵點(diǎn);標(biāo)注后的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于自動(dòng)運(yùn)營(yíng)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(yíng)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(yíng)的智能船舶管理系統(tǒng)通過(guò)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(guò)獲取圖像,并提取圖像的圖像特征,圖像包括可見(jiàn)光模態(tài)圖像和熱紅外模態(tài)圖像;將可見(jiàn)光模態(tài)圖像和熱紅外模態(tài)圖像的圖像特征逐層級(jí)的通過(guò)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(jí)的可...
  • 本發(fā)明公開(kāi)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(cè)方法,目的是提高三維檢測(cè)算法的檢測(cè)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(duì)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(shí)別的在線學(xué)習(xí)行為識(shí)別方法及系統(tǒng)。該方法通過(guò)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(guò)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(duì)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種煤礦副井提升斜巷的綜合監(jiān)測(cè)預(yù)警方法和裝置,屬于AI智能分析檢測(cè)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(duì)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(zhǎng)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型的生成器,...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種動(dòng)態(tài)視覺(jué)SLAM隧道形變檢測(cè)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(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)。在特征點(diǎn)提取的同時(shí)根據(jù)檢測(cè)結(jié)果剔除動(dòng)態(tài)特征點(diǎn);然后,通過(guò)對(duì)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)...
  • 本發(fā)明涉及一種面向勞動(dòng)教育管理信息系統(tǒng)的學(xué)習(xí)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(xué)生的基本信息和課程完成情況以及學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到特征的歸一化表示以及目標(biāo)變量;特征工程:對(duì)特征的歸一...
  • 本發(fā)明提供了一種基于知識(shí)圖譜檢索的智能導(dǎo)游人機(jī)對(duì)話方法及系統(tǒng),涉及人工智能和自然語(yǔ)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(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù),對(duì)全部景點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,構(gòu)建導(dǎo)游領(lǐng)域下的知識(shí)圖譜;對(duì)知識(shí)圖譜中的實(shí)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(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(guò)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(duì)所述系統(tǒng)架構(gòu)圖進(jìn)行識(shí)別,得到的識(shí)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(qǐng)?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(biāo)光伏區(qū)在指定歷史時(shí)段內(nèi)每個(gè)采樣時(shí)刻的歷史環(huán)境參數(shù),經(jīng)環(huán)境預(yù)測(cè)模型輸出指定未來(lái)時(shí)段內(nèi)每個(gè)采樣時(shí)刻的預(yù)測(cè)環(huán)境參數(shù);獲取各待監(jiān)測(cè)區(qū)域的實(shí)際環(huán)境參數(shù),確...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)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(shí)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(qǐng)?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(shí)問(wèn)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(duì)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(kù),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(wú)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(cè)算法,對(duì)采集的圖像進(jìn)行處理,...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于金字塔多層級(jí)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(guò)特征對(duì)齊模塊將相鄰幀與目標(biāo)幀進(jìn)行對(duì)齊,生成對(duì)齊特征;將對(duì)齊后的特征輸入金字塔特征提取融合模塊中,提取多層級(jí)的時(shí)空特征,并進(jìn)行...
  • 本說(shuō)明書(shū)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?qǐng)D像處理任務(wù),其中,所述圖像處理任務(wù)攜帶目標(biāo)檢測(cè)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(cè)所述目標(biāo)檢測(cè)區(qū)域是否異常;將所述多個(gè)目標(biāo)圖像輸入至圖像...
技術(shù)分類
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