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      • 本發(fā)明提供一種結(jié)合人工智能的智慧城市應急響應方法及系統(tǒng),首先對城市應急事件進行態(tài)勢感知,生成含時空演化特征和影響層級的事件態(tài)勢圖譜,調(diào)用預訓練的策略遷移模型匹配歷史案例,輸出初步響應策略集,基于態(tài)勢圖譜實時更新特征動態(tài)適配調(diào)整初步響應策略集...
      • 本申請涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,尤其涉及一種基于綠化數(shù)據(jù)處理的任務分配方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:分別獲取預設環(huán)衛(wèi)子路段集合中各路段的綠化植物數(shù)據(jù)和人流密度數(shù)據(jù);所述綠化植物數(shù)據(jù)包括各路段內(nèi)綠化植物的植物種類、數(shù)量和樹齡;基于所述綠化植...
      • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領域,尤其涉及一種考慮風偏影響的輸電線路樹障隱患檢測方法、系統(tǒng)及介質(zhì),包括根據(jù)原始多源數(shù)據(jù)集進行樹木生長預測,得到樹木生長預測結(jié)果;基于樹木生長預測結(jié)果和原始多源數(shù)據(jù)集進行三維風偏效應分析,得到樹木風偏量化結(jié)果;根據(jù)樹...
      • 本發(fā)明涉及路線規(guī)劃技術(shù)領域,尤其涉及一種地下洞室巡檢方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:獲取地質(zhì)勘察數(shù)據(jù)、微震監(jiān)測數(shù)據(jù)以及歷史變形監(jiān)測數(shù)據(jù);根據(jù)地質(zhì)勘察數(shù)據(jù)以及微震監(jiān)測數(shù)據(jù)進行巖體粘彈性本構(gòu)建模,得到巖體粘彈性模型;根據(jù)巖體粘彈性模型以及歷史變...
      • 本發(fā)明提供一種基于數(shù)字孿生的電力工程施工管理方法及系統(tǒng),涉及施工管理技術(shù)領域,其中方法包括:當電力工程轉(zhuǎn)場至新場景時,量化評估固有施工管理規(guī)則庫中各規(guī)則在新場景下的可復用性評分;剔除可復用性評分低于預設閾值的規(guī)則,并基于剩余規(guī)則的功能分布,...
      • 本申請?zhí)峁┮环N基于時空序列特征的架空配電線路施工管控方法,實現(xiàn)配電線路施工進程、質(zhì)量管理。方法包括:采集架空配電線路施工區(qū)域某一時刻的圖像,并記錄圖像拍攝時相關(guān)信息;利用識別算法模型對圖像中的目標設備進行識別,通過標識框框選和標記目標設備,...
      • 本發(fā)明提供了一種內(nèi)河貨物分貨類流向數(shù)據(jù)推算方法、裝置、設備和介質(zhì),涉及水路運輸技術(shù)領域,包括:獲取多個采樣船舶對應的基本航次調(diào)查數(shù)據(jù)或停靠調(diào)查數(shù)據(jù);針對各采樣船舶,將停靠調(diào)查數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對應的航次調(diào)查數(shù)據(jù),并建立航次數(shù)據(jù)集;根據(jù)水域聯(lián)通矩陣和...
      • 本發(fā)明公開了一種基于深度管理的保健食品生產(chǎn)線控制方法及系統(tǒng),涉及食品生產(chǎn)控制技術(shù)領域,建立原料特征數(shù)據(jù)庫并輸出第一分析結(jié)果,作為原料偏差評估基準,采集當前批次原料數(shù)據(jù)并比對差異,輸出原料偏差結(jié)果,采集工藝數(shù)據(jù)并結(jié)合原料偏差分析是否異常,生成...
      • 本發(fā)明提供一種堆載圖像增強處理方法,涉及圖像增強技術(shù)領域,包括:采集堆載圖像并預處理,構(gòu)建包含風險等級和傾斜角度標簽的訓練樣本集;構(gòu)建編碼器?分類器雙階段模型,編碼器通過多尺度特征提取與增強、空間感知注意力增強、動態(tài)特征金字塔融合及形變梯度...
      • 本發(fā)明提供一種智能自適應標定方法及系統(tǒng),涉及標定技術(shù)領域,包括基于實時的運動數(shù)據(jù),對實時的異步事件流進行時空聚類,并與當前的RGB圖像幀進行時間對齊,生成凈化事件簇;將凈化事件簇累積為事件灰度圖,并與當前的RGB圖像幀共同輸入動態(tài)感知網(wǎng)絡,...
