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  • 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(jì)劃動(dòng)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(diǎn)和計(jì)劃時(shí)間、航路網(wǎng)、航班的航空器性能；基于氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)閾值，預(yù)測(cè)航路網(wǎng)在未來(lái)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(kāi)了一種基于云技術(shù)平臺(tái)的城市智慧停車(chē)管理方法及系統(tǒng)，通過(guò)區(qū)域停車(chē)資源協(xié)調(diào)，確定目標(biāo)車(chē)輛所在區(qū)域內(nèi)的各候選停車(chē)場(chǎng)，并確定各候選停車(chē)場(chǎng)的停車(chē)狀況信息以及目標(biāo)車(chē)輛至各候選停車(chē)場(chǎng)的通行狀況信息，然后計(jì)算目標(biāo)車(chē)輛至各...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)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(zāi)害?地質(zhì)特征的匹配關(guān)系，從而準(zhǔn)確適配每個(gè)地質(zhì)災(zāi)害所對(duì)應(yīng)的所有相關(guān)地質(zhì)特征，為后續(xù)地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)和預(yù)警提供了可靠基礎(chǔ)。設(shè)定每個(gè)地質(zhì)災(zāi)害隱患點(diǎn)下每...
  • 本發(fā)明公開(kāi)的一種基于UWB測(cè)距的報(bào)警系統(tǒng)與方法，其中系統(tǒng)包括：UWB基站、UWB終端、服務(wù)器終端和用戶(hù)終端，UWB基站包括主控模組、基站UWB模組、基站通信模組、語(yǔ)音模組、報(bào)警燈和基站供電模組，用于接收服務(wù)器終端的指令數(shù)據(jù)，并向服務(wù)器終端發(fā)...
  • 本發(fā)明涉及皮劃艇動(dòng)作識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的皮劃艇動(dòng)作識(shí)別方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品，所述方法包括獲取皮劃艇動(dòng)作數(shù)據(jù)；所述皮劃艇動(dòng)作數(shù)據(jù)包括皮劃艇力學(xué)數(shù)據(jù)、皮劃艇運(yùn)動(dòng)學(xué)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(luò)...
  • 本發(fā)明屬于文本標(biāo)識(shí)分析領(lǐng)域，涉及一種文本樣本識(shí)別分析標(biāo)注方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明通過(guò)結(jié)合OCR技術(shù)與答題區(qū)動(dòng)態(tài)定位，通過(guò)計(jì)算附近文本塊與答題區(qū)的相對(duì)距離及關(guān)聯(lián)度，實(shí)現(xiàn)高精度內(nèi)容識(shí)別；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取個(gè)性化筆跡特征構(gòu)建撰寫(xiě)人員筆跡模型，將...
  • 本發(fā)明提供基于改進(jìn)型YOLO v5的無(wú)人機(jī)跑道障礙物識(shí)別方法及避障方法，屬于障礙物識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。無(wú)人機(jī)跑道障礙物識(shí)別方法包括獲取數(shù)據(jù)圖像；應(yīng)用天空分割方法對(duì)所述數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行分割，獲得分割后數(shù)據(jù)圖像。配置改進(jìn)型YOLO v5視覺(jué)模型，改進(jìn)型Y...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于門(mén)控注意力雙分支編碼器的車(chē)道區(qū)域分割方法，包括以下步驟：步驟一：獲取場(chǎng)景圖像樣本；步驟二：對(duì)場(chǎng)景圖像樣本進(jìn)行預(yù)處理，且導(dǎo)入構(gòu)建的深度模型訓(xùn)練；步驟三：搭建網(wǎng)絡(luò)編解碼器，對(duì)圖像樣本進(jìn)行特征融合并獲得...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像與運(yùn)動(dòng)行為預(yù)測(cè)的行人識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：采集并對(duì)環(huán)境和行人信息進(jìn)行分析，以得到目標(biāo)環(huán)境和行人信息；基于GCN網(wǎng)絡(luò)和DeepSort算法結(jié)合目標(biāo)環(huán)境和行人信息對(duì)行人的運(yùn)動(dòng)行為軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)...
