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								      本發(fā)明公開了基于源網(wǎng)荷儲的多能互補(bǔ)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(yīng)數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)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(shè)備的生產(chǎn)參數(shù)序列構(gòu)建多個(gè)實(shí)時(shí)參數(shù)特征；將多個(gè)實(shí)時(shí)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(yù)設(shè)權(quán)重對輸出的異常值進(jìn)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(yùn)輸任務(wù)的智能分配與高效率執(zhí)行方法及系統(tǒng)，通過獲取目標(biāo)工業(yè)供應(yīng)區(qū)域的區(qū)域運(yùn)輸任務(wù)集，構(gòu)建每個(gè)供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)在任務(wù)執(zhí)行控制時(shí)段的區(qū)域運(yùn)輸控制參考信息集，通過獲取供應(yīng)鏈生產(chǎn)運(yùn)輸資源，根據(jù)每個(gè)供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)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(yù)警方法，包括：確定供水管網(wǎng)中的水質(zhì)采集點(diǎn)，在同一時(shí)間序列采集水質(zhì)采集點(diǎn)的水質(zhì)數(shù)據(jù)和對應(yīng)的水質(zhì)標(biāo)簽；對水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行能量評估，獲得點(diǎn)位能量；將點(diǎn)位能量劃分為若干點(diǎn)位分級簇，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，其中，方法包括：響應(yīng)于圖像處理配置操作，確定第一圖像和針對第一圖像進(jìn)行圖像放大處理的參數(shù)；根據(jù)參數(shù)對第一圖像進(jìn)行圖像分割，得到多個(gè)尺寸為圖像分塊尺寸的第一圖像塊；針對每個(gè)第一圖像塊進(jìn)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(jìn)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(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于機(jī)械臂末端同軸視覺的六角套筒與外六角螺栓自動對準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)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(jì)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(xì)分級三維定位方法和系統(tǒng)，其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括如下步驟：S1、通過結(jié)構(gòu)光相機(jī)，對工件進(jìn)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(jī)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(yàn)概率統(tǒng)計(jì)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(yīng)用于自動駕駛的多模態(tài)三維目標(biāo)識別定位方法；本發(fā)明融合了激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等多種傳感器的多模態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了信息的互補(bǔ)，提高了目標(biāo)識別與定位的準(zhǔn)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(biāo)檢測與角點(diǎn)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(luò)對所述包含多個(gè)靶標(biāo)的結(jié)構(gòu)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，輸出每個(gè)靶標(biāo)的檢測框坐標(biāo)，并計(jì)算每個(gè)檢測框的中心坐標(biāo)；對于得到的每個(gè)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(diǎn)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(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用基于Mamba塊的3D U?Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取點(diǎn)云場景局部特征，并通過多級Mamba塊和降采樣提取場景點(diǎn)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(jī)的輸電線路工程驗(yàn)收方法及系統(tǒng)，涉及輸電工程驗(yàn)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(shè)定不同驗(yàn)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(jìn)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(hù)的激光雷達(dá)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(diǎn)云圖獲取動態(tài)點(diǎn)云區(qū)域，在二維點(diǎn)云圖的投影方向獲取動態(tài)點(diǎn)云區(qū)域的圖像，標(biāo)記為檢測圖，獲取第一數(shù)量個(gè)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(qiáng)化與時(shí)空先驗(yàn)的紅外低慢小目標(biāo)增強(qiáng)方法，包括：S1，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：準(zhǔn)備三種紅外低慢小目標(biāo)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(xùn)練、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)視覺學(xué)習(xí)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(jī)增設(shè)動態(tài)學(xué)習(xí)模塊，動態(tài)學(xué)習(xí)模塊采集物品的圖像，實(shí)時(shí)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(jī)的記憶數(shù)據(jù)庫進(jìn)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(xùn)練方法以及圖像描述生成方法，可應(yīng)用于圖像處理與自然語言生成技術(shù)領(lǐng)域。該訓(xùn)練方法包括：基于視覺線索引導(dǎo)策略和多階段Transformer解碼策略對圖像描述生成模型進(jìn)行訓(xùn)練，在圖像描述生成模型的訓(xùn)練過程中進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的病蟲害傳播路徑預(yù)測方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)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(jìn)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(jìn)行第二語義編碼，形成作物局部圖像特征；進(jìn)一步，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多目標(biāo)空間關(guān)系驅(qū)動的社交場景圖像中人類識別方法，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過自動化、智能化的多級篩選機(jī)制，有效提升了輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，顯著降低了冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)對后續(xù)模型的干擾，不僅大幅提高了目標(biāo)檢測與身份識別的精度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于機(jī)器視覺的護(hù)目鏡缺陷自動化識別方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)器視覺技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于護(hù)目鏡圖片獲取護(hù)目鏡的表面缺陷數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)缺陷數(shù)據(jù)和光學(xué)缺陷數(shù)據(jù)，基于表面缺陷數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)缺陷數(shù)據(jù)和光學(xué)缺陷數(shù)據(jù)分析護(hù)目鏡的缺陷程度，基于客戶所在地的環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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