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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明提供一種基于多組學分析的血脂異常智能干預方法，旨在為血脂異常患者提供科學、個性化的治療和生活方式指導。將深度學習模型的預測能力與知識圖譜和規(guī)則引擎的解釋性和安全性校驗機制相結(jié)合，確保每個干預方案的科學性、可解釋性和安全性。通過深度學習...
  • 本發(fā)明適用于智慧民航技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種惡劣天氣下的飛行計劃動態(tài)生成方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取數(shù)據(jù)，包括航班的起訖點和計劃時間、航路網(wǎng)、航班的航空器性能；基于氣象雷達數(shù)據(jù)，根據(jù)風險閾值，預測航路網(wǎng)在未來的連通情況；構(gòu)建基于不同調(diào)度優(yōu)...
  • 本發(fā)明屬于智慧城市技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于云技術(shù)平臺的城市智慧停車管理方法及系統(tǒng)，通過區(qū)域停車資源協(xié)調(diào)，確定目標車輛所在區(qū)域內(nèi)的各候選停車場，并確定各候選停車場的停車狀況信息以及目標車輛至各候選停車場的通行狀況信息，然后計算目標車輛至各...
  • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的地質(zhì)災害監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，涉及地質(zhì)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括建立地質(zhì)災害?地質(zhì)特征的匹配關(guān)系，從而準確適配每個地質(zhì)災害所對應的所有相關(guān)地質(zhì)特征，為后續(xù)地質(zhì)災害的監(jiān)測和預警提供了可靠基礎。設定每個地質(zhì)災害隱患點下每...
  • 本發(fā)明公開的一種基于UWB測距的報警系統(tǒng)與方法，其中系統(tǒng)包括：UWB基站、UWB終端、服務器終端和用戶終端，UWB基站包括主控模組、基站UWB模組、基站通信模組、語音模組、報警燈和基站供電模組，用于接收服務器終端的指令數(shù)據(jù)，并向服務器終端發(fā)...
  • 本發(fā)明涉及皮劃艇動作識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的皮劃艇動作識別方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，所述方法包括獲取皮劃艇動作數(shù)據(jù)；所述皮劃艇動作數(shù)據(jù)包括皮劃艇力學數(shù)據(jù)、皮劃艇運動學數(shù)據(jù)和皮劃艇環(huán)境數(shù)據(jù)；采用基于稀疏約束的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡...
  • 本發(fā)明屬于文本標識分析領(lǐng)域，涉及一種文本樣本識別分析標注方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。本發(fā)明通過結(jié)合OCR技術(shù)與答題區(qū)動態(tài)定位，通過計算附近文本塊與答題區(qū)的相對距離及關(guān)聯(lián)度，實現(xiàn)高精度內(nèi)容識別；通過神經(jīng)網(wǎng)絡提取個性化筆跡特征構(gòu)建撰寫人員筆跡模型，將...
  • 本發(fā)明提供基于改進型YOLO v5的無人機跑道障礙物識別方法及避障方法，屬于障礙物識別技術(shù)領(lǐng)域。無人機跑道障礙物識別方法包括獲取數(shù)據(jù)圖像；應用天空分割方法對所述數(shù)據(jù)圖像進行分割，獲得分割后數(shù)據(jù)圖像。配置改進型YOLO v5視覺模型，改進型Y...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種基于門控注意力雙分支編碼器的車道區(qū)域分割方法，包括以下步驟：步驟一：獲取場景圖像樣本；步驟二：對場景圖像樣本進行預處理，且導入構(gòu)建的深度模型訓練；步驟三：搭建網(wǎng)絡編解碼器，對圖像樣本進行特征融合并獲得...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像與運動行為預測的行人識別方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：采集并對環(huán)境和行人信息進行分析，以得到目標環(huán)境和行人信息；基于GCN網(wǎng)絡和DeepSort算法結(jié)合目標環(huán)境和行人信息對行人的運動行為軌跡進行預測...
