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      首頁(yè) 專(zhuān)利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自感知附屬裝置的柔性管纜智能運(yùn)維方法和軟件平臺(tái),涉及柔性管纜技術(shù)領(lǐng)域,包括:自感知附件模塊通過(guò)不同種類(lèi)傳感器對(duì)所在危險(xiǎn)位置的狀態(tài)進(jìn)行感知;數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)模塊將各傳感器信號(hào)采集為數(shù)字信號(hào)并進(jìn)行分類(lèi)處理及存儲(chǔ),建立狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù);...
      • 本發(fā)明提供一種基于終端設(shè)備查詢(xún)智能卡余額的方法及系統(tǒng),該方法包括將智能卡靠近終端設(shè)備;智能卡設(shè)置有安全芯片以及NDEF數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū),NDEF數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)存儲(chǔ)有智能卡的第一費(fèi)用信息和NDEF格式的查詢(xún)指令;智能卡向終端設(shè)備發(fā)送第一費(fèi)用信息和查詢(xún)指...
      • 本發(fā)明的自動(dòng)化稅務(wù)申報(bào)與復(fù)核系統(tǒng),包括字符識(shí)別模塊、流程自動(dòng)化模塊、動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎模塊、區(qū)塊鏈存證模塊和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。字符識(shí)別模塊形成稅務(wù)字段信號(hào)、結(jié)構(gòu)化信號(hào)和語(yǔ)義標(biāo)簽信號(hào)。流程自動(dòng)化模塊根據(jù)稅務(wù)字段信號(hào)形成稅務(wù)申報(bào)單。動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎模塊接收結(jié)...
      • 本發(fā)明涉及事務(wù)處理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)一種融合TEE與區(qū)塊鏈的可信監(jiān)控審計(jì)系統(tǒng),包括:通過(guò)可信執(zhí)行環(huán)境在業(yè)務(wù)流程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)生成含關(guān)鍵信息字段的事務(wù)瞬時(shí)狀態(tài)摘要并簽名,將其哈希值錨定至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò),同時(shí)鏈下存儲(chǔ)簽名摘要;審計(jì)時(shí)通過(guò)比對(duì)鏈上哈希與...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于用戶(hù)相似性的信息傳播圖生成方法和裝置,涉及網(wǎng)絡(luò)信息傳播技術(shù)領(lǐng)域。根據(jù)需要生成信息傳播圖的候選用戶(hù)集,確定標(biāo)準(zhǔn)化特征矩陣;根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化特征矩陣和每個(gè)候選用戶(hù)的傳播類(lèi)型標(biāo)簽,確定候選用戶(hù)的重要性排序;計(jì)算用戶(hù)相似度矩陣;將候選...
      • 本發(fā)明提供一種農(nóng)作物種植精細(xì)化管理方法和系統(tǒng),涉及農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:在農(nóng)作物種植區(qū)域中進(jìn)行巡回拍攝,獲得多個(gè)分區(qū)內(nèi)的多個(gè)農(nóng)作物的采樣圖像,并輸入物種識(shí)別模型,獲得農(nóng)作物的物種種類(lèi)信息和生長(zhǎng)階段信息;匯總采樣圖像,獲得具有相同...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于壓縮感知驅(qū)動(dòng)的可自適應(yīng)圖像超分辨率重建方法,本發(fā)明設(shè)計(jì)了可訓(xùn)練的壓縮感知采樣模塊,用于對(duì)輸入圖像進(jìn)行稀疏觀測(cè)壓縮,該模塊支持端到端聯(lián)合訓(xùn)練,具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化能力。隨后通過(guò)圖像先驗(yàn)分析模塊對(duì)壓縮圖像...
      • 本發(fā)明提供了工業(yè)AI質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域的一種基于改進(jìn)RT?DETR的PCBA焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、獲取大量的歷史PCBA焊點(diǎn)圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集;步驟S2、基于特征提取層、特征融合層以及預(yù)測(cè)輸出層創(chuàng)建焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)模型;步驟S3、將...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種機(jī)床齒條缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括以下步驟:獲取目標(biāo)齒條的端面圖像;目標(biāo)齒條為弧形齒條,弧形齒條的圓弧面分布有多個(gè)齒牙,端面圖像中包含有多個(gè)齒牙端面的輪廓信息;根據(jù)端面圖像,識(shí)別是否存在第一缺陷特征;第一缺陷特征為...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)面板灰塵與缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域。通過(guò)AOI機(jī)臺(tái)拍攝待測(cè)面板在測(cè)試光源下的報(bào)點(diǎn)光照?qǐng)D和無(wú)光源下的報(bào)點(diǎn)無(wú)光圖,識(shí)別報(bào)點(diǎn)光照?qǐng)D中包含的所有疑似缺陷點(diǎn);進(jìn)而從兩個(gè)報(bào)點(diǎn)圖中裁剪出光照待檢子圖和無(wú)光待檢子圖,并...
