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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N產(chǎn)品缺陷檢測方法、設備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，可以應用于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對待測產(chǎn)品的初始圖像進行注意力特征處理，得到待測產(chǎn)品的注意力特征；對初始圖像進行編碼，得到層級不同的多個編碼特征；對多個編碼特征執(zhí)行多次特征重...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多平臺融合的工業(yè)園區(qū)數(shù)字孿生監(jiān)測方法和系統(tǒng)。該方法包括，通過無人機傾斜攝影采集工業(yè)園區(qū)點云數(shù)據(jù)，將點云數(shù)據(jù)與BIM模型進行配準；采集工業(yè)園區(qū)不同協(xié)議類型的設備數(shù)據(jù)，對采集到的數(shù)據(jù)進行實時清洗、轉(zhuǎn)換和標準化，過濾無效、重復或異常數(shù)據(jù)，實現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三維面部信息采集的點云解析方法及系統(tǒng)，屬于三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，其包括以下步驟：獲取所有2d相機和3d模組的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)，通過內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)對所有2d相機和3d模組進行標定；獲取兩組3d模組對同一目標采集的點云和2d相...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種BIM模型與CIM傾斜攝影空間要素對齊融合的方法，包括：將BIM模型提取的空間定位要素轉(zhuǎn)換為地理坐標系下的矢量數(shù)據(jù)；將矢量數(shù)據(jù)與CIM傾斜攝影實景模型的空間特征進行匹配，通過匹配的特征點集計算空間變換關(guān)系；根據(jù)空間變換關(guān)系對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)字人視頻生成方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)文本信息篩選出預設動作模板，得到目標動作模板；獲取每幀動作模板圖像，并基于各骨骼特征點對應的特征點位置，得到各骨骼特征點對應的位移向量序列；識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑信息模型、增強現(xiàn)實與同步定位與地圖構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供了基于深度學習的SLAM?BIM增強現(xiàn)實協(xié)同定位方法及系統(tǒng)，包括：引入Transformer時序特征提取器與幾何關(guān)系圖，結(jié)合置信度評估動態(tài)分配權(quán)重，實現(xiàn)跨模態(tài)閉環(huán)檢測，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶趫D像導入與模型模擬的模具發(fā)泡控制系統(tǒng)，涉及模具成型技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集模塊、處理模塊、轉(zhuǎn)換模塊與控制模塊，能夠基于實物圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建目標三維模型，并經(jīng)標準化處理生成控制指令。所述轉(zhuǎn)換模塊還調(diào)用經(jīng)由知識蒸餾機制訓練得到的偏移預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于高斯濺射的三維重建與語義地圖生成方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標場景的彩色圖像和深度點云數(shù)據(jù)；根據(jù)高斯濺射算法和深度點云數(shù)據(jù)，獲得特征點云數(shù)據(jù)；基于位姿標定算法，將深度點云數(shù)據(jù)和特征點云數(shù)據(jù)進行對齊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的微通道鋁扁管分類檢測方法及系統(tǒng)，涉及微通道鋁扁管生產(chǎn)領(lǐng)域，其中方法包括微通道鋁扁管分時頻閃圖像采集模塊、多類圖像異步處理模塊、異步智能分析模塊、分類檢測收集模塊、異常處理模塊，系統(tǒng)包括微通道鋁扁管傳輸裝置及多類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機領(lǐng)域，公開了一種基于超圖計算的視覺目標檢測方法與系統(tǒng)，通過多源傳感器設備采集城市不同模態(tài)的交通數(shù)據(jù)；對不同模態(tài)的交通數(shù)據(jù)進行時空對齊、去噪，并通過特征編碼器提取多尺度特征；將交通參與者、道路基礎(chǔ)設施及動態(tài)環(huán)境信息作為超圖節(jié)點...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種深度偽造檢測模型的訓練方法、深度偽造檢測方法和系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取包含真實圖像和多種偽造種類圖像的訓練數(shù)據(jù)集，且圖像配有表示真?zhèn)蔚臉撕灒谟柧氝^程中深度偽造檢測模型能夠接觸到各種類型的圖像樣本，從而學習到更廣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于多模態(tài)深度學習的多源遙感農(nóng)作物分類方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：調(diào)取歷史多源遙感數(shù)據(jù)，標注有農(nóng)作物類別和生長階段；提取歷史多源遙感數(shù)據(jù)中各個模態(tài)的歷史特征信息；構(gòu)建動態(tài)權(quán)重學習模型，輸入為多模態(tài)拼接向量，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種橋梁病害檢測方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質(zhì)，方法包括收集橋梁圖像數(shù)據(jù)集，基于橋梁圖像數(shù)據(jù)集制備病害數(shù)據(jù)集；采用嵌套若干U型網(wǎng)絡塊作為網(wǎng)絡骨架，并采用若干GHPA層替換網(wǎng)絡骨架中的預設部分U型網(wǎng)絡塊；將DW卷積層嵌入每一組U型網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種無人機巡檢輸電線路斷股導線的目標檢測方法，該方法包括：使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)增強方法擴充斷股輸電線路的數(shù)據(jù)集：使用擴散模型對斷股輸電線路數(shù)據(jù)集進一步擴充，包括：使用擴散模型和相應的提示詞向量對數(shù)據(jù)集進行背景修復...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向列車運行環(huán)境感知的多模態(tài)圖像融合檢測方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取在各種環(huán)境條件下鐵路場景的不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)，其中，不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)包括可見光圖像數(shù)據(jù)和紅外圖像數(shù)據(jù)，且不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)對應為同一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于層級化編碼體系的傳統(tǒng)騎樓立面部件智能識別與語言轉(zhuǎn)換方法，通過構(gòu)建六級層級編碼系統(tǒng)、訓練專門的部件識別模型、實現(xiàn)自動編碼和標準化描述生成，為大規(guī)模騎樓建筑演化分析奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其包括：S1. 構(gòu)建六級的標準編碼體系；S2. ...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種形變表格單元格實例分割方法及系統(tǒng)，所述形變表格單元格實例分割方法包括：獲取形變表格圖像并進行預處理；構(gòu)建由卷積模塊、單元格特征提取模塊、C3模塊、快速金字塔池化層、最近鄰插值上采樣層、拼接層、單元格特征融合模塊和檢測層通過層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電動牙科椅缺水預警方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：采集每個時刻的壓力數(shù)據(jù)以及流量數(shù)據(jù)，獲取當前時刻流量計監(jiān)測的儲水量以及當前時刻水壓傳感器監(jiān)測的儲水量；根據(jù)每個歷史使用周期中的流量數(shù)據(jù)以及壓力數(shù)據(jù)，獲取流量...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種雷達點云覆蓋率檢測方法、布置合理性檢測方法及布控優(yōu)化方法；步驟如下：構(gòu)建待測量區(qū)域的三維仿真模型并進行坐標系轉(zhuǎn)換；根據(jù)雷達的安裝位置構(gòu)建待測量區(qū)域的仿真模型，并提取符合雷達感知范圍的柱形檢測區(qū)域的三維模型；根據(jù)雷達的特性通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及實訓平臺技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種工業(yè)機器人綜合實訓平臺，包括機架，所述機架的上表面安裝有控制裝置，所述控制裝置包括基座。本發(fā)明中，平臺通過多組件協(xié)同構(gòu)建了高度仿真的工業(yè)機器人操作環(huán)境，控制裝置的雙控制臂、雙操作臂設計可模擬真實生產(chǎn)中...
								
            
							
            
							
						
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