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  • 本發(fā)明提供一種藍牙信號控制的停車場自動尋車和泊車方法及系統(tǒng)，該方法的步驟包括：接收車位預約指令，基于所述車位預約指令確定對應預約的車位，基于預約的車位確定對應的藍牙信標；激活對應的所述藍牙信標，構建對應的藍牙信標與車載的藍牙設備連接，基于車...
  • 本發(fā)明提供了一種糧庫人員吸煙行為檢測方法及系統(tǒng)，旨在提高復雜糧庫環(huán)境中對吸煙行為的檢測精度。現(xiàn)有系統(tǒng)面臨背景干擾、低分辨率和小目標等問題，影響了檢測準確性。本發(fā)明結合了改進YOLOv8算法的檢測系統(tǒng)，通過將人員目標檢測模型部署在邊緣設備上，...
  • 本發(fā)明涉及信號識別和定位技術領域，公開一種熒光顯微信號檢測模型的構建方法及其應用。本發(fā)明是一種基于自監(jiān)督深度學習的擬合方法，通過將熒光顯微鏡信號表征為感興趣模式(Pattern of Interest，POI)或其組合，并利用自監(jiān)督深度學習...
  • 本發(fā)明涉及貨車識別技術領域，公開了一種鐵路口岸貨場車號識別系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：車號識別單元，用于獲取鐵路口岸貨場中鐵路貨車的車號信息，還用于獲取鐵路貨車的外形信息；定位數(shù)據(jù)采集單元，用于在車號識別單元獲取鐵路口岸貨場中鐵路貨場的車號信息時...
  • 本發(fā)明涉及計算機視覺與深度學習技術，具體涉及一種邊緣增強特征聚合的道路井蓋病害檢測方法，包括以下步驟：S1：Backbone通過CNN網(wǎng)絡構建五層特征金字塔，其中3?5層都是由MSEE模塊與CBS模塊組成，用以掃描輸入圖像F并提取具有不同尺...
  • 本發(fā)明涉及一種基于標簽進化和全局?局部體系的紅外小目標檢測方法，方法包括以下步驟：S1、構建局部?全局交互的自注意力網(wǎng)絡模型；S2、構建多方向多尺度的神經(jīng)網(wǎng)絡模型；S3、用基于標簽進化的弱監(jiān)督訓練方法，訓練自注意力網(wǎng)絡模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型；S...
  • 本發(fā)明提供一種用于能源設施巡檢的無人機智能巡檢方法，通過無人機搭載高清攝像頭和熱傳感器，對能源設施進行巡檢，實時采集視覺圖像和熱成像數(shù)據(jù)并傳輸至服務器端。服務器運用多種識別訓練和深度學習模型對數(shù)據(jù)進行處理、分析、風險分類和異常檢測。無人機利...
  • 本發(fā)明公開了一種辮狀河流復雜形態(tài)表征方法及系統(tǒng)，包括：步驟1、對設定時間段內(nèi)、設定研究區(qū)域內(nèi)的原始遙感影像進行初步篩選并裁剪，設定研究區(qū)域云量占比閾值，篩選獲取初始遙感影像并預處理；步驟2、計算初始遙感影像MNDWI指標獲取MNDWI指標影...
  • 本申請涉及信息安全技術領域，公開了一種對數(shù)字圖像進行篡改檢測的方法、裝置及存儲介質，該方法為：獲取待檢測圖像的相機指紋，其中，待檢測圖像是攜帶篡改痕跡的圖像，相機指紋是基于預先訓練好的相機指紋提取模型確定的，相機指紋用于表征待檢測圖像的相機...
  • 本發(fā)明提供了廣告展覽圖像的目標對象識別替換方法及系統(tǒng)，運用于圖像數(shù)據(jù)處理領域；本發(fā)明通過對廣告圖像進行圖像分割，將圖像劃分為前景目標區(qū)域和背景區(qū)域，有效地減少了目標和背景之間的干擾，尤其是在復雜背景中，能夠單獨提取出目標區(qū)域與背景區(qū)域，從而...
