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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)對應的橫向、縱向風險特征指標;根據(jù)行駛數(shù)據(jù)對應的目標車輛在歷史數(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)進行閾值判斷的基礎規(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)建改進密度聚類算法,通過改進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)值組進行聲源空間定位,得到聲源空間坐標數(shù)據(jù)和聲壓級時空分布...
      • 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險預警,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)同檢測的鋼管混凝土結(jié)構(gòu)火災預警方法及裝置,屬于鋼管混凝土結(jié)構(gòu)火災預警技術(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)火災預警方法及裝置,包括以下步驟:S1:設定火災預警閾值;S2:采集鋼管混凝土結(jié)構(gòu)的實時物理...
      • 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)預處理單元,對采集的多源數(shù)據(jù)進行時序?qū)R、自適應濾波降噪及格式標準化;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,通過預設映射函數(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...
      • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提出一種細胞圖像的文本化標注方法、裝置、電子設備和計算機程序產(chǎn)品。該方法包括:獲取待處理的細胞圖像;從細胞圖像中提取出像素級別的細胞特征信息;根據(jù)細胞特征信息,生成細胞圖像的細粒度描述文本。由于上述細粒度描述文本...
      • 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的中草藥圖像識別方法、裝置及設備,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設的中草藥識別模型,以通過預設的中草藥識別模型中的預設的EfficientNet...
      • 本發(fā)明公開了基于環(huán)境特征融合的隧道設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)、隧道的設施及環(huán)境特征所相關(guān)的圖像,并進行預處理,以得到預處理后的圖像;將預處理后的圖像利用檢測模型結(jié)合注意力機制提取設施特征,以得到融...
      • 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YOLO架構(gòu)的特征提取網(wǎng)絡,獲得多尺度的圖像...
      • 本申請公開了一種基于邊緣計算設備的物體類別檢測方法、裝置及設備,涉及類別檢測技術(shù)領(lǐng)域,所述基于邊緣計算設備的物體類別檢測方法包括:根據(jù)監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)進行目標定位,得到目標定位圖像;通過預設骨干網(wǎng)絡對所述目標定位圖像進行特征提取,得到目標特征向...
      • 本發(fā)明公開了相機運動檢測方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質(zhì),涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域,利用具有相機運動類別標注的視頻樣本訓練相機運動檢測模型,利用相機運動檢測模型對視頻樣本進行連續(xù)視頻幀的特征提取以得到第一視頻特征,對視頻樣本進行跨視頻幀的特...
      • 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;計算相對運動量
      • 本發(fā)明公開了基于AI算法模型的作物生育期監(jiān)測方法及系統(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);利用無人機拍攝目標作物不同生長階段的影像,并進行特征標記;通過加載并訓練目標檢測模型,識別作物...
      • 本發(fā)明涉及城市道路建模領(lǐng)域,具體涉及一種用于城市道路建模的航拍數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。一種用于城市道路建模的航拍數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),包括:航拍視頻采集模塊、道路建模模塊、攝影測量模塊、空間配準模塊和渲染合成模塊。本發(fā)明基于原始航拍影像與BIM模型的空...
      • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)探測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于圖像識別的作物葉片葉齡確定方法及系統(tǒng),本發(fā)明提出以下方案,通過傳感器采集多模態(tài)數(shù)據(jù),包括作物圖像和環(huán)境數(shù)據(jù),利用圖像處理模型提取葉片中脈、邊緣和全局特征;結(jié)合語義分割方法重建葉脈結(jié)構(gòu)線,通過最短距...
      • 本發(fā)明提供了一種田間麥穗計數(shù)方法、系統(tǒng)、計算機設備及介質(zhì),屬于農(nóng)業(yè)信息化與智能檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過獲取麥穗圖像并構(gòu)建數(shù)據(jù)集,利用MobileNetV3骨干網(wǎng)絡提取不同層級的四個特征圖;然后對特征圖進行處理并融合生成全局特征圖
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