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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明涉及材料疲勞壽命預(yù)測領(lǐng)域，具體公開了一種基于物理?數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的橡膠材料疲勞壽命預(yù)測方法，包括如下步驟：S1、通過試驗獲取橡膠疲勞壽命數(shù)據(jù)；S2、構(gòu)建基于連續(xù)介質(zhì)力學的疲勞壽命預(yù)測物理模型；S3、對物理模型預(yù)測壽命及試驗數(shù)據(jù)進行預(yù)處理...
  • 本發(fā)明屬于光電技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種探測器高重頻激光輻照效應(yīng)評估方法及系統(tǒng)。評估方法包括：確定高重頻激光參數(shù)和探測器結(jié)構(gòu)材料屬性參數(shù)；構(gòu)建探測器的熱力耦合瞬態(tài)模型，設(shè)置熱力耦合瞬態(tài)模型的傳熱物理場以及固體力學物理場邊界條件；對熱力耦合瞬態(tài)模型進...
  • 本發(fā)明涉及污染物濃度檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種漁業(yè)水域生態(tài)環(huán)境的污染監(jiān)測方法，包括：采集水流沖擊力數(shù)據(jù)序列和污染物濃度數(shù)據(jù)序列，根據(jù)水流沖擊力數(shù)據(jù)序列，得到任意一個檢測點在任意一個時刻的水流湍急程度，得到任意一個時刻水流對檢測區(qū)域的沖擊程度...
  • 本申請涉及LED顯示屏技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)算法的LED顯示屏直驅(qū)顯示方法及相關(guān)設(shè)備，其方法包括：獲取待顯示數(shù)據(jù)，并將待顯示數(shù)據(jù)發(fā)送至核心信號處理板；獲取信號幀時長；基于待顯示數(shù)據(jù)和信號幀時長，控制核心信號處理板輸出點陣掃描數(shù)據(jù)；將...
  • 本申請公開了一種顯示方法、顯示面板及顯示設(shè)備，涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于電壓補償電路，在子像素區(qū)域處于發(fā)光狀態(tài)的情形下，將子像素區(qū)域產(chǎn)生的漫反射光線轉(zhuǎn)換為光電流進行存儲，當檢測到子像素區(qū)域存在電壓補償需求時，將存儲的光電流輸出至像素驅(qū)動電...
  • 本發(fā)明涉及醫(yī)療教學用具技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種專用于骨傷康復(fù)的穴位針刺手法輔助訓練系統(tǒng)，包括：采集多次針刺下若干檢測時段的針刺深度及變化角度；分析鄰近檢測時段的針刺深度的變化差異關(guān)系，劃分若干分割時段；基于各分割時段內(nèi)針刺深度的變化趨勢及變化幅...
  • 本公開提供了一種車流量確定方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品。本公開的一種車流量確定方法，包括：根據(jù)路徑地圖，確定由起點至終點的多個引導(dǎo)節(jié)點，路徑地圖記錄了目標區(qū)域中全部的路徑節(jié)點以及相鄰路徑節(jié)點之間的有向路段，起點和終點均為路徑節(jié)點...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種用于路口車輛的異常行駛預(yù)警方法，該方法包括，采集每輛車在每幀路口監(jiān)控圖像中的位置坐標，進而得到每個車輛的間斷幀圖像，獲取每個車輛在其第一間斷幀圖像處的方向角以及速度，進而對每個車輛在其第一...
  • 本發(fā)明公開了基于無監(jiān)督終身學習的道路異常事件檢測預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括：利用分道路沿線和車端的多種傳感器采集交通場景數(shù)據(jù)并預(yù)處理；采用自編碼器對圖像數(shù)據(jù)進行無監(jiān)督特征提取，對非圖像數(shù)據(jù)使用主成分分析法進行特征降維提取主要特征；初始化異常檢測模...
  • 本發(fā)明提供了一種基于AI視覺的密集人員考勤通道，涉及出勤登記領(lǐng)域，通過自檢考勤通道和考勤系統(tǒng)的設(shè)置以及特定的使用方式，有效促使人員自發(fā)地有序排隊考勤，減少因考勤人員密集而產(chǎn)生的插隊、沖撞等行為，同時可提高人員主動勸阻化解他人之間沖突的積極性...
