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  • 本發(fā)明公開了一種家庭物聯(lián)網(wǎng)集成的火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)及其聯(lián)動(dòng)控制方法，涉及智能家居安全技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)整合第一感知識(shí)別模塊、第二深度識(shí)別模塊、聯(lián)動(dòng)控制模塊、云管理平臺(tái)模塊和系統(tǒng)自檢模塊，有效解決了現(xiàn)有火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)中虛警率高、聯(lián)動(dòng)設(shè)備易誤觸發(fā)以及聯(lián)動(dòng)控...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┴?cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)糾錯(cuò)及標(biāo)準(zhǔn)化處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：基于文本糾錯(cuò)模型對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表圖像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)OCR文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本糾錯(cuò)處理以得到糾錯(cuò)后文本數(shù)據(jù)；文本糾錯(cuò)模型預(yù)先基于各個(gè)不同的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則文本數(shù)據(jù)對(duì)掩碼語(yǔ)言模型微調(diào)后形...
  • 本發(fā)明公開了一種基于Attention和Retinex技術(shù)的低光照安防檢測(cè)裝置，屬于安防監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，解決了傳統(tǒng)安防監(jiān)控系統(tǒng)在低光照下的表現(xiàn)受限，常常無(wú)法有效完成目標(biāo)監(jiān)控和安全防范任務(wù)的問(wèn)題。包括輸入層、分解網(wǎng)絡(luò)、反射分量去噪網(wǎng)絡(luò)、照度分量...
  • 本公開涉及一種山區(qū)河流水面矢量提取方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，提取方法包括：在當(dāng)前光學(xué)遙感影像和各個(gè)歷史光學(xué)遙感影像中，確定陰影區(qū)域上下游相同位置預(yù)設(shè)長(zhǎng)度的河段的當(dāng)前水面面積和歷史水面面積；在當(dāng)前水面面積與各個(gè)歷史水面面積的相對(duì)偏差符合...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種醫(yī)學(xué)圖像分類方法和裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在第一醫(yī)療數(shù)據(jù)端，根據(jù)源醫(yī)學(xué)圖像和疾病類別標(biāo)簽進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到源醫(yī)學(xué)圖像分類模型，在第二醫(yī)療數(shù)據(jù)端，根據(jù)目標(biāo)醫(yī)學(xué)圖像和源醫(yī)學(xué)圖像分類模型進(jìn)...
  • 本發(fā)明涉及一種基于深度層次感知的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)，屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中需要針對(duì)不同場(chǎng)景設(shè)計(jì)不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不具有通用性和可擴(kuò)展性且精度不高的問(wèn)題。方法包括：獲取訓(xùn)練樣本圖像集及對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，并基于各標(biāo)簽的層次關(guān)系構(gòu)建標(biāo)簽樹；對(duì)語(yǔ)義...
  • 本發(fā)明公開了一種視頻防錄制的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于視頻防錄制技術(shù)領(lǐng)域，解決通過(guò)添加水印防錄屏影響用戶觀看的技術(shù)問(wèn)題。方法包括設(shè)置埋點(diǎn)像素的過(guò)程和匹配埋點(diǎn)像素的過(guò)程；設(shè)置埋點(diǎn)像素的過(guò)程是以M*N像素區(qū)域單元分割視頻圖片，將分割區(qū)域內(nèi)...
  • 本公開提供了一種基于稀疏點(diǎn)云的圖像檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等場(chǎng)景。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取待處理圖像，確定待處理圖像中的非零點(diǎn)的坐標(biāo)位置；待處理圖...
  • 本公開提供了一種基于稀疏點(diǎn)云的圖像檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等場(chǎng)景。方案包括：獲取待處理圖像，確定待處理圖像的稀疏特征數(shù)據(jù)；待處理圖像為稀疏點(diǎn)云...
  • 本申請(qǐng)涉及航空裝配技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種直升機(jī)尾傳動(dòng)軸同軸度調(diào)整過(guò)程中墊片調(diào)整量的計(jì)算方法，方法包括：構(gòu)建直升機(jī)尾傳動(dòng)軸的目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)和目標(biāo)虛擬相機(jī)，以確定直升機(jī)尾傳動(dòng)軸的第一同軸度誤差表征向量；獲取直升機(jī)尾傳動(dòng)軸的目標(biāo)測(cè)量數(shù)據(jù)，并將目標(biāo)測(cè)量...
