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								      本發(fā)明提供了基于STGAT?informer的電動汽車城際拼車任務中的充電調(diào)度方法及裝置，涉及城際電動網(wǎng)約車充電調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，通過實時獲取城際往返城市間的乘客拼車需求、車輛狀態(tài)與充電站資源數(shù)據(jù)，構(gòu)建雙層優(yōu)化模型：上層以最小化車輛充電成本為目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及風險防控技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種電力工程施工現(xiàn)場安全管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，基于施工人員定位與作業(yè)路徑，分析其與高壓電纜敷設點的空間關(guān)系，篩選并調(diào)整路徑節(jié)點，判別駐留異常人員分布，結(jié)合區(qū)域人員密度及氣象變化，動態(tài)評估工況風險水平...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于源網(wǎng)荷儲的多能互補智慧能源的能量管理系統(tǒng)，涉及能源調(diào)度管理技術(shù)領(lǐng)域，包括智能感知單元、智能控制單元和數(shù)據(jù)管理單元；本發(fā)明通過智能感知單元獲取能量來源系統(tǒng)和園區(qū)以及企業(yè)內(nèi)部各種能源控制系統(tǒng)的能源供應數(shù)據(jù)，并實時采集能源介質(zhì)生產(chǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種絕緣電纜生產(chǎn)質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：依據(jù)多種生產(chǎn)設備的生產(chǎn)參數(shù)序列構(gòu)建多個實時參數(shù)特征；將多個實時特征輸入孤立森林中的孤立樹，依據(jù)各孤立樹歸一化的預設權(quán)重對輸出的異常值進行加權(quán)，得到綜合異常值；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種區(qū)域運輸任務的智能分配與高效率執(zhí)行方法及系統(tǒng)，通過獲取目標工業(yè)供應區(qū)域的區(qū)域運輸任務集，構(gòu)建每個供應鏈節(jié)點在任務執(zhí)行控制時段的區(qū)域運輸控制參考信息集，通過獲取供應鏈生產(chǎn)運輸資源，根據(jù)每個供應鏈節(jié)點的倉儲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種園區(qū)供水管網(wǎng)水質(zhì)綜合監(jiān)測預警方法，包括：確定供水管網(wǎng)中的水質(zhì)采集點，在同一時間序列采集水質(zhì)采集點的水質(zhì)數(shù)據(jù)和對應的水質(zhì)標簽；對水質(zhì)數(shù)據(jù)進行能量評估，獲得點位能量；將點位能量劃分為若干點位分級簇，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種圖像處理方法、裝置、設備和介質(zhì)，其中，方法包括：響應于圖像處理配置操作，確定第一圖像和針對第一圖像進行圖像放大處理的參數(shù)；根據(jù)參數(shù)對第一圖像進行圖像分割，得到多個尺寸為圖像分塊尺寸的第一圖像塊；針對每個第一圖像塊進行離...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于內(nèi)容分析的多智能體自動修圖系統(tǒng)，包括步驟1：本步驟接收原始圖像輸入，調(diào)用經(jīng)過微調(diào)的多模態(tài)大模型對圖像進行聯(lián)合語義?視覺分析，提取圖像中的關(guān)鍵語義要素，包括但不限于背景協(xié)調(diào)度、光照條件、人物發(fā)型清晰度、天氣優(yōu)劣、構(gòu)圖布局合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機器視覺技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于機械臂末端同軸視覺的六角套筒與外六角螺栓自動對準方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì)，包括：圖像采集、輪廓檢測、平面對齊、中軸對齊、最小旋轉(zhuǎn)角度計算以及旋轉(zhuǎn)調(diào)整；本發(fā)明通過輪廓檢測、平面對齊、中軸對齊、最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及焊縫定位技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種結(jié)構(gòu)光與線激光融合的焊縫粗細分級三維定位方法和系統(tǒng)，其技術(shù)方案要點是包括如下步驟：S1、通過結(jié)構(gòu)光相機，對工件進行拍攝，獲取工件圖像；S2、基于工件圖像，通過通道空間注意力機制和Center