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      • 本發(fā)明公開了結(jié)合多攝像頭協(xié)同的火情報(bào)警方法,涉及火情報(bào)警技術(shù)領(lǐng)域,獲取目標(biāo)區(qū)域的攝像頭網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建應(yīng)用于火情報(bào)警管理的多Agent代理,并嵌入式的裝配于攝像頭網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),確定基于火情特征的報(bào)警條件,構(gòu)建輕量化的火情報(bào)警模塊并內(nèi)置于報(bào)警響...
      • 本發(fā)明涉及語(yǔ)音控制技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種電動(dòng)車智能語(yǔ)音控制裝置,包括:語(yǔ)音播報(bào)器,語(yǔ)音播報(bào)器安裝在電動(dòng)車上,語(yǔ)音播報(bào)器上方固定連接有語(yǔ)音芯片;隔水機(jī)構(gòu)能夠?qū)φZ(yǔ)音播報(bào)器上方的雨水進(jìn)行阻隔;涉水機(jī)構(gòu)能夠在電動(dòng)車涉水時(shí)根據(jù)水域深度通過(guò)語(yǔ)音芯片進(jìn)...
      • 本申請(qǐng)公開了一種基于聯(lián)合學(xué)習(xí)的虹膜定位與分割方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過(guò)共享骨干網(wǎng)絡(luò)提取多尺度特征,并利用融合空間與通道注意力的特征選擇門控模塊動(dòng)態(tài)篩選最相關(guān)的虹膜定位和分割特征。定位分支使用B樣條曲線精確擬...
      • 本發(fā)明公開了一種基于層級(jí)多尺度特征融合的雜草識(shí)別方法及系統(tǒng),該方法包括以下步驟,構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)集;構(gòu)建HDMS多種雜草目標(biāo)檢測(cè)模型;所述HDMS多種雜草目標(biāo)檢測(cè)模型是將YOLO11模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)中的C3k2模塊替換為PC?MSFA模塊;將...
      • 本申請(qǐng)公開了一種不同樹種單木X射線曝光參數(shù)選擇方法與裝置,屬于林業(yè)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括:獲取圖像傳感器在多組不同參數(shù)組合下采集的目標(biāo)樹木在多個(gè)不同打孔深度下對(duì)應(yīng)的多幀X光圖像;基于同一打孔深度所對(duì)應(yīng)的圖像傳感器在多組不同參數(shù)組合下采集的多幀X...
      • 本申請(qǐng)涉及三維測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于無(wú)人機(jī)的城市三維測(cè)繪方法和系統(tǒng),其方法包括:獲取無(wú)人機(jī)的測(cè)繪航線;基于測(cè)繪航線對(duì)目標(biāo)城市進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,并獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)和視頻圖像;基于視頻圖像,獲取特征標(biāo)簽;基于視頻圖像和特征標(biāo)簽,獲取關(guān)鍵標(biāo)注位置...
      • 本發(fā)明公開了基于中子成像技術(shù)的稀疏視圖NCT三維圖像重建方法,涉及中子成像技術(shù)領(lǐng)域,應(yīng)用于中子計(jì)算機(jī)成像系統(tǒng),中子計(jì)算機(jī)成像系統(tǒng)包括射線生成子系統(tǒng)和中子成像子系統(tǒng),所述方法包括:射線生成子系統(tǒng)生成目標(biāo)射線;中子成像子系統(tǒng)基于目標(biāo)射線,獲取二...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種腦靜脈血栓患者的多平面顱腦CT重建方法,包括:獲取患者CT掃描的每層平面的CT圖像的閉合區(qū)域;根據(jù)每張CT圖像的每個(gè)閉合區(qū)域的形狀分布和灰度分布得到每層平面的待分析區(qū)域;根據(jù)每層平面的待分析區(qū)域和相鄰...
      • 本發(fā)明公開了一種基于視覺提示和視覺大模型的客車部件故障檢測(cè)方法及系統(tǒng),其中方法包括:針對(duì)每一種類型的零部件樣本圖像集,對(duì)每幅樣本圖像中的目標(biāo)進(jìn)行位置標(biāo)注,然后拼接成全景圖像,并生成掩碼圖像;通過(guò)異常描述文本對(duì)每一種類型的零部件的異常類型及各...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N雙空間聯(lián)合擴(kuò)散的通用圖像恢復(fù)方法及系統(tǒng),用于解決現(xiàn)有圖像恢復(fù)方法在不同退化模式情況下難以實(shí)現(xiàn)圖像全面恢復(fù)的問(wèn)題。方法步驟為:構(gòu)建以退化圖像為輸入、真值圖像為輸出的雙空間擴(kuò)散模型DSDM;利用圖像數(shù)據(jù)集對(duì)DSDM模型進(jìn)行訓(xùn)練;通...
