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  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的車間設(shè)備運(yùn)維管理方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及車間設(shè)備運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取目標(biāo)輸送機(jī)的運(yùn)行監(jiān)控視頻，以識(shí)別目標(biāo)輸送機(jī)上的產(chǎn)品滯留情況；若識(shí)別到產(chǎn)品滯留情況，則獲取驅(qū)動(dòng)電機(jī)的當(dāng)前轉(zhuǎn)速，以識(shí)別是否存在電機(jī)故障信息...
  • 本發(fā)明涉及一種氣體充裝計(jì)費(fèi)裝置及氣體充裝計(jì)費(fèi)方法，屬于氣體計(jì)費(fèi)技術(shù)領(lǐng)域，包括：計(jì)量缸、活塞、活塞桿、氣源接頭以及充裝接頭，計(jì)量缸用于容納單位體積的氣體；活塞滑動(dòng)連接于計(jì)量缸內(nèi)，將計(jì)量缸分隔出第一腔室和第二腔室；活塞桿與活塞連接，活塞桿背離活...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于大數(shù)據(jù)分析的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)綜合管理方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)采集到的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，并根據(jù)數(shù)據(jù)劃分結(jié)果的數(shù)據(jù)類別和層級(jí)關(guān)系，構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)樹(shù)；將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)樹(shù)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)映射至多維立方體的一個(gè)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N智能酒店門(mén)鎖數(shù)據(jù)處理方法、服務(wù)器、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)智能門(mén)鎖和物聯(lián)網(wǎng)傳感器采集門(mén)鎖狀態(tài)、天氣狀況以及包括溫度、濕度和光線強(qiáng)度在內(nèi)的房間環(huán)境參數(shù)信息。然后，利用預(yù)先通過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的客戶行為偏好模型...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于圖書(shū)情報(bào)推廣的多媒體教學(xué)系統(tǒng)及方法，涉及多媒體教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，依據(jù)學(xué)習(xí)資源清單收集學(xué)習(xí)資源后分類，在評(píng)估資源類的質(zhì)量后篩選出低質(zhì)量類，對(duì)低質(zhì)量資源類進(jìn)行更新；跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度并在定期檢測(cè)后獲取學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，由學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于AI的應(yīng)急避難所選址評(píng)估系統(tǒng)，涉及評(píng)估領(lǐng)域，包括以下模塊：多源數(shù)據(jù)采集模塊：通過(guò)住建部門(mén)BIM系統(tǒng)獲取建筑物抗震等級(jí)數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)類型、設(shè)計(jì)基準(zhǔn)期、加固記錄三維參數(shù)。本申請(qǐng)通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合，在針對(duì)地震自然災(zāi)害時(shí)，整合了建...
  • 基于改進(jìn)DENCLUE的光子計(jì)數(shù)激光雷達(dá)去噪方法，包括選擇研究區(qū)域，并獲取該研究區(qū)域的全球定位點(diǎn)云數(shù)據(jù)集；排除遠(yuǎn)離海面的噪聲點(diǎn)；數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)集分為四個(gè)象限，計(jì)算每個(gè)象限內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)數(shù)量，如果小于噪聲點(diǎn)閾值，則記為噪聲點(diǎn)；如果介于噪聲點(diǎn)閾...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種精細(xì)磨具表面缺陷智能檢測(cè)方法，包括：采集金剛石砂輪的表面圖像，利用圖像分割模型對(duì)表面圖像分割，得到工作層圖像，并以所述工作層圖像的中心點(diǎn)為原點(diǎn)建立極坐標(biāo)系，獲取極坐標(biāo)中每隔預(yù)設(shè)角度下射線所...
  • 本發(fā)明涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的蠶健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法。方法包括：獲取不同生長(zhǎng)階段的蠶盤(pán)圖像；根據(jù)蠶盤(pán)圖像中邊緣線的形態(tài)分布特征，確定正常蠶形態(tài)連通域和異常蠶形態(tài)連通域；根據(jù)異常蠶形態(tài)連通域中異常邊緣區(qū)域與正常邊緣區(qū)域的邊緣...
