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      • 本發(fā)明公開了一種深海礦區(qū)細(xì)菌監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法,包括:采集深海環(huán)境DNA樣本,利用特異性引物對(duì)16S rRNA V3?V4區(qū)域進(jìn)行PCR擴(kuò)增,通過高通量測(cè)序獲取序列數(shù)據(jù),對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制、序列拼接、去除非微生物后,按100%的序列相似度...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N閃存設(shè)備隨機(jī)化效果的驗(yàn)證方法和驗(yàn)證裝置、存儲(chǔ)介質(zhì),方法通過在字線、位線及對(duì)角線等任一方向拼接或堆疊經(jīng)隨機(jī)化處理的真實(shí)數(shù)據(jù)生成用于驗(yàn)證隨機(jī)化效果的序列,以存儲(chǔ)單元為單位,計(jì)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...
      • 本申請(qǐng)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(dòng)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(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間同步處理;根據(jù)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)計(jì)算運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度值,通過MSAP算法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償;...
      • 本發(fā)明公開了一種屏幕視角矯正方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)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(duì)垂直于屏幕時(shí)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(diǎn)的亮度值集合;計(jì)算任意兩組亮度值集...
      • 本申請(qǐng)涉及一種基于規(guī)則庫(kù)的智能調(diào)度方法及系統(tǒng)。所述方法包括:測(cè)量無人機(jī)的參考信號(hào)接收功率值并輸出信號(hào)衰減圖譜;基于信號(hào)衰減圖譜獲取信號(hào)衰減值并基于信號(hào)衰減值反演航段的有效寬度和有效高度,基于航段長(zhǎng)度、有效寬度和有效長(zhǎng)度計(jì)算航段有效空間;基于...
      • 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(tái)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(duì)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(duì)應(yīng)的橫向、縱向風(fēng)險(xiǎn)特征指標(biāo);根據(jù)行駛數(shù)據(jù)對(duì)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(shí)別方法及識(shí)別系統(tǒng)。方法包括篩選出新能源場(chǎng)站內(nèi)異常駕駛行為和異常駕駛場(chǎng)景,采集車輛在新能源場(chǎng)站正常駕駛場(chǎng)景內(nèi)正常行駛的信息,建立正常駕駛場(chǎng)景內(nèi)進(jìn)行閾值判斷的基礎(chǔ)規(guī)則,...
      • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的智慧交通監(jiān)測(cè)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(tái)的無人值守站臺(tái)監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)及方法。所述方法包括以下步驟:獲取站臺(tái)空間參數(shù),并進(jìn)行聲場(chǎng)信號(hào)采集,得到聲壓級(jí)數(shù)值組;根據(jù)聲壓級(jí)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(jí)時(shí)空分布...
      • 本發(fā)明涉及租房管理技術(shù)領(lǐng)域,公開一種長(zhǎng)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(cè)單元?jiǎng)澐譃樵O(shè)備群組,記錄其狀態(tài)跳變時(shí)間戳,基于歷史時(shí)間戳序列自動(dòng)沉淀行為邏輯模板,通過實(shí)時(shí)序列與模板的邏輯自洽性比對(duì)生成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,本發(fā)明使系統(tǒng)具備理解...
      • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體協(xié)同檢測(cè)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(cè)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(shí)時(shí)物理...
      • 本發(fā)明公開了一種面向鐵路營(yíng)業(yè)線施工的異物侵入監(jiān)測(cè)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(duì)采集的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)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(dòng)態(tài)計(jì)算各傳感器可信度權(quán)重,執(zhí)行多級(jí)容錯(cuò)決策;異物識(shí)別單元,...
      • 本發(fā)明公開了一種面向信創(chuàng)國(guó)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(gè)用戶的特征向量集合計(jì)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)明涉及人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于人臉識(shí)別的電子工牌出勤監(jiān)測(cè)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(shì)突變邊緣點(diǎn),對(duì)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...
      • 本申請(qǐng)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(jì)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(jí)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...
      • 本申請(qǐng)涉及圖像識(shí)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(shí)別方法、裝置及設(shè)備,其中,方法包括:獲取待識(shí)別的中草藥圖像;將待識(shí)別的中草藥圖像輸入至預(yù)設(shè)的中草藥識(shí)別模型,以通過預(yù)設(shè)的中草藥識(shí)別模型中的預(yù)設(shè)的EfficientNet...
      • 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(shí)時(shí)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(cè)模型結(jié)合注意力機(jī)制提取設(shè)施特征,以得到融...
      • 本發(fā)明公開了一種基于實(shí)時(shí)開放詞匯檢測(cè)的變電站違章檢測(cè)方法,包括:采集變電站現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)圖像,結(jié)合作業(yè)規(guī)范文檔提取待檢測(cè)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(chǎng)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...
      • 本申請(qǐng)公開了一種基于邊緣計(jì)算設(shè)備的物體類別檢測(cè)方法、裝置及設(shè)備,涉及類別檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,所述基于邊緣計(jì)算設(shè)備的物體類別檢測(cè)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(duì)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)明公開了相機(jī)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)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(dòng)類別標(biāo)注的視頻樣本訓(xùn)練相機(jī)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模型,利用相機(jī)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模型對(duì)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(duì)視頻樣本進(jìn)行跨視頻幀的特...
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