      • 本申請(qǐng)涉及一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人像攝影圖像仿色方法和系統(tǒng),基于特征交叉注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行原始圖像和參考圖像的特征交叉注意力編碼,對(duì)于具備高分辨率的人像攝影圖像,能夠高效的實(shí)現(xiàn)特征編碼;同時(shí),利用語(yǔ)義分割圖輔助解決細(xì)粒度元素風(fēng)格映射問(wèn)題,使模型...
      • 本申請(qǐng)公開了一種針對(duì)完成指定微創(chuàng)手術(shù)動(dòng)作能力的量化方法,涉及手術(shù)技能評(píng)估領(lǐng)域,包括:將指定動(dòng)作對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)路徑和M條訓(xùn)練路徑進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,計(jì)算各條訓(xùn)練路徑中所有路徑點(diǎn)與標(biāo)準(zhǔn)路徑中對(duì)應(yīng)路徑點(diǎn)間的距離,并按照從大到小進(jìn)行排序得到第...
      • 本發(fā)明涉及任務(wù)協(xié)調(diào)執(zhí)行技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于康養(yǎng)陪護(hù)機(jī)器人的多任務(wù)智能協(xié)調(diào)執(zhí)行方法及系統(tǒng),包括以下步驟:步驟1,采集多模態(tài)感知數(shù)據(jù),并整合生成多模態(tài)融合特征向量;步驟2,識(shí)別得到目標(biāo)事件對(duì)象,并聚類得到情境?情緒簇;步驟3,對(duì)目標(biāo)事件對(duì)象...
      • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于人工智能的兒童教育質(zhì)量分析方法及系統(tǒng),本發(fā)明基于兒童的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)影響分析結(jié)果以及兒童課程對(duì)應(yīng)環(huán)節(jié)的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行教育質(zhì)量的評(píng)估,在基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)影響分析中,綜合考慮對(duì)應(yīng)學(xué)生的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)的得分情況以及...
      • 本申請(qǐng)公開了基于數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的巷道變形影響因素分析方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,基于開采設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和支護(hù)結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行巷道圍巖穩(wěn)定性評(píng)估;基于開采巷道狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行鄰近巷道影響性評(píng)估;基于巷道圍巖穩(wěn)定性評(píng)估結(jié)果和鄰近巷道影響性評(píng)估結(jié)果進(jìn)行...
      • 本發(fā)明公開了一種戶內(nèi)燃?xì)獍踩L(fēng)險(xiǎn)靜動(dòng)態(tài)耦合評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),包含信息存儲(chǔ)模塊、權(quán)重確定模塊和安全評(píng)價(jià)模塊;通過(guò)構(gòu)建戶內(nèi)燃?xì)獍踩L(fēng)險(xiǎn)靜動(dòng)態(tài)耦合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,劃分動(dòng)態(tài)指標(biāo)和靜態(tài)指標(biāo),對(duì)不同指標(biāo)進(jìn)行組合賦權(quán),分別計(jì)算動(dòng)態(tài)指標(biāo)和靜態(tài)指標(biāo)的評(píng)分值,引入...
      • 本發(fā)明公開了基于復(fù)合鏈?zhǔn)綖?zāi)害演化機(jī)制的林火風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,涉及林火風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域,通過(guò)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集,包括遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)和災(zāi)害損失數(shù)據(jù),對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行鏈?zhǔn)教卣鲌?chǎng)構(gòu)建,得到災(zāi)害鏈核心驅(qū)動(dòng)因子張量,基于災(zāi)害鏈核心驅(qū)動(dòng)因子張量...
      • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于電力設(shè)備的云端協(xié)同數(shù)據(jù)監(jiān)管系統(tǒng)及方法,涉及云端數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)云端采集電力設(shè)備數(shù)據(jù),將采集的原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,得到運(yùn)行特征,云端下達(dá)指令后,統(tǒng)一記錄電力設(shè)備同一運(yùn)行特征,根據(jù)運(yùn)行特征的差異進(jìn)行初步報(bào)警,調(diào)用歷史特征...
      • 本發(fā)明涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)智能調(diào)度系統(tǒng)及方法,該方法確定倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備在目標(biāo)調(diào)度場(chǎng)景下的參數(shù)范圍,設(shè)置不同調(diào)度參數(shù)并讓設(shè)備據(jù)此調(diào)度倉(cāng)儲(chǔ)任務(wù);然后采集不同參數(shù)下倉(cāng)儲(chǔ)任務(wù)中物品的位置信息,生成倉(cāng)儲(chǔ)空間狀態(tài)分布圖,同時(shí)采集...
      • 本發(fā)明公開了一種交通基礎(chǔ)設(shè)施的建管養(yǎng)一體化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),本發(fā)明涉及交通基礎(chǔ)設(shè)施全生命周期管理技術(shù)領(lǐng)域,包括依次連接的動(dòng)態(tài)時(shí)空網(wǎng)格編碼引擎、多模態(tài)特征向量融合引擎、雙重驗(yàn)證模塊及自進(jìn)化反饋模塊。該交通基礎(chǔ)設(shè)施的建管養(yǎng)一體化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),通過(guò)動(dòng)...
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