  • 本公開(kāi)涉及圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種圖像檢測(cè)方法、圖像檢測(cè)裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本公開(kāi)提供一種圖像檢測(cè)方法，包括：獲取當(dāng)前幀圖像；若存在上一幀圖像，獲取從上一幀圖像的底部提取的第一局部圖像，其中，第一局部圖像對(duì)應(yīng)的第一檢測(cè)框的底邊位...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于去噪擴(kuò)散概率模型的無(wú)監(jiān)督圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取輸入圖像，將輸入圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練好的去噪擴(kuò)散概率模型中，以得到對(duì)應(yīng)的重建圖像；對(duì)輸入圖像和重建圖像分別進(jìn)行第一預(yù)處理，以得到對(duì)應(yīng)的第一特征向量...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N紡織品狀態(tài)檢測(cè)分析系統(tǒng)，涉及狀態(tài)檢測(cè)領(lǐng)域，其首先獲取待檢紡織品表面圖像并進(jìn)行圖像預(yù)處理，然后同步構(gòu)建雙分支特征提取網(wǎng)絡(luò)，分別捕獲微觀瑕疵的局部邊緣特征與宏觀結(jié)構(gòu)的全局分布規(guī)律；進(jìn)一步通過(guò)跨尺度特征融合來(lái)關(guān)聯(lián)局部細(xì)節(jié)與全局語(yǔ)義...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CT影像的腰椎間盤(pán)突出退變?cè)u(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)腰椎CT影像數(shù)據(jù)，將三維腰椎間盤(pán)區(qū)域的影像數(shù)據(jù)投影到多視角平面，以生成包含腰椎間盤(pán)局部結(jié)構(gòu)的局部特征圖與包含腰椎間盤(pán)宏觀結(jié)構(gòu)的全局特征圖；從不同視角的局部特征圖與全...
  • 本發(fā)明提供一種風(fēng)機(jī)葉片表面損傷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于風(fēng)機(jī)葉片損傷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采用金字塔增強(qiáng)算法和補(bǔ)丁增強(qiáng)算法相結(jié)合的方式，金字塔增強(qiáng)算法提供全局的多尺度信息，補(bǔ)丁增強(qiáng)算法提供局部細(xì)節(jié)信息，能讓模型從不同層次的信息中學(xué)習(xí)，提升對(duì)風(fēng)機(jī)葉片...
  • 本發(fā)明涉及紅外熱成像技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種用于紅外熱成像儀的特征分析方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取多焦平面的紅外熱圖像，并采用自適應(yīng)濾波和增強(qiáng)算法去除噪聲、提高對(duì)比度。利用邊緣檢測(cè)算法確定熱源區(qū)域并獲取精確定位數(shù)據(jù)。接著，基于改進(jìn)的光流算法提...
  • 本申請(qǐng)涉及一種三維點(diǎn)云分析方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取輸入點(diǎn)云的點(diǎn)云嵌入數(shù)據(jù)；對(duì)點(diǎn)云嵌入數(shù)據(jù)進(jìn)行池化處理，獲得平均池化數(shù)據(jù)和最大池化數(shù)據(jù)；根據(jù)位置注入器、點(diǎn)云嵌入數(shù)據(jù)和平均池化數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)令牌構(gòu)建，得到候選點(diǎn)令牌；根據(jù)...
  • 本發(fā)明提供了多模態(tài)協(xié)同增強(qiáng)與動(dòng)態(tài)對(duì)齊的血管圖像分割方法及裝置，涉及深度學(xué)習(xí)與圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)獲取不同模態(tài)的3D血管原圖像集，并經(jīng)切分與模態(tài)特征標(biāo)記融合后，利用擴(kuò)散模型進(jìn)行去噪與增強(qiáng)生成模態(tài)嵌入圖；將模態(tài)嵌入圖輸入改進(jìn)的3D UN...
  • 本發(fā)明屬于圖像分析及知識(shí)遷移領(lǐng)域，具體涉及了一種基于三分支協(xié)同訓(xùn)練的圖像語(yǔ)義分割場(chǎng)景遷移方法、系統(tǒng)及設(shè)備，旨在解決現(xiàn)有的語(yǔ)義分割技術(shù)，在特征對(duì)齊和風(fēng)格轉(zhuǎn)移精度不足以至于分割性能不足、魯棒性不足的問(wèn)題。本發(fā)明包括：通過(guò)特征提取模塊分別進(jìn)行源域...
  • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)熔痕特征協(xié)同采集分析方法及裝置。方法包括以下步驟：對(duì)預(yù)處理后的熔痕表面進(jìn)行圖像采集，獲得含有熔痕外觀特征和金相組織特征的熔痕表面圖像；提取熔痕表面圖像中外輪廓線、過(guò)渡區(qū)分界線和晶界輪廓線；對(duì)外...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)大模型引導(dǎo)的圖像深度聚類方法及系統(tǒng)，所述方法包括：針對(duì)每張待聚類的圖像生成文本描述，對(duì)文本描述進(jìn)行特征提取得到文本特征集合；將待聚類的所有圖像輸入CLIP模型的圖像編碼器，得到圖像特征集合；對(duì)于每個(gè)圖像特征，計(jì)算其...
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