  • 本申請?zhí)峁┮环N混凝土振搗質量跨模態(tài)檢測系統(tǒng)，包括信號采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和質量分析模塊。數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟：利用由若干個加速度傳感器組成的信號采集模塊，分別采集振搗棒的軸向運動加速度以及有效振搗半徑內(nèi)不同位置的加速度響應數(shù)據(jù)；采用對...
  • 本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質，屬于圖像處理技術領域。所述方法包括：對輸入圖像中的對象執(zhí)行異常檢測，得到第一異常分數(shù)，第一異常分數(shù)用于指示輸入圖像中存在異常對象的可能性；在第一異常分數(shù)大于或等于第一閾值的情況下，獲取輸入...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度強化學習的視覺刺激多分類方法與系統(tǒng)，本發(fā)明從EEG信號角度，以EEG信號為樣本，通過深層長短時記憶網(wǎng)絡編碼時變視覺特征，并將時間段的選擇刻畫為一個馬爾科夫決策過程，通過深度強化學習算法實現(xiàn)時間段的自主選擇，聚合特征的...
  • 本發(fā)明提出了一種基于改進的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖文對匹配方法，在原方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取圖片數(shù)據(jù)，TextMlp提取文字數(shù)據(jù)的基礎上，引入圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進一步探索特征與特征之間的關系；由于一張圖片和描述其內(nèi)容的文字可能含有不只有一個標簽，將L...
  • 本申請?zhí)岢鲆环N基于神經(jīng)網(wǎng)絡的典型目標識別方法，屬于目標識別與圖像處理技術領域。該方法通過大量的數(shù)據(jù)集訓練和優(yōu)化模型，能夠準確地識別出典型裝備和建筑目標的特征和屬性，為目標的分類、識別和分析提供了基礎，使得系統(tǒng)能夠在實際應用中實現(xiàn)對典型裝備和...
  • 本發(fā)明提供一種基于機器視覺的實時檢測無人機載荷裝配質量的方法，屬于無人機裝配技術領域；包括如下步驟；S1、使用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取待檢測的無人機裝配數(shù)據(jù)；S2、使用處理器，對進行訓練、測試的視頻和圖像數(shù)據(jù)進行預處理；S3、使用Yolov5算法框...
  • 本發(fā)明公開了一種基于沉積模擬的三維地質體模型構建方法，包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)采集：收集目標區(qū)域的多種地質數(shù)據(jù)，包括但不限于鉆孔數(shù)據(jù)、地震勘探數(shù)據(jù)、地質圖、古水流方向數(shù)據(jù)等；對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，對數(shù)據(jù)質量檢查，剔除錯誤或異常數(shù)據(jù)；S2...
  • 本發(fā)明提供了一種符合厚度分布信息的薄煤層三維地質建模方法，該方法在構建薄煤層三維地質模型的過程中，綜合利用了鉆探、物探、寫實等數(shù)據(jù)且充分利用已知的厚度數(shù)據(jù)采取空間插值方式保證了構建的薄煤層三維模型厚度分布與已知數(shù)據(jù)分布一致，同時能匹配可采線...
  • 本申請涉及一種點云數(shù)據(jù)采集方法，其包括：獲取無構件的背景圖像和構件圖像，構件圖像包括對構件拍攝的多張視角圖像；基于背景圖像和構件圖像獲得圖像數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)包括構件的多張視角圖像對應的多個分割掩碼；采用冗余信息移除方法對構件圖像和圖像數(shù)據(jù)進行...
  • 本發(fā)明公開了一種基于頻域卷積的纖維狀結構三維方向方差的快速定量表征方法，用于生物組織纖維狀結構的光學圖像的量化分析。本發(fā)明可實現(xiàn)像素級分辨水平的纖維狀結構的三維方向方差的快速定量表征，具有高精度和高準確率；本發(fā)明使用頻域卷積的方法取代逐點相...
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