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          • 本發(fā)明公開了一種無人值守自動感應(yīng)智能倉庫管理系統(tǒng)及方法,涉及智能倉儲技術(shù)領(lǐng)域,包括監(jiān)控中心,所述監(jiān)控中心通信連接有貨架信息模塊、機(jī)器人管理模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、智能調(diào)度模塊、路線規(guī)劃模塊、貨物運(yùn)輸模塊以及貨物更新模塊;通過貨架信息模塊獲取智能...
          • 本發(fā)明公開了一種基于電子沙盤技術(shù)的機(jī)場凈空動態(tài)管理方法及系統(tǒng),涉及機(jī)場凈空管理技術(shù)領(lǐng)域,針對機(jī)場遙感影像中的目標(biāo)障礙物,采用空間配準(zhǔn)及動態(tài)特征提取構(gòu)建障礙物仿真體,并將其加載至機(jī)場三維防控模型中。通過障礙物與凈空限制面的動態(tài)空間交互,提取關(guān)...
          • 本發(fā)明涉及SAAS系統(tǒng)管理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于SAAS的物業(yè)管理系統(tǒng),包括:租戶管理模塊管理租戶的訪問數(shù)據(jù)及租戶信息,實(shí)時更新租戶等級;分庫決策模塊為租戶分配初始的數(shù)據(jù)庫;并租戶等級發(fā)生變更時,重新確定數(shù)據(jù)庫;路由決策模塊在檢測到租...
          • 本發(fā)明提出了一種數(shù)據(jù)模型混合驅(qū)動的ETC門架重要度計算方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先收集區(qū)縣級ETC出入口及路段收費(fèi)門架的靜態(tài)數(shù)據(jù)及動態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建門架間交通流的概率分布模型;然后利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,計算模型驅(qū)動的ETC門架重要度指標(biāo);其次將上述指標(biāo)與...
          • 本發(fā)明公開了一種工程造價數(shù)據(jù)計算管理方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:分析待構(gòu)造工程的建筑材料屬性的負(fù)載需求,針對已知塔吊類型進(jìn)行篩選,組建待構(gòu)造工程的可選塔吊類型集合;標(biāo)記各個施工階段下影響塔吊作業(yè)效率因素,生成待構(gòu)造工程的可選塔吊...
          • 本申請?zhí)峁┝嘶诖髷?shù)據(jù)分析的校內(nèi)外素質(zhì)教育資源協(xié)同配置方法,涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:基于內(nèi)部資源集與外部資源集組建資源庫;收集學(xué)生用戶群的用戶群特征信息;協(xié)同用戶個體特征和教育需求特征對多個具備標(biāo)注信息的資源進(jìn)行篩選;調(diào)取資源評估機(jī)制...
          • 本發(fā)明提供一種環(huán)境藝術(shù)設(shè)計課程推薦方法及系統(tǒng),涉及智能教育技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:根據(jù)多維度學(xué)生畫像中的能力匹配度和動態(tài)課程知識圖譜中課程間先修關(guān)系,篩選適配學(xué)生當(dāng)前能力的候選課程集;在候選課程集中設(shè)置雙目標(biāo)點(diǎn):課程基礎(chǔ)要求與學(xué)生能力的最高...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及基于遞歸雙流Mamba的海溫補(bǔ)全方法及系統(tǒng),所述方法包括一下步驟:將破損的SST圖像、周平均SST圖像拼接后作為輸入,通過N個相同的遞歸層次化Mamba塊的N次遞歸迭代輸出預(yù)測的周平均SST圖像和預(yù)測的異...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種基于強(qiáng)度相位融合的OCTA圖像處理方法及系統(tǒng),對OCTA數(shù)據(jù)進(jìn)行分裂光譜處理,得到多個子帶信號;對任意一個子帶信號,根據(jù)當(dāng)前幀OCTA圖像與前一幀OCTA圖像的幀間誤差,對各幀OCTA圖像進(jìn)行時域相位校...