  • 本發(fā)明公開了基于PaddleOCR的商品標簽打印文字檢測方法及系統(tǒng)，涉及質(zhì)檢自動化技術(shù)領(lǐng)域，包括：上傳并存儲商品標簽對應(yīng)的模板圖片和打印圖片，對模板圖片及所述打印圖片進行OCR內(nèi)容識別，獲取各行文字的檢測框；對模板圖片和打印圖片中的檢測框進...
  • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，提供一種錯字識別方法及裝置，基于目標文字的圖像特征與各元素原型之間的匹配度，確定目標文字所包含各類元素原型的數(shù)量，元素原型指構(gòu)成文字的基本單元；基于圖像特征以及各類元素原型的數(shù)量，對目標文字進行元素分解，得到目標文...
  • 本申請公開了一種工業(yè)異常分割方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及工業(yè)異常檢測領(lǐng)域，包括：獲取工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集，對初始工業(yè)缺陷圖像進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以得到目標工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集；基于目標工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集對初始多模態(tài)預(yù)訓練模型進行微調(diào)，得到微調(diào)后工業(yè)多模態(tài)預(yù)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于深度學習的復(fù)合纖維膜孔徑分布預(yù)測方法，涉及分布預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，其通過采集多種圖像數(shù)據(jù)并分別進行編碼，并通過注意力機制生成復(fù)合編碼特征向量；基于所述復(fù)合編碼特征向量，對纖維交聯(lián)區(qū)與非交聯(lián)區(qū)進行區(qū)域分割，提取并量化孔徑分布主導(dǎo)...
  • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像處理的工件目標識別方法及系統(tǒng)，方法包括計算各像素點的銳化系數(shù)；通過銳化系數(shù)與預(yù)設(shè)的卷積核相乘的方法構(gòu)建最優(yōu)卷積核，通過最優(yōu)卷積核對圖像進行拉普拉斯銳化以進行工件識別；其中，銳化系數(shù)的計算方法包...
  • 本發(fā)明屬于鐵路異物侵限技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種軌道安全行車確定方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取包括侵限異物的軌道圖像；根據(jù)所述軌道圖像確定安全限界區(qū)域和侵限異物的坐標，并基于所述安全限界區(qū)域以及所述坐標，判斷所述侵限異物是否位于所述安全限界區(qū)域內(nèi)；...
  • 本發(fā)明提供了基于輕量化增強網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜光線下路況監(jiān)測方法及系統(tǒng)，屬于交通路況智能檢測領(lǐng)域。本發(fā)明采用弱光增強網(wǎng)絡(luò)PLED?Net，針對圖像在弱光環(huán)境下的低對比度和噪聲問題進行了優(yōu)化；在弱光增強網(wǎng)絡(luò)PLED?Net基礎(chǔ)上引入散光增強網(wǎng)絡(luò)TSD?...
  • 本發(fā)明提供了一種融合多源異構(gòu)遙感數(shù)據(jù)的滑坡演化階段預(yù)警判據(jù)確定方法，涉及滑坡災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警與滑坡判識技術(shù)領(lǐng)域。包括如下步驟：獲取SAR影像并預(yù)處理，得到預(yù)處理后的SAR影像；將預(yù)處理后的SAR影像經(jīng)Stacking?InSAR技術(shù)與SBAS?...
  • 本發(fā)明涉及橋梁檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了蓋梁支架變形檢測方法及系統(tǒng)，該方法首先使用圖像采集設(shè)備獲取待檢測的蓋梁支架圖像數(shù)據(jù)，隨后對圖像進行預(yù)處理，包括去噪、增強和灰度化處理，以提高圖像質(zhì)量。接著，采用先進的YOLOX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架構(gòu)建變形識別模型，...
  • 攝像圖像的可逆對抗干擾方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)對抗干擾技術(shù)領(lǐng)域。方法包含：獲取原始圖像并劃分為超像素塊。根據(jù)超像素塊，計算初始梯度然后構(gòu)建初始擾動貢獻矩陣。根據(jù)初始擾動貢獻矩陣，構(gòu)建初始擾動。將初始擾動疊加至原始圖像，獲取初始對抗樣...
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