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      • 本發(fā)明涉及集成電路芯片修調(diào)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種具有上電誤燒防護(hù)機(jī)制的修調(diào)電路,包括:熔絲供電單元,用于接通供電電源且熔絲讀寫單元陣列處于上電狀態(tài)時經(jīng)過預(yù)設(shè)延時時長輸出熔絲讀寫工作電壓信號;熔絲讀寫單元陣列,包括多個熔絲讀寫單元,每個熔絲...
      • 本發(fā)明提供了一種通話速記方法,涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:當(dāng)存在有效語音時,對所述有效語音進(jìn)行聲紋特征檢測,獲得聲紋特征數(shù)據(jù);將所述聲紋特征數(shù)據(jù)進(jìn)行身份識別,確定所述有效語音中的說話人;向未預(yù)授權(quán)的所述說話人生成交互提示,用于獲取所...
      • 本發(fā)明屬于液晶屏技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于削角技術(shù)的GOA老化燒屏隱患優(yōu)化方法,方法包括:通過電平轉(zhuǎn)換器接收第一控制信號和第二控制信號,并控制生成柵極驅(qū)動信號,根據(jù)第一控制信號的上升沿確定柵極驅(qū)動信號上升沿的起始時刻,根據(jù)第一控制信號的下降沿...
      • 本發(fā)明提供了一種智能車載幻燈系統(tǒng)與車輛,用于標(biāo)簽、廣告和車牌號的車身投射,包括環(huán)境光強(qiáng)感知模塊與動態(tài)亮度控制模塊,以及自動休眠模塊。所述動態(tài)亮度控制模塊依據(jù)環(huán)境光強(qiáng)感知模塊實(shí)時檢測的外部光照強(qiáng)度,通過調(diào)節(jié)驅(qū)動電流與脈沖寬度調(diào)制(PWM),實(shí)...
      • 本發(fā)明公開了一種新能源充電站場車輛監(jiān)測方法及新能源充電站場,涉及充電站場車輛監(jiān)控領(lǐng)域,持續(xù)獲取在新能源充電站場的入口處設(shè)置的第一監(jiān)控模塊采集的第一視頻流;針對第一視頻流通過預(yù)設(shè)目標(biāo)檢測模型確定車牌檢測框及特征標(biāo)識;根據(jù)特征標(biāo)識確定車輛為非新...
      • 本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于車路協(xié)同分析的公路照明運(yùn)行管理系統(tǒng)及方法,包括車路協(xié)同數(shù)據(jù)采集模塊、交通流特征量化模塊、環(huán)境光強(qiáng)度感知模塊、照明需求計(jì)算模塊及分段照明控制模塊;其中:車路協(xié)同數(shù)據(jù)采集模塊:實(shí)時獲取目標(biāo)路段內(nèi)車輛的經(jīng)緯...
      • 本發(fā)明涉及故障預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于復(fù)雜工業(yè)圖譜動態(tài)演化的早期故障預(yù)警方法及系統(tǒng)。方法包括基于獲取的工業(yè)設(shè)備參數(shù)構(gòu)建多層次工業(yè)系統(tǒng)知識圖譜;基于圖譜動態(tài)演化機(jī)制對多層次工業(yè)系統(tǒng)知識圖譜進(jìn)行自適應(yīng)知識更新;基于大模型和知識圖譜構(gòu)建聯(lián)...
      • 本發(fā)明涉及車載疲勞監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于車載攝像頭智能體征傳感的疲勞數(shù)據(jù)可視化分析方法。本發(fā)明通過車載攝像組件與數(shù)據(jù)采集單元同步獲取駕駛員體征與車輛動態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)合拓?fù)溧徑泳仃?、分?jǐn)?shù)階微分模型等進(jìn)行多維度干擾分析,利用圖注意力融合模型與證據(jù)...
      • 本申請涉及一種森林氣象災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)和方法,包括將無人機(jī)火情巡視和衛(wèi)星遙感掃描火情數(shù)據(jù)相結(jié)合,充分利用衛(wèi)星遙感掃描大范圍區(qū)域進(jìn)行初步火情檢測,以及利用無人機(jī)設(shè)備對火情點(diǎn)抵近檢查以準(zhǔn)確檢測火情的優(yōu)勢,能夠?qū)崿F(xiàn)對廣闊森林區(qū)域準(zhǔn)確的火情監(jiān)控,在氣象...
      • 本發(fā)明公開一種塔機(jī)智能巡檢方法、裝置、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),其方法包括:獲取第一數(shù)據(jù)信息,其中,所述第一數(shù)據(jù)信息包括第一圖像信息和第一位置信息,所述第一圖像信息包含有待巡檢塔機(jī)編號或待巡檢塔機(jī)型號內(nèi)容;根據(jù)第一數(shù)據(jù)信息確定待巡檢塔機(jī)參數(shù)...