          • 本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感圖像技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種查找遙感圖像變化區(qū)域的模型及方法,通過提出基于頻譜信息引導(dǎo)的小尺寸對象特征提取模塊的感受野和自適應(yīng)卷積核大小機(jī)制,并將該機(jī)制與孿生結(jié)構(gòu)變化檢測網(wǎng)絡(luò)協(xié)同提取輸入圖像特征。“空間?通道?頻域”三注意力...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于矢量圖形的飛行訓(xùn)練器儀表顯示系統(tǒng)及動態(tài)渲染方法、計算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì),其中,該方法包括:獲取駕駛艙儀表布局、矢量圖形元素、載體實(shí)時狀態(tài)及環(huán)境氣象地形信息。通過處理氣象地形數(shù)據(jù)生成光場信息并轉(zhuǎn)換為光學(xué)調(diào)節(jié)參數(shù),進(jìn)而產(chǎn)生環(huán)境光...
          • 本發(fā)明公開了一種基于紋理圖像分析的浸膠紙表面均勻性檢測方法,具體涉及圖像的增強(qiáng)與紋理分析領(lǐng)域,包括獲取浸膠紙圖像,并基于灰度差值構(gòu)建邊緣圖,提取邊緣圖中邊緣值低于第一閾值的圖像區(qū)域,定義為模糊區(qū)域;對所述模糊區(qū)域進(jìn)行相鄰像素之間的邊緣值差異...
          • 本發(fā)明公開了一種基于光度立體的電子屏幕膜面灰塵檢測方法,包括以下步驟:圖像采集:獲取4?8張不同入射方向的灰度圖像;圖像預(yù)處理:采用雙邊濾波器對原始圖像進(jìn)行邊緣保持降噪處理,并結(jié)合高斯濾波器提升平滑性,將濾波后的圖像轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)型;法向重建:...
          • 本申請涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種視覺輔助下的螺絲清洗品質(zhì)視覺質(zhì)檢方法,該方法包括:采集清洗后的螺絲表面的灰度圖像,記為待測灰度圖像,提取待測灰度圖像中的邊緣輪廓;計算每條邊緣輪廓的低頻占比,對邊緣輪廓進(jìn)行篩選,獲取不規(guī)則輪廓和規(guī)則...
          • 本發(fā)明公開了一種大場景道路裂縫分布圖構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備,涉及道路裂縫識別技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)策略在道路裂縫數(shù)據(jù)集上進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;設(shè)定道路巡檢路徑并進(jìn)行所述巡檢路徑上道路圖像的拍攝,將所述道...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于編解碼結(jié)構(gòu)的輕量級醫(yī)學(xué)2D圖像分割網(wǎng)絡(luò),包括:網(wǎng)絡(luò)輸入模塊,從各種醫(yī)學(xué)成像設(shè)備獲取醫(yī)學(xué)2D圖像,并進(jìn)行預(yù)處理、執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)和歸一化,獲得輸入圖像;網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)模塊,用于和網(wǎng)絡(luò)輸入模塊通信連接,包括...
          • 本發(fā)明涉及運(yùn)動捕捉技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于多場地動捕相機(jī)的無縫追蹤系統(tǒng)及方法,方法包括以下步驟:設(shè)置至少兩組動捕相機(jī)分別部署于相互隔離的獨(dú)立場地,每組動捕相機(jī)覆蓋其所在場地的完整空間,采集剛體在局部坐標(biāo)系中的運(yùn)動數(shù)據(jù);建立控制端與各組動捕相機(jī)之...
          • 本申請實(shí)施例公開了一種車輛全景影像獲取方法及系統(tǒng),涉及全景影像技術(shù)領(lǐng)域,所述車輛全景影像獲取方法包括:在車輛上的圖像采集裝置的位姿發(fā)生變化的情況下,基于使所述圖像采集裝置發(fā)生變化的目標(biāo)裝置的實(shí)時狀態(tài)值、所述目標(biāo)裝置與所述圖像采集裝置之間的位...
          • 本申請公開了一種點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取待處理的點(diǎn)云數(shù)據(jù);所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)包括多個點(diǎn)云點(diǎn);對每個點(diǎn)云點(diǎn)進(jìn)行平面擬合處理,以獲得每個點(diǎn)云點(diǎn)的法向量;對每個點(diǎn)云點(diǎn)的法向量進(jìn)行特征分析處理,以獲得所...
          • 本申請涉及一種帶缺陷圖像的生成方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),方法包括:獲取帶缺陷樣本圖、無缺陷樣本圖、樣本控制條件以及樣本指令,其中,樣本控制條件用于指示帶缺陷樣本圖中的缺陷背景、缺陷位置和缺陷形態(tài),樣本指令用于描述缺陷的主類別和子類別;...
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