      • 本申請涉及數(shù)字化醫(yī)療技術(shù)領域,具體提供了一種生成骨道的方法、手術(shù)機器人、存儲介質(zhì)及電子設備,該方法可以包括:獲取待處理對象的骨道參數(shù);其中,所述待處理對象包括:膝關(guān)節(jié)的股骨和脛骨;所述骨道參數(shù)包括:骨道入點、骨道出點和骨道直徑;生成與所述骨...
      • 本申請公開了一種多模態(tài)船舶目標個體識別方法及系統(tǒng),涉及船舶目標識別技術(shù)領域,該方法包括獲取目標區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建訓練集和測試集;將訓練集中各個訓練樣本輸入目標個體預測模型,采用多粒度自適應損失函數(shù)作為損失函數(shù)進行模型訓練,該目標個體預測...
      • 本申請公開了一種多模態(tài)船舶細粒度識別方法及系統(tǒng),涉及船舶細粒度識別分類技術(shù)領域,該方法包括獲取目標區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)擴增預處理,構(gòu)建訓練集和測試集;采用基于物理退化建模的多源特征提取方法進行特征提取,采用基于時空一致性對齊的可判別特...
      • 本發(fā)明公開了一種基于無人機影像的建筑物損壞識別及標記方法,屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,包括步驟:構(gòu)造包含損壞建筑物的數(shù)據(jù)集D;構(gòu)造改進目標檢測網(wǎng)絡;選擇損失函數(shù)為WIoU,并用數(shù)據(jù)集D以最小化WIoU訓練改進目標檢測網(wǎng)絡至收斂,得到改進目標識...
      • 本申請實施例提供了情緒識別方法及情感分析系統(tǒng),涉及情感分析技術(shù)領域。該方法包括:獲取待測目標的圖像數(shù)據(jù)和語音數(shù)據(jù),圖像數(shù)據(jù)包括第一圖像;從第一圖像中提取出待測目標的部位圖像,部位圖像包括第一部位,第一部位為待測目標的露出部位的至少部分;利用...
      • 本發(fā)明公開了一種水表表盤讀數(shù)的視覺識別方法及系統(tǒng),涉及水表讀數(shù)領域,包括:相機模組,用于采集水表表盤圖像數(shù)據(jù),對水表表盤圖像數(shù)據(jù)進行儲存;參考圖云庫,用于儲存與水表表盤讀數(shù)相同形態(tài)的數(shù)字圖像;分割模塊,用于接收相機模組中儲存的水表表盤圖像數(shù)...
      • 本申請公開了一種基于多頻域特征的跨模態(tài)行人重識別方法及系統(tǒng),涉及行人重識別領域,該方法包括:獲取行人圖像集;構(gòu)建跨模態(tài)行人重識別模型;構(gòu)建總損失函數(shù);基于行人圖像訓練集和總損失函數(shù)對跨模態(tài)行人重識別模型進行訓練;將待識別的行人圖像和行人圖像...
      • 本發(fā)明涉及智能交通的技術(shù)領域,具體涉及基于車輛AI平臺的交通路口車輛輔助通行方法,所述方法包括:分析第一路段和第二路段在當前時刻對應的車輛積累信息,得到右轉(zhuǎn)、直行、左轉(zhuǎn)以及匯出等車流的積累參數(shù),其中,所述第一路段和所述第二路段相鄰且行駛方向...
      • 本發(fā)明屬于交通信號控制技術(shù)領域,具體涉及車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下調(diào)頭受控的干線交叉口感應協(xié)調(diào)控制方法,步驟包括:針對城市路網(wǎng)中的干線交叉口,確定交叉口設計方案及參數(shù);分析每個控制時段內(nèi)各股車流的運行特征,使用定時協(xié)調(diào)控制方法確定干線交叉口感應協(xié)調(diào)控制的...
      • 本發(fā)明公開了一種通航隧道內(nèi)船舶間距預警方法、系統(tǒng)及介質(zhì);涉及船舶安全間距設計技術(shù)領域;根據(jù)當前船舶在通航隧道中所處位置以及當前船舶的船型量化特征,匹配出當前船舶對應的安全間距計算機制;調(diào)取各船舶對應的安全間距計算機制得到各船舶的計算安全間距...
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