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								      本發(fā)明公開了一種多層次特征融合的跨域建筑物提取方法及相關(guān)裝置，其方法包括：構(gòu)建跨域建筑提取框架模型，進(jìn)行場(chǎng)景級(jí)特征的學(xué)習(xí)處理；進(jìn)行對(duì)象級(jí)特征的訓(xùn)練學(xué)習(xí)處理，形成訓(xùn)練后的跨域建筑提取框架模型；將在訓(xùn)練學(xué)習(xí)時(shí)提取到的場(chǎng)景級(jí)特征數(shù)據(jù)以及對(duì)象級(jí)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于Transformer和視圖分布對(duì)齊的無(wú)人機(jī)視覺地理定位方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括在共同特征空間中對(duì)無(wú)人機(jī)視圖與衛(wèi)星視圖進(jìn)行分布對(duì)齊，有效縮小了兩者之間的差距，并成功解決了域遷移問題，特別是無(wú)人機(jī)視圖圖像與衛(wèi)星視圖圖像之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種混合專家思維增強(qiáng)的大模型低空視頻事件檢測(cè)方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有視頻事件檢測(cè)方法由于沒有充分考慮視頻中的動(dòng)態(tài)信息、事件特性以及事件發(fā)生的瞬時(shí)性，導(dǎo)致檢測(cè)精度和檢測(cè)效率低下的技術(shù)問題。該方法包括：對(duì)獲取的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)作業(yè)人員安全風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)方法及裝置，方法包括：作業(yè)人員不同工作場(chǎng)景內(nèi)的視頻數(shù)據(jù)采集；對(duì)輸入的視頻片段提取每幀的2D姿態(tài)特征和每幀的3D姿態(tài)特征，再對(duì)2D姿態(tài)特征和3D姿態(tài)特征進(jìn)行融合得到融合姿態(tài)特征；將得到的融合姿態(tài)特征劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電力施工人員安全行為實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控識(shí)別方法。方法包括：獲取視頻監(jiān)控中電力施工人員的頭部的灰度圖像，并根據(jù)灰度圖像中目標(biāo)像素點(diǎn)的鄰域范圍內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值的信息熵，從灰度圖像中確定帶狀區(qū)域；根據(jù)帶狀區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于民航技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及便攜式目視停靠引導(dǎo)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：便攜圖像設(shè)備，用于通過工作人員放置于目標(biāo)停靠區(qū)域入口處時(shí)，并生成環(huán)境基準(zhǔn)檔案；目標(biāo)鎖定與輪廓快照獲取單元，用于在目標(biāo)進(jìn)入預(yù)設(shè)感知范圍后，采用累加疊映策略在三輪迭代內(nèi)生成整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的裝配式印刷電路板檢測(cè)系統(tǒng)，涉及產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域，包括：相機(jī)模塊，用于采集印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù)，對(duì)印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及輪廓提取，以輸出印刷電路板輪廓圖像；衍生模塊，用于接收印刷電路板輪廓圖像，拾取印刷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于試卷成績(jī)的智能分析以及預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及教學(xué)預(yù)測(cè)管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于試卷成績(jī)的智能分析以及預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：試卷掃描干擾分析模塊、試卷識(shí)別干擾分析模塊和學(xué)習(xí)訓(xùn)練計(jì)劃預(yù)測(cè)模塊。本發(fā)明通過結(jié)合得到的掃描干擾分析結(jié)果判斷是否發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種表格拓?fù)潢P(guān)系建立方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過對(duì)單元格進(jìn)行頂點(diǎn)坐標(biāo)識(shí)別，選擇匹配點(diǎn)位計(jì)算坐標(biāo)差值與長(zhǎng)度誤差閾值和寬度誤差閾值進(jìn)行比對(duì)，識(shí)別單元格之間在行方向和列方向上的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并通過指定標(biāo)記點(diǎn)位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及安防監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于AI的人臉識(shí)別安防方法，包括以下步驟：基于監(jiān)控出入口識(shí)別通道，采集與分析多光譜人臉圖像，篩選特征點(diǎn)與膚色區(qū)域，優(yōu)化空間特征匹配與結(jié)構(gòu)分布，融合頭部動(dòng)作和面部行為參數(shù)，判斷結(jié)構(gòu)一致性與聯(lián)動(dòng)特征，輸出人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的生產(chǎn)環(huán)境自主巡檢方法，屬于生產(chǎn)安全信息化技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、搭建生產(chǎn)環(huán)境對(duì)應(yīng)的三維虛擬場(chǎng)景，并在三維虛擬場(chǎng)景中關(guān)聯(lián)實(shí)時(shí)采集的多模態(tài)傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)；S2、構(gòu)建并訓(xùn)練大模型框架，得到TD?MIN巡檢大模型；S3、利...