  • 本發(fā)明涉及玉米含水量預(yù)測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種玉米籽粒含水量的田間智能預(yù)測(cè)方法，該方法包括：對(duì)玉米植株光譜圖像與玉米籽粒含水量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過(guò)對(duì)光譜像元反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)定性篩選，得到初步光譜波段篩選結(jié)果；對(duì)初步光譜波段篩選結(jié)果進(jìn)行波段權(quán)重分析...
  • 本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于視覺(jué)分析的遙感圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。該方法首先通過(guò)連通域算法，獲取遙感圖像的多個(gè)初步連通域；然后，根據(jù)每個(gè)初步連通域內(nèi)的顏色、紋理狀況、面積、所有邊緣像素點(diǎn)間的最短距離，獲取該遙感圖像的多個(gè)連通域，通過(guò)...
  • 本申請(qǐng)?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(shè)備，涉及電數(shù)字?jǐn)?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(shè)計(jì)參數(shù)的多個(gè)歷史工程數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后提取工程特征數(shù)據(jù)，涵蓋工程方案設(shè)計(jì)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(biāo)...
  • 本發(fā)明提供了一種目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置及設(shè)備，涉及領(lǐng)域自適應(yīng)領(lǐng)域。包括：對(duì)目標(biāo)域圖像樣本進(jìn)行不同處理后分別輸入源域的預(yù)訓(xùn)練的教師模型和目標(biāo)域的待訓(xùn)練的學(xué)生模型，得到教師編碼特征、教師解碼特征、學(xué)生編碼特征和學(xué)生解碼特征；基于學(xué)生類(lèi)別預(yù)測(cè)結(jié)果得到...
  • 本申請(qǐng)涉及一種基于孔群約束的噪聲點(diǎn)篩選方法，包括：將橋梁孔板工件上孔群的三維點(diǎn)集投影到平面上進(jìn)行降維，以形成孔群的二維點(diǎn)集；基于孔群的二維點(diǎn)集建立孔群約束模型；根據(jù)孔群約束模型剔除噪聲點(diǎn)；基于二維點(diǎn)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(kāi)了一種雜亂混疊場(chǎng)景下多類(lèi)別目標(biāo)語(yǔ)義分割方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及語(yǔ)義分割技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：構(gòu)建基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集；構(gòu)建以U?Net網(wǎng)絡(luò)為原型的基準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括下采樣網(wǎng)絡(luò)及上采樣網(wǎng)絡(luò)，下采樣網(wǎng)絡(luò)為融入通道注意力機(jī)制的...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了多尺度微小缺陷的快速檢測(cè)方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)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(jìn)行預(yù)處理，以獲得圖像檢測(cè)數(shù)據(jù)；將所述圖像檢測(cè)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先搭建好的缺陷檢測(cè)模型中，以獲得缺陷檢測(cè)結(jié)果；其中，所述缺陷檢測(cè)模...
  • 本發(fā)明公開(kāi)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?cái)?shù)據(jù)庫(kù)；訓(xùn)練服裝類(lèi)目分類(lèi)與關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型、服裝分割模型；提取服裝輪廓線后三角網(wǎng)格細(xì)分服裝區(qū)域，通過(guò)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(kāi)了一種全流程自動(dòng)化超高分辨率圖像配準(zhǔn)方法和裝置，該方法包括：超高分辨率圖像的讀取與對(duì)齊操作并生成低分辨率圖像對(duì)，對(duì)低分辨率圖像對(duì)進(jìn)行增強(qiáng)和背景去除處理，進(jìn)一步采用SIFT算法提取圖像的特征點(diǎn)和描述符，通過(guò)FLANN算法進(jìn)行特征匹配...
  • 本發(fā)明涉及液晶面板缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種液晶面板亮度不均勻缺陷的檢測(cè)方法和系統(tǒng)，使用光度計(jì)獲取液晶面板在顯示模式下的圖像，并通過(guò)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(yīng)閾值分割、深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割和區(qū)域生長(zhǎng)算法，精確識(shí)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于高斯濾波算法的變壓器套管故障紅外圖像識(shí)別方法，涉及電力設(shè)備故障識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取變壓器套管紅外圖像；通過(guò)高斯濾波方法對(duì)變壓器套管紅外圖像進(jìn)行平滑處理；采用平均值方法，將平滑處理后的變壓器套管紅外圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖；使用灰...
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