  • 本發(fā)明涉及玉米含水量預測領(lǐng)域，尤其涉及一種玉米籽粒含水量的田間智能預測方法，該方法包括：對玉米植株光譜圖像與玉米籽粒含水量數(shù)據(jù)進行采集，通過對光譜像元反射率數(shù)據(jù)進行穩(wěn)定性篩選，得到初步光譜波段篩選結(jié)果；對初步光譜波段篩選結(jié)果進行波段權(quán)重分析...
  • 本發(fā)明涉及圖像增強技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于視覺分析的遙感圖像增強方法及系統(tǒng)。該方法首先通過連通域算法，獲取遙感圖像的多個初步連通域；然后，根據(jù)每個初步連通域內(nèi)的顏色、紋理狀況、面積、所有邊緣像素點間的最短距離，獲取該遙感圖像的多個連通域，通過...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于生成式人工智能的工程數(shù)據(jù)處理方法和相關(guān)設備，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，在該方法中，獲取不同工程環(huán)境和設計參數(shù)的多個歷史工程數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理后提取工程特征數(shù)據(jù)，涵蓋工程方案設計參數(shù)和工程環(huán)境數(shù)據(jù)。接著，利用生成式AI算法和標...
  • 本發(fā)明提供了一種目標檢測方法、裝置及設備，涉及領(lǐng)域自適應領(lǐng)域。包括：對目標域圖像樣本進行不同處理后分別輸入源域的預訓練的教師模型和目標域的待訓練的學生模型，得到教師編碼特征、教師解碼特征、學生編碼特征和學生解碼特征；基于學生類別預測結(jié)果得到...
  • 本申請涉及一種基于孔群約束的噪聲點篩選方法，包括：將橋梁孔板工件上孔群的三維點集投影到平面上進行降維，以形成孔群的二維點集；基于孔群的二維點集建立孔群約束模型；根據(jù)孔群約束模型剔除噪聲點；基于二維點集建立孔群約束模型包括：孔群分布形成平行四...
  • 本發(fā)明公開了一種雜亂混疊場景下多類別目標語義分割方法、設備及介質(zhì)，涉及語義分割技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：構(gòu)建基準數(shù)據(jù)集；構(gòu)建以U?Net網(wǎng)絡為原型的基準神經(jīng)網(wǎng)絡模型，基準神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括下采樣網(wǎng)絡及上采樣網(wǎng)絡，下采樣網(wǎng)絡為融入通道注意力機制的...
  • 本發(fā)明公開了多尺度微小缺陷的快速檢測方法、計算機設備及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采集電路板的圖像并進行預處理，以獲得圖像檢測數(shù)據(jù)；將所述圖像檢測數(shù)據(jù)輸入至預先搭建好的缺陷檢測模型中，以獲得缺陷檢測結(jié)果；其中，所述缺陷檢測模...
  • 本發(fā)明公開的是一種面向虛擬試衣的保輪廓特征網(wǎng)格變形系統(tǒng)及其方法，包括創(chuàng)建人體模特數(shù)據(jù)庫；訓練服裝類目分類與關(guān)鍵點檢測模型、服裝分割模型；提取服裝輪廓線后三角網(wǎng)格細分服裝區(qū)域，通過相似變換和服裝網(wǎng)格微分變形；構(gòu)建關(guān)于服裝輪廓線的線性最小二乘稀...
  • 本發(fā)明公開了一種全流程自動化超高分辨率圖像配準方法和裝置，該方法包括：超高分辨率圖像的讀取與對齊操作并生成低分辨率圖像對，對低分辨率圖像對進行增強和背景去除處理，進一步采用SIFT算法提取圖像的特征點和描述符，通過FLANN算法進行特征匹配...
  • 本發(fā)明涉及液晶面板缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種液晶面板亮度不均勻缺陷的檢測方法和系統(tǒng)，使用光度計獲取液晶面板在顯示模式下的圖像，并通過高精度傳感器捕捉亮度信息，采用圖像分割算法，結(jié)合自適應閾值分割、深度學習語義分割和區(qū)域生長算法，精確識...
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