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種訓(xùn)練疲勞積累的告警方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)字作訓(xùn)告警技術(shù)領(lǐng)域，解決了在訓(xùn)練過程中難以識(shí)別學(xué)員疲勞積累的安全風(fēng)險(xiǎn)的問題。本申請(qǐng)實(shí)施例在學(xué)員訓(xùn)練耗時(shí)超出耗時(shí)基線的情況下，基于超時(shí)幅度、生理數(shù)據(jù)和生理基線之間的偏差，以及訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)之間的疲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于交通管理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及高速公路動(dòng)態(tài)硬路肩控制方法與系統(tǒng)。方法包括以下步驟：S1，根據(jù)車道的流量、速度以及密度的變化情況，確定交通擁堵臨界閾值；S2，判斷每個(gè)車道的速度、密度是否達(dá)到交通擁堵臨界閾值，根據(jù)判斷結(jié)果構(gòu)建交通狀態(tài)判別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種用于智能交通的交通信號(hào)燈及其控制方法，包括安裝框架、連接橫梁、多個(gè)信號(hào)燈頭以及多個(gè)旋轉(zhuǎn)單元，旋轉(zhuǎn)單元處安裝有采集安裝座或毫米波雷達(dá)，采集安裝座處安裝有圖像采集單元和激光測(cè)距傳感器。本申請(qǐng)的交通信號(hào)燈，能夠?qū)崿F(xiàn)智能化控制，在雖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于顯示驅(qū)動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種柵極驅(qū)動(dòng)電路和顯示面板，所述柵極驅(qū)動(dòng)電路包括多條時(shí)鐘信號(hào)線和級(jí)聯(lián)的N個(gè)驅(qū)動(dòng)單元，所述第n級(jí)驅(qū)動(dòng)單元還包括：預(yù)充模塊，用于在第n?i級(jí)驅(qū)動(dòng)單元的級(jí)傳信號(hào)的作用下，通過第n?i級(jí)驅(qū)動(dòng)單元的第一驅(qū)動(dòng)信號(hào)對(duì)驅(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于風(fēng)洞拐角導(dǎo)流片的低頻吸聲裝置，包括殼體，殼體內(nèi)設(shè)置低頻吸聲體與阻抗匹配層；低頻吸聲體包括赫姆霍茲共鳴腔、密封圈、彈性支架，赫姆霍茲共鳴腔在密封圈內(nèi)按正方晶格或長(zhǎng)方晶格的形式分布，密封圈通過彈性支架與殼體相連；阻抗匹配層包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能體對(duì)話系統(tǒng)及方法，涉及音頻轉(zhuǎn)換技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集模塊用于獲取用戶的音頻數(shù)據(jù)；音頻轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)用戶端的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度，設(shè)置音頻數(shù)據(jù)的傳輸方式，當(dāng)傳輸方式為通信信號(hào)傳輸時(shí)，將音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理得到音頻流；語(yǔ)音識(shí)別處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種針對(duì)線框DNA多面體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)生成方法及系統(tǒng)，涉及DNA多面體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取可平面圖以及可平面圖的關(guān)聯(lián)矩陣；基于可平面圖的關(guān)聯(lián)矩陣，根據(jù)設(shè)定矩陣迭代算法生成所述可平面圖的所有賦權(quán)關(guān)聯(lián)矩陣；在可平面圖的關(guān)聯(lián)矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于人工智能的多變病原T細(xì)胞表位精準(zhǔn)篩選方法，公開了一種抗原表位預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法，包括：采用單等位基因數(shù)據(jù)集訓(xùn)練初始模型，建立肽段與MHC分子之間的親和力預(yù)測(cè)模型；對(duì)多等位基因的洗脫親和力數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；結(jié)合單等位基因數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的大豆胞囊線蟲種群動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括采集基因驅(qū)動(dòng)蟲害防治預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的蟲害檢測(cè)數(shù)據(jù)和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)所述蟲害檢測(cè)數(shù)據(jù)和所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)所述蟲害檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)篩選獲得目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)，基于所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所述目標(biāo)檢...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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