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								      本發(fā)明涉及智能交通的技術(shù)領(lǐng)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(dāng)前時刻對應(yīng)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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(lǐng)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(xùn)練集和總損失函數(shù)對跨模態(tài)行人重識別模型進(jìn)行訓(xùn)練；將待識別的行人圖像和行人圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      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(lǐng)域，包括：相機(jī)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(jìn)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(jī)模組中儲存的水表表盤圖像數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實(shí)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(lǐng)域。該方法包括：獲取待測目標(biāo)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(biāo)的部位圖像，部位圖像包括第一部位，第一部位為待測目標(biāo)的露出部位的至少部分；利用...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)影像的建筑物損壞識別及標(biāo)記方法，屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)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(jìn)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)；選擇損失函數(shù)為WIoU，并用數(shù)據(jù)集D以最小化WIoU訓(xùn)練改進(jìn)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)至收斂，得到改進(jìn)目標(biāo)識...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種多模態(tài)船舶細(xì)粒度識別方法及系統(tǒng)，涉及船舶細(xì)粒度識別分類技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增預(yù)處理，構(gòu)建訓(xùn)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(jìn)行特征提取，采用基于時空一致性對齊的可判別特...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種多模態(tài)船舶目標(biāo)個體識別方法及系統(tǒng)，涉及船舶目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練集和測試集；將訓(xùn)練集中各個訓(xùn)練樣本輸入目標(biāo)個體預(yù)測模型，采用多粒度自適應(yīng)損失函數(shù)作為損失函數(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，該目標(biāo)個體預(yù)測...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及數(shù)字化醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種生成骨道的方法、手術(shù)機(jī)器人、存儲介質(zhì)及電子設(shè)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(diǎn)、骨道出點(diǎn)和骨道直徑；生成與所述骨...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能自適應(yīng)標(biāo)定方法及系統(tǒng)，涉及標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域，包括基于實(shí)時的運(yùn)動數(shù)據(jù)，對實(shí)時的異步事件流進(jìn)行時空聚類，并與當(dāng)前的RGB圖像幀進(jìn)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(dāng)前的RGB圖像幀共同輸入動態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種堆載圖像增強(qiáng)處理方法，涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集堆載圖像并預(yù)處理，構(gòu)建包含風(fēng)險等級和傾斜角度標(biāo)簽的訓(xùn)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(qiáng)、空間感知注意力增強(qiáng)、動態(tài)特征金字塔融合及形變梯度...
								
        
							
        
							
						
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								      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(lǐng)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(zhǔn)，采集當(dāng)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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(shè)備和介質(zhì)，涉及水路運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取多個采樣船舶對應(yīng)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(yīng)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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(shí)現(xiàn)配電線路施工進(jìn)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(biāo)設(shè)備進(jìn)行識別，通過標(biāo)識框框選和標(biāo)記目標(biāo)設(shè)備，...
								
        
							
        
							
						
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								      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(lǐng)域，其中方法包括：當(dāng)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(fù)用性評分；剔除可復(fù)用性評分低于預(yù)設(shè)閾值的規(guī)則，并基于剩余規(guī)則的功能分布，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及路線規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)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(jìn)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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮風(fēng)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(jìn)行樹木生長預(yù)測，得到樹木生長預(yù)測結(jié)果；基于樹木生長預(yù)測結(jié)果和原始多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行三維風(fēng)偏效應(yīng)分析，得到樹木風(fēng)偏量化結(jié)果；根據(jù)樹...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及電數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于綠化數(shù)據(jù)處理的任務(wù)分配方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：分別獲取預(yù)設(shè)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...
								
        
							
        
							
						
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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(yīng)急響應(yīng)方法及系統(tǒng)，首先對城市應(yīng)急事件進(jìn)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(yù)訓(xùn)練的策略遷移模型匹配歷史案例，輸出初步響應(yīng)策略集，基于態(tài)勢圖譜實(shí)時更新特征動態(tài)適配調(diào)整初步響應(yīng)策略集...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智能化大水面生態(tài)漁業(yè)管理系統(tǒng)，涉及智慧漁業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：將大水面養(yǎng)殖區(qū)域劃分為若干子區(qū)域，在各個子區(qū)域設(shè)置環(huán)境監(jiān)測點(diǎn)位和生物監(jiān)測點(diǎn)位，采集多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)一體化可視圖；輸出當(dāng)前采集周期各個水質(zhì)監(jiān)測指標(biāo)、氣象監(jiān)測...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供的基于輔助任務(wù)的多任務(wù)多目標(biāo)車輛路徑規(guī)劃方法及裝置，涉及多目標(biāo)車輛路徑優(yōu)化領(lǐng)域。本發(fā)明通過分別構(gòu)建主任務(wù)F及動態(tài)輔助任務(wù)S的目標(biāo)函數(shù)與約束條件；根據(jù)獲取的由若干客戶組成的客戶集生成初始方案解，并保存至存檔
							  2025-08-28
							
        
						
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