      • 本發(fā)明涉及行人重識別領(lǐng)域,公開了一種無監(jiān)督文本到圖像的行人重識別方法及系統(tǒng),包括:構(gòu)建無監(jiān)督數(shù)據(jù)集;對圖像進(jìn)行區(qū)域劃分,將各圖像區(qū)域和文本分別編碼,為每個圖像區(qū)域選擇余弦相似度高的文本合并作為新的文本,得到新的數(shù)據(jù)集;采用新的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練Re...
      • 本申請涉及一種基于模擬環(huán)境采集虹膜模板的方法及裝置。方法包括:在顯示界面中生成引導(dǎo)點(diǎn),引導(dǎo)用戶眼球跟隨目標(biāo)進(jìn)行追蹤;通過可見光譜光源發(fā)出的可見光照射用戶眼球,使用戶的瞳孔收縮至設(shè)定的直徑范圍,同時通過近紅外光源發(fā)出的近紅外光照亮虹膜區(qū)域;采...
      • 本發(fā)明公開了一種YOLO?OCR公路工程量智能掛接系統(tǒng),涉及公路工程量技術(shù)領(lǐng)域,包括:圖紙工程量解析、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)修正、工程構(gòu)件智能掛接和標(biāo)準(zhǔn)化清單生成模塊;可接收含工程量表格的圖紙影像數(shù)據(jù),定位識別表格區(qū)域生成初步結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),基于上下文規(guī)則...
      • 本申請?zhí)峁┮环N證件特殊字體文本識別的方法和系統(tǒng),涉及文本處理技術(shù)領(lǐng)域,解決特殊字體文本識別準(zhǔn)確率低的問題。應(yīng)用于證件特殊字體文本識別的系統(tǒng),所述方法包括:將文檔、證件、票據(jù)、回單數(shù)據(jù)作為待識別數(shù)據(jù);采用四邊形檢測識別待識別數(shù)據(jù)中的文字區(qū)域,...
      • 本申請?zhí)峁┮环N目標(biāo)檢測方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取待進(jìn)行目標(biāo)檢測的第一圖像;根據(jù)目標(biāo)檢測模型對第一圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測,得到檢測結(jié)果;目標(biāo)檢測模型基于目標(biāo)YOLO網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到,目標(biāo)YOLO網(wǎng)絡(luò)包括骨干網(wǎng)絡(luò)層、頸部網(wǎng)絡(luò)層和...
      • 本申請公開了一種4D動態(tài)物交互標(biāo)注中3D框標(biāo)簽自動優(yōu)化方法及裝置,包括:獲取全局坐標(biāo)系下的動態(tài)物序列中的所有關(guān)鍵3D框及對應(yīng)的動態(tài)物點(diǎn)集、所有插值3D框及對應(yīng)的動態(tài)物點(diǎn)集;分別計(jì)算兩個動態(tài)物點(diǎn)集的主方向并計(jì)算兩者差值,根據(jù)該差值調(diào)整插值3D...
      • 本發(fā)明公開了一種小波增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微生物顯微圖像目標(biāo)識別方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先通過微生物顯微掃描設(shè)備獲取顯微圖像,采用定向框標(biāo)注構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)集,并劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集;接著利用上述數(shù)據(jù)集對小波增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)...
      • 本發(fā)明提供了一種基于點(diǎn)云的巖體結(jié)構(gòu)面識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:對巖體密集三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到處理后三維點(diǎn)云數(shù)據(jù);通過對所述處理后三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻下采樣得到采樣處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)和未采樣處理點(diǎn)云數(shù)據(jù);根據(jù)所...
      • 本發(fā)明公開了一種基于智能汽車的目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng),應(yīng)用于圖像處理技術(shù),分別獲取用于表征選定物體掃描結(jié)果的點(diǎn)云數(shù)據(jù)序列和圖像數(shù)據(jù)序列,對點(diǎn)云數(shù)據(jù)序列和圖像數(shù)據(jù)序列進(jìn)行時間對齊處理后再進(jìn)行提取,得到第一潛在目標(biāo)人物序列,對最終圖像數(shù)據(jù)序列進(jìn)行提...
      • 本申請公開一種基于特征互增強(qiáng)與地圖先驗(yàn)的鳥瞰圖生成方法,涉及鳥瞰圖生成技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過融合圖像、雷達(dá)和地圖信息,提高生成準(zhǔn)確性;通過Swin?T和PointPillars骨干網(wǎng)絡(luò)預(yù)處理得到特征,進(jìn)行雙向特征投影和增強(qiáng);利用編碼器降維,通...
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