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								      本發(fā)明公開了基于AI算法模型的作物生育期監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域，其具體包括：收集目標(biāo)作物在原產(chǎn)地和引種地的氣象、生長周期及土壤數(shù)據(jù)；利用無人機(jī)拍攝目標(biāo)作物不同生長階段的影像，并進(jìn)行特征標(biāo)記；通過加載并訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型，識(shí)別作物...
								
        
							
        
							
						
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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(chǔ)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(jì)算相對(duì)運(yùn)動(dòng)量
							
        
							
						
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								      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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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(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，...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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，...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)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(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，基于航段長度、有效寬度和有效長度計(jì)算航段有效空間；基于...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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；...
								
        
							
        
							
						
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