  • 本發(fā)明公開了一種加權(quán)光斑中心定位電路及其應(yīng)用，該電路包括：數(shù)據(jù)采集模塊、PS端和PL端；數(shù)據(jù)采集模塊的輸入端與PS端連接，數(shù)據(jù)采集模塊的輸出端與PL端連接，數(shù)據(jù)采集模塊用于采集目標(biāo)物的圖像數(shù)據(jù)；PS端與PL端連接，PS端用于控制數(shù)據(jù)采集模塊...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種用戶流量確定方法、裝置、服務(wù)端、存儲(chǔ)介質(zhì)以及產(chǎn)品，該方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)任一雙目攝像機(jī)所采集的一幅待使用圖像；基于深度估計(jì)模型對(duì)待使用圖像進(jìn)行深度估計(jì)，得到待使用圖像所對(duì)應(yīng)的視差圖像；基于目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)待使用圖像和...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┑氖腔谠O(shè)備數(shù)據(jù)的銀行欺詐風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)定方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：獲取設(shè)備特征相關(guān)的風(fēng)控場(chǎng)景以及對(duì)應(yīng)風(fēng)控場(chǎng)景下的設(shè)備欺詐特征；獲取各風(fēng)控場(chǎng)景的設(shè)備相關(guān)原始數(shù)據(jù)；對(duì)設(shè)備相關(guān)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理清洗和驗(yàn)證，獲取清洗和驗(yàn)證后的設(shè)備相關(guān)原始數(shù)據(jù)...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種會(huì)話處理方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：獲取第一用戶與客服的目標(biāo)歷史會(huì)話對(duì)應(yīng)的第一會(huì)話消息，第二用戶與客服的當(dāng)前會(huì)話與目標(biāo)歷史會(huì)話對(duì)應(yīng)于同一目標(biāo)咨詢場(chǎng)景；若第一會(huì)話消息與當(dāng)前會(huì)話對(duì)應(yīng)于相同的目標(biāo)咨詢對(duì)象，則根...
  • 本發(fā)明提供了一種車輛健康評(píng)估方法、電子設(shè)備及介質(zhì)，本發(fā)明的車輛健康評(píng)估方法包括：將被評(píng)估車輛分為多個(gè)子系統(tǒng)；采用數(shù)字標(biāo)度構(gòu)造法得到子系統(tǒng)之間的評(píng)估指標(biāo)分值，根據(jù)子系統(tǒng)之間的評(píng)估指標(biāo)分值建立指標(biāo)矩陣；對(duì)指標(biāo)矩陣進(jìn)行一致性檢查，得到子系統(tǒng)的權(quán)重...
  • 本申請(qǐng)適用于低電壓治理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種工單處理方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。工單處理系統(tǒng)包括工單供服平臺(tái)和工單處理平臺(tái)，工單處理平臺(tái)包括初步處理平臺(tái)和綜合處理平臺(tái)。工單供服平臺(tái)在檢測(cè)到低電壓用戶數(shù)據(jù)滿足預(yù)設(shè)派單條件時(shí)生成工單，將工單派...
  • 本發(fā)明提供了一種智能隨線加工方法及系統(tǒng)，包括如下步驟：步驟S1、采集指定區(qū)域內(nèi)的物料的信息；步驟S2、根據(jù)步驟S1采集的物料信息判斷物料是否能夠進(jìn)行加工；步驟S3、若判斷物料能夠進(jìn)行加工則生成待加工標(biāo)簽，若判斷物料不能夠進(jìn)行加工則不生成待加...
  • 本發(fā)明提出非結(jié)構(gòu)化單據(jù)智能分揀的年金運(yùn)營(yíng)閉環(huán)管理方法及系統(tǒng)，將電子單據(jù)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別分揀，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)重點(diǎn)數(shù)據(jù)自動(dòng)錄入管理，并在整個(gè)業(yè)務(wù)處理流程中充分共享數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了電子單據(jù)管理流程化、自動(dòng)化、智能化，解決了僅支持對(duì)單據(jù)影像的審批流轉(zhuǎn)，缺乏對(duì)單據(jù)...
  • 本發(fā)明提出一種多源開放數(shù)據(jù)的城市碳排放百米級(jí)空間分布格網(wǎng)化方法，包括獲取目標(biāo)城市多源開放大數(shù)據(jù)，構(gòu)建百米格網(wǎng)多維度信息指數(shù)以及計(jì)算城市碳排放總量；根據(jù)百米格網(wǎng)多維度信息指數(shù)和城市碳排放總量獲得初始百米格網(wǎng)碳排放量，根據(jù)初始百米格網(wǎng)碳排放量分...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例涉及自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)領(lǐng)域，公開了一種基于城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的綠地優(yōu)化方法，通過(guò)對(duì)最大熵模型中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，將參數(shù)優(yōu)化后的最大熵模型作為城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，能夠優(yōu)選適用于該城市的模型參數(shù)，用以獲取城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，相比較...
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