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      • 本公開涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種視頻處理方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),該方法包括:獲取第一圖像幀;基于第一圖像幀生成第一灰度值數(shù)組;若第一圖像幀不是第一幀圖像,則獲取第二灰度值數(shù)組;計算相對運(yùn)動量
      • 本發(fā)明公開了相機(jī)運(yùn)動檢測方法、裝置、設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域,利用具有相機(jī)運(yùn)動類別標(biāo)注的視頻樣本訓(xùn)練相機(jī)運(yùn)動檢測模型,利用相機(jī)運(yùn)動檢測模型對視頻樣本進(jìn)行連續(xù)視頻幀的特征提取以得到第一視頻特征,對視頻樣本進(jìn)行跨視頻幀的特...
      • 本申請公開了一種基于邊緣計算設(shè)備的物體類別檢測方法、裝置及設(shè)備,涉及類別檢測技術(shù)領(lǐng)域,所述基于邊緣計算設(shè)備的物體類別檢測方法包括:根據(jù)監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)定位,得到目標(biāo)定位圖像;通過預(yù)設(shè)骨干網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)定位圖像進(jìn)行特征提取,得到目標(biāo)特征向...
      • 本發(fā)明公開了一種基于實時開放詞匯檢測的變電站違章檢測方法,包括:采集變電站現(xiàn)場作業(yè)圖像,結(jié)合作業(yè)規(guī)范文檔提取待檢測的違章描述提示語句,將違章描述提示語句編碼為提示語句向量;將現(xiàn)場作業(yè)圖像輸入經(jīng)改進(jìn)YOLO架構(gòu)的特征提取網(wǎng)絡(luò),獲得多尺度的圖像...
      • 本發(fā)明公開了基于環(huán)境特征融合的隧道設(shè)施異常判斷方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取隧道內(nèi)攝像頭實時采集的視頻流數(shù)據(jù)、隧道的設(shè)施及環(huán)境特征所相關(guān)的圖像,并進(jìn)行預(yù)處理,以得到預(yù)處理后的圖像;將預(yù)處理后的圖像利用檢測模型結(jié)合注意力機(jī)制提取設(shè)施特征,以得到融...
      • 本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于雙重注意力增強(qiáng)的中草藥圖像識別方法、裝置及設(shè)備,其中,方法包括:獲取待識別的中草藥圖像;將待識別的中草藥圖像輸入至預(yù)設(shè)的中草藥識別模型,以通過預(yù)設(shè)的中草藥識別模型中的預(yù)設(shè)的EfficientNet...
      • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提出一種細(xì)胞圖像的文本化標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備和計算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取待處理的細(xì)胞圖像;從細(xì)胞圖像中提取出像素級別的細(xì)胞特征信息;根據(jù)細(xì)胞特征信息,生成細(xì)胞圖像的細(xì)粒度描述文本。由于上述細(xì)粒度描述文本...
      • 本發(fā)明涉及人臉識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于人臉識別的電子工牌出勤監(jiān)測方法。該方法包括:獲取人臉圖像中的眼鏡區(qū)域內(nèi)的連通域的邊緣趨勢突變邊緣點,對連通域的邊緣分段,進(jìn)而獲取疑似虹膜連通域;確定疑似虹膜區(qū)域,獲取各疑似虹膜區(qū)域的虹膜可能性;虹...
      • 本發(fā)明公開了一種面向信創(chuàng)國產(chǎn)化的一臉通管理方法和系統(tǒng),涉及一臉通領(lǐng)域,包括采集用戶人臉圖像并提取人臉特征向量;基于多個用戶的特征向量集合計算各維度的身份區(qū)分能力,構(gòu)建差異熱度圖;根據(jù)用戶的通行頻率,通過預(yù)設(shè)映射函數(shù)將通行頻率映射為其特征壓縮...
      • 本發(fā)明公開了一種面向鐵路營業(yè)線施工的異物侵入監(jiān)測系統(tǒng)及方法,包括:多模傳感器組;數(shù)據(jù)預(yù)處理單元,對采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時序?qū)R、自適應(yīng)濾波降噪及格式標(biāo)準(zhǔn)化;邏輯判斷單元,基于環(huán)境參數(shù)動態(tài)計算各傳感器可信度權(quán)重,執(zhí)行多級容錯決策;異物識別單元,...
      • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)同檢測的鋼管混凝土結(jié)構(gòu)火災(zāi)預(yù)警方法及裝置,屬于鋼管混凝土結(jié)構(gòu)火災(zāi)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域。一種基于多智能體協(xié)同檢測的鋼管混凝土結(jié)構(gòu)火災(zāi)預(yù)警方法及裝置,包括以下步驟:S1:設(shè)定火災(zāi)預(yù)警閾值;S2:采集鋼管混凝土結(jié)構(gòu)的實時物理...
      • 本發(fā)明涉及租房管理技術(shù)領(lǐng)域,公開一種長期租房監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法,包括:將同一物理空間的監(jiān)測單元劃分為設(shè)備群組,記錄其狀態(tài)跳變時間戳,基于歷史時間戳序列自動沉淀行為邏輯模板,通過實時序列與模板的邏輯自洽性比對生成風(fēng)險預(yù)警,本發(fā)明使系統(tǒng)具備理解...
      • 本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)與遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于互聯(lián)網(wǎng)平臺的無人值守站臺監(jiān)控報警系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟:獲取站臺空間參數(shù),并進(jìn)行聲場信號采集,得到聲壓級數(shù)值組;根據(jù)聲壓級數(shù)值組進(jìn)行聲源空間定位,得到聲源空間坐標(biāo)數(shù)據(jù)和聲壓級時空分布...
      • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的智慧交通監(jiān)測系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集模塊:采集多源交通數(shù)據(jù)并預(yù)處理,多源交通數(shù)據(jù)包括車輛圖像數(shù)據(jù)、車輛空間數(shù)據(jù);交通優(yōu)化模塊:構(gòu)建改進(jìn)密度聚類算法,通過改進(jìn)密度聚類算法從多源交通數(shù)據(jù)中獲得不同交通狀態(tài)下的最優(yōu)聚類結(jié)果...
      • 本發(fā)明涉及交通安全研究技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于規(guī)則判斷的車輛異常駕駛行為識別方法及識別系統(tǒng)。方法包括篩選出新能源場站內(nèi)異常駕駛行為和異常駕駛場景,采集車輛在新能源場站正常駕駛場景內(nèi)正常行駛的信息,建立正常駕駛場景內(nèi)進(jìn)行閾值判斷的基礎(chǔ)規(guī)則,...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種高速公路智能監(jiān)管平臺以及雷視數(shù)據(jù)融合方法,包括:獲取雷視數(shù)據(jù)分別對應(yīng)的速度數(shù)據(jù)和車輛位置數(shù)據(jù);每種行駛數(shù)據(jù)對應(yīng)的橫向、縱向風(fēng)險特征指標(biāo);根據(jù)行駛數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)車輛在歷史數(shù)據(jù)中變道駕駛行為下車輛位移...
      • 本申請涉及一種基于規(guī)則庫的智能調(diào)度方法及系統(tǒng)。所述方法包括:測量無人機(jī)的參考信號接收功率值并輸出信號衰減圖譜;基于信號衰減圖譜獲取信號衰減值并基于信號衰減值反演航段的有效寬度和有效高度,基于航段長度、有效寬度和有效長度計算航段有效空間;基于...
      • 本發(fā)明公開了一種屏幕視角矯正方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,該方法,包括:預(yù)設(shè)矯正函數(shù),以相對垂直于屏幕時的方位角和俯仰角為自變量、亮度值比值為因變量;采集至少兩幅屏幕圖像,以獲取每幅屏幕圖像中的屏幕像素點的亮度值集合;計算任意兩組亮度值集...
      • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于人工智能的移動機(jī)器人語音數(shù)據(jù)控制方法及系統(tǒng)。該方法包括:通過多通道麥克風(fēng)陣列采集三通道語音數(shù)據(jù)流,與機(jī)器人運(yùn)動狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時間同步處理;根據(jù)運(yùn)動狀態(tài)數(shù)據(jù)計算運(yùn)動強(qiáng)度值,通過MSAP算法進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償;...
      • 本申請?zhí)峁┮环N閃存設(shè)備隨機(jī)化效果的驗證方法和驗證裝置、存儲介質(zhì),方法通過在字線、位線及對角線等任一方向拼接或堆疊經(jīng)隨機(jī)化處理的真實數(shù)據(jù)生成用于驗證隨機(jī)化效果的序列,以存儲單元為單位,計算序列中每種類型的數(shù)據(jù)狀態(tài)的數(shù)量占比與理想占比之間的第一...
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