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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于時(shí)序遙感Mamba的遙感影像語(yǔ)義變化檢測(cè)方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)時(shí)序遙感影像先進(jìn)行輕量化局部特征提取，然后捕捉地表動(dòng)態(tài)變化，得到多尺度特征；對(duì)多尺度特征先進(jìn)行拼接，然后提取特征，再按照層級(jí)進(jìn)行拼接，得到融合特征；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于邊緣檢測(cè)和邊界斷線連接的田塊提取方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域、遙感圖像處理領(lǐng)域，田塊提取方法具體包括如下步驟：步驟1：提取遙感影像中的田塊范圍矢量數(shù)據(jù)A；步驟2：提取所述遙感影像的田塊邊界概率圖；步驟3：對(duì)所述邊界概率圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供了一種動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的多目標(biāo)視覺(jué)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下實(shí)時(shí)采集多目標(biāo)識(shí)別圖像，整理為多目標(biāo)時(shí)序圖像序列，構(gòu)建多目標(biāo)識(shí)別圖像的背景模型，結(jié)合基于光流場(chǎng)計(jì)算的動(dòng)態(tài)背景干擾補(bǔ)償，生成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)掩碼矩陣，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了用于城市軌道交通的數(shù)據(jù)采集與用戶行為分析系統(tǒng)，涉及行為分析技術(shù)領(lǐng)域，包括圖像采集模塊實(shí)時(shí)采集含像素點(diǎn)坐標(biāo)與數(shù)量的圖像數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)其預(yù)處理；中央計(jì)算處理模塊經(jīng)綜合計(jì)算和標(biāo)準(zhǔn)化處理得乘客換乘混亂參數(shù)，分析后若混亂則調(diào)用提示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人圖形識(shí)別方法及避障系統(tǒng)，涉及圖像模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)引入偏振成像，有效抑制水珠高光，避免了將光學(xué)偽影誤判為病害，顯著提升了識(shí)別準(zhǔn)確性。針對(duì)低置信度目標(biāo)，獨(dú)創(chuàng)的微區(qū)熱激勵(lì)物理復(fù)核機(jī)制，能在線確認(rèn)其真實(shí)物理屬性，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像校正技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像校正的牛肉質(zhì)量分類方法。本發(fā)明根據(jù)每個(gè)大理石花紋連通域的形態(tài)特征，獲得每個(gè)大理石花紋連通域的生長(zhǎng)方向以及生長(zhǎng)趨勢(shì)程度，篩選出大理石花紋生長(zhǎng)連通域；根據(jù)不同大理石花紋生長(zhǎng)連通域的生長(zhǎng)方向分布，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于跨模態(tài)文本語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的少樣本缺陷識(shí)別方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中異常樣本稀缺且缺陷類型動(dòng)態(tài)演化導(dǎo)致的檢測(cè)模型泛化不足問(wèn)題，通過(guò)建立動(dòng)態(tài)特征重組機(jī)制與自適應(yīng)判別邊界，實(shí)現(xiàn)僅需少量正常數(shù)據(jù)即可精準(zhǔn)識(shí)別未知的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災(zāi)預(yù)警的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于熱輻射定向反射的火災(zāi)預(yù)警裝置，包括安裝座、紅外傳感器組件、主反射鏡和外殼；還包括轉(zhuǎn)盤、環(huán)形測(cè)角部件和測(cè)角頭,轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)動(dòng)安裝在安裝座的下方，紅外傳感器組件豎直安裝在轉(zhuǎn)盤的下端面的中部，主反射鏡安裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于城市交通管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種停車場(chǎng)出入活動(dòng)對(duì)道路通行能力影響的評(píng)估方法及系統(tǒng)，為了解決停車場(chǎng)出入活動(dòng)對(duì)道路通行能力影響的量化評(píng)估問(wèn)題，本發(fā)明首先，按照設(shè)定的距離，沿銜接道路長(zhǎng)度方向?qū)︺暯拥缆愤M(jìn)行分段；繪制車輛在各個(gè)斷面內(nèi)不同時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及基于水上電子卡口的圖像識(shí)別船舶行為的方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過(guò)水上電子卡口抓拍系統(tǒng)采集目標(biāo)船舶的多角度圖像，構(gòu)建三維模型；利用船型數(shù)據(jù)庫(kù)匹配固定預(yù)警水位線，結(jié)合實(shí)時(shí)航行干擾信息校正輸出適配預(yù)警水位線；分析預(yù)設(shè)時(shí)區(qū)的船舶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及針刺模擬技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明涉及一種用于脈沖電治療訓(xùn)練的中醫(yī)穴位針刺模擬方法。其包括以下步驟：S1、向用戶采集訓(xùn)練需求，并將訓(xùn)練需求輸入至針刺模擬裝置；S2、建立人體形態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)；本發(fā)明通過(guò)基于人體形態(tài)數(shù)據(jù)和訓(xùn)練穴位列表，對(duì)不同電流強(qiáng)度...
								