Net卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于局部MCMC抽樣稀疏角度CT圖像反演方法及系統(tǒng)，屬于CT成像技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取原始CT圖像，選取疑似病變的感興趣區(qū)域；提取感興趣區(qū)域關(guān)聯(lián)的稀疏投影子集；基于關(guān)聯(lián)的稀疏投影子集，構(gòu)建貝葉斯后驗概率統(tǒng)計模型，對感興趣區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及應用于自動駕駛的多模態(tài)三維目標識別定位方法；本發(fā)明融合了激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種傳感器的多模態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了信息的互補，提高了目標識別與定位的準確性，滿足自動駕駛車輛對周圍環(huán)境感知的需求，為自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種目標檢測與角點區(qū)域篩選融合的中心位移測量方法，包括以下步驟：使用YOLOv8網(wǎng)絡對所述包含多個靶標的結(jié)構(gòu)圖像進行目標檢測，輸出每個靶標的檢測框坐標，并計算每個檢測框的中心坐標；對于得到的每個檢測框，在該框所限定的圖像感興趣區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于文本提示的室內(nèi)點云場景開放式語義分割方法。本發(fā)明基于大規(guī)模室內(nèi)場景點云數(shù)據(jù)，采用基于Mamba塊的3D U?Net網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)提取點云場景局部特征，并通過多級Mamba塊和降采樣提取場景點云數(shù)據(jù)全局特征，再通過上采樣和跳躍連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于無人機的輸電線路工程驗收方法及系統(tǒng)，涉及輸電工程驗收技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：將輸電線路劃分為不同空間區(qū)域，對不同空間區(qū)域設定不同驗收合格等級；獲得并分析構(gòu)件圖像信息，得到初步識別結(jié)果；對初步識別結(jié)果進行異常可信度評分，觸發(fā)反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于森林防護的激光雷達煙火監(jiān)控可視化分析方法及系統(tǒng)，涉及煙火監(jiān)控可視化分析技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：基于連續(xù)的二維點云圖獲取動態(tài)點云區(qū)域，在二維點云圖的投影方向獲取動態(tài)點云區(qū)域的圖像，標記為檢測圖，獲取第一數(shù)量個歷史火焰圖，將歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像超分辨率重建領(lǐng)域，尤其為一種基于頻域強化與時空先驗的紅外低慢小目標增強方法，包括：S1，準備數(shù)據(jù)集：準備三種紅外低慢小目標數(shù)據(jù)集，自制一種數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集一、二和三是公開數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集四是自制數(shù)據(jù)集，其中，數(shù)據(jù)集一和四用于訓練、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應視覺學習與用戶畫像聯(lián)動的再生資源分揀方法，包括：S1、社區(qū)內(nèi)用于收集再生資源的回收機增設動態(tài)學習模塊，動態(tài)學習模塊采集物品的圖像，實時分析物品的形態(tài)特征，存入記憶數(shù)據(jù)庫；S2、獲取回收機的記憶數(shù)據(jù)庫進行回收物種類分析，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種圖像描述生成模型的訓練方法以及圖像描述生成方法，可應用于圖像處理與自然語言生成技術(shù)領(lǐng)域。該訓練方法包括：基于視覺線索引導策略和多階段Transformer解碼策略對圖像描述生成模型進行訓練，在圖像描述生成模型的訓練過程中進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的病蟲害傳播路徑預測方法及系統(tǒng)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。在本發(fā)明中，首先，獲取作物全局圖像和作物局部圖像；其次，對作物全局圖像進行第一語義編碼，形成作物全局圖像特征；然后，對作物局部圖像進行第二語義編碼，形成作物局部圖像特征；進一步，...
								
            
							
            
							
						
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