      • 本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)方法,對(duì)獲取的兩幀紅外弱小目標(biāo)圖像A和圖像B進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),并分別進(jìn)行特征提取,對(duì)應(yīng)獲得特征層A1、特征層A2、特征層A3和特征層B1、特征層B2、特征層B3,通過(guò)拼接、局部對(duì)比度計(jì)算、...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于跨模態(tài)提示學(xué)習(xí)與視覺(jué)引導(dǎo)的印刷電路板缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取無(wú)缺陷PCB圖像樣本,得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;構(gòu)建初始印刷電路板檢測(cè)模型;使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)初始印刷電路板檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到印刷電路板檢測(cè)模型;使用印刷...
      • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的偏光片缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng),通過(guò)獲取待檢測(cè)偏光片對(duì)應(yīng)的初始圖像數(shù)據(jù)集合,通過(guò)圖像預(yù)處理及特征提取操作從所述初始圖像數(shù)據(jù)集合中提取所述偏光片表面圖像中的缺陷候選區(qū)域特征和所述偏光片表面的紋理分布特征;將所述缺陷候選區(qū)...
      • 本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種視覺(jué)輔助下的氣缸組件質(zhì)檢方法及系統(tǒng),該方法包括:采集氣缸組件表面上各部件區(qū)域的所有幀圖像,計(jì)算每幀圖像的結(jié)構(gòu)差異度、分解層數(shù),采用小波變換算法,得到每個(gè)尺度下各方向的小波系數(shù)和子帶能量;確定每個(gè)尺度下...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于RGB?D相機(jī)的磁共振掃描平面跟蹤處理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及磁共振掃描跟蹤領(lǐng)域,包括:獲取包含ArUco標(biāo)記的RGB?D相機(jī)數(shù)據(jù);對(duì)RGB?D相機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行ArUco標(biāo)記的檢測(cè)與點(diǎn)云分割,得到標(biāo)記點(diǎn)云;對(duì)標(biāo)記點(diǎn)云進(jìn)行...
      • 本發(fā)明涉及工業(yè)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種雙目視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)中攝像機(jī)參數(shù)在線(xiàn)調(diào)整方法。該方法包括以下步驟:獲取攝像機(jī)位置數(shù)據(jù),并調(diào)整相機(jī)間距以設(shè)定立體基線(xiàn),得到立體基線(xiàn)數(shù)據(jù);基于攝像機(jī)位置數(shù)據(jù)采集標(biāo)定圖像,并基于標(biāo)定圖像以及立體基線(xiàn)數(shù)據(jù)執(zhí)行雙目...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的常綠闊葉林植被區(qū)劃方法及系統(tǒng),方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的遙感數(shù)據(jù);根據(jù)遙感數(shù)據(jù)將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)植被地區(qū);對(duì)每個(gè)植被地區(qū)的常綠闊葉林密度進(jìn)行核密度分析生成核密度表面場(chǎng),并根據(jù)核密度表面場(chǎng)和對(duì)應(yīng)區(qū)域的建群種組成特...
      • 本發(fā)明提供了一種面向eVTOL野外環(huán)境的深度學(xué)習(xí)特征提取方法,包括:基于合成數(shù)據(jù),對(duì)特征檢測(cè)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練;基于圖像顯著性檢測(cè)方法,對(duì)真實(shí)野外下視訓(xùn)練圖像進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注;利用已標(biāo)注特征點(diǎn)的真實(shí)野外下視訓(xùn)練圖像,對(duì)特征提取模型進(jìn)行訓(xùn)練;將eVT...
      • 本公開(kāi)涉及一種隧道滲水檢測(cè)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中,隧道滲水檢測(cè)識(shí)別方法包括:構(gòu)建包含多環(huán)境、多隧道類(lèi)型及多滲水類(lèi)型的紅外滲漏圖像樣本數(shù)據(jù)庫(kù);基于樣本數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練融合多格式的深度學(xué)習(xí)模型;通過(guò)模型對(duì)隧道襯砌濕痕圖像進(jìn)行像素級(jí)實(shí)例分割,...
      • 本發(fā)明涉及茶葉病害檢測(cè)領(lǐng)域,具體涉及一種基于輕量化YOLOv8模型的茶葉病害檢測(cè)方法。技術(shù)方案包括:采集多種類(lèi)型的茶葉病害圖像;對(duì)采集的多種類(lèi)型的茶葉病害圖像進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理包括光照歸一化、幾何增強(qiáng)、光照增強(qiáng)、自適應(yīng)直方圖均衡化、多尺度R...
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