            
							
            
							
						
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								      提供一種顯示裝置的驅(qū)動(dòng)方法和驅(qū)動(dòng)裝置。該方法包括：為多個(gè)子幀設(shè)置互不相同的PWM脈沖寬度閾值以及一個(gè)PWM脈沖信號(hào)寬度設(shè)定值；根據(jù)每幀圖像的原始灰度數(shù)據(jù)利用打散算法來(lái)得到各個(gè)子幀的原始PWM脈沖寬度；對(duì)于原始PWM脈沖寬度大于PWM脈沖寬度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種亮度調(diào)節(jié)控制方法與亮度調(diào)節(jié)裝置，涉及車載系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域。其中，亮度調(diào)節(jié)控制方法包括獲取光線參數(shù)與位置數(shù)據(jù)、時(shí)間信息；確定車輛的當(dāng)前場(chǎng)景；生成對(duì)應(yīng)的控制信號(hào)，驅(qū)動(dòng)背光光源工作。本申請(qǐng)通過(guò)融合光線參數(shù)、位置數(shù)據(jù)及時(shí)間信息，實(shí)現(xiàn)多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及LCD顯示技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種用于LCD屏幕的條形碼動(dòng)態(tài)顯示方法和系統(tǒng)，方法包括：主控單元接收上位機(jī)發(fā)送的JSON格式數(shù)據(jù)包，解析JSON格式數(shù)據(jù)包以提取原始數(shù)據(jù)；根據(jù)JSON格式數(shù)據(jù)包，基于LCD屏幕寬度與目標(biāo)顯示比例的自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種音頻變焦方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：以預(yù)設(shè)方向?yàn)檎Z(yǔ)音增強(qiáng)方向?qū)溈孙L(fēng)陣列信號(hào)進(jìn)行波束形成處理得到增強(qiáng)信號(hào)，其中，預(yù)設(shè)方向根據(jù)攝像裝置的拍攝方向確定；根據(jù)攝像裝置的視頻變焦倍數(shù)將增...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音分離方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：以預(yù)設(shè)近場(chǎng)說(shuō)話人方向?yàn)檎Z(yǔ)音增強(qiáng)方向?qū)溈孙L(fēng)陣列信號(hào)進(jìn)行波束形成處理得到第一近場(chǎng)說(shuō)話人信號(hào)；以預(yù)設(shè)遠(yuǎn)場(chǎng)說(shuō)話人方向?yàn)檎Z(yǔ)音增強(qiáng)方向?qū)溈孙L(fēng)陣列信號(hào)進(jìn)行波...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及SRAM技術(shù)領(lǐng)域，提供一種SRAM芯片、SRAM芯片控制方法及電子設(shè)備，SRAM芯片包括SRAM陣列，行解碼器和列解碼器；行解碼器對(duì)應(yīng)每行6T?SRAM單元設(shè)置有字線；每列6T?SRAM單元的接地端通過(guò)放電NMOS管接地；列解碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)分析的黑木耳高鐵菌株雜交選育優(yōu)化方法。涉及大數(shù)據(jù)分析及黑木耳品種培育領(lǐng)域，該方法包括：步驟S1：采集菌株基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、雜交過(guò)程數(shù)據(jù)、培養(yǎng)環(huán)境參數(shù)及外部參考數(shù)據(jù)，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與結(jié)構(gòu)化處理；步驟S2：采用偏置隨機(jī)鍵遺傳算法對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于生成式AI的聚合反應(yīng)溫度優(yōu)化方法及裝置，服務(wù)端方法包括：通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)采集并預(yù)處理用于聚合反應(yīng)的反應(yīng)釜內(nèi)的多源數(shù)據(jù)，得到反應(yīng)釜內(nèi)的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息；將實(shí)時(shí)狀態(tài)信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的生成式AI模型中，輸出未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的溫度變化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N轉(zhuǎn)運(yùn)站粉塵濃度預(yù)測(cè)方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備，屬于粉塵濃度測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取轉(zhuǎn)運(yùn)站內(nèi)的目標(biāo)測(cè)量點(diǎn)的實(shí)時(shí)粉塵濃度數(shù)值；獲取向目標(biāo)測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行物料輸送的關(guān)聯(lián)輸送皮帶上的物料的輸送參數(shù)集，輸送參數(shù)集包括物料屬性以及未來(lái)多個(gè)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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