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          • 本發(fā)明提供一種智能貨運編隊的前車定位方法及裝置。所述方法包括以下步驟:分別獲取安裝在本車上的相機和激光雷達輸出的視頻圖像和數(shù)據(jù)點云;將所述視頻圖像輸入到2D目標(biāo)檢測模型,得到目標(biāo)類別和目標(biāo)檢測框數(shù)據(jù);根據(jù)目標(biāo)類別確定前車的目標(biāo)檢測框,并基于...
          • 本發(fā)明提出一種基于多模態(tài)大模型的路側(cè)事件理解方法,該方法包括獲取實時交通場景圖像;基于實時交通場景圖像和系統(tǒng)指令利用多模態(tài)大模型獲得關(guān)鍵區(qū)域;基于關(guān)鍵區(qū)域和實時交通場景圖像利用視覺識別模型生成視覺提示信息,視覺識別模型包括開放世界目標(biāo)檢測模...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖像特征的細(xì)粒度霧霾濃度估計方法和裝置,該方法包括下述步驟:獲取霧霾圖像和PM2.5濃度真實測量值的匹配數(shù)據(jù)集冰進行數(shù)據(jù)預(yù)處理;其次通過并行計算獲取樣本圖像的暗通道分布圖與色彩衰減特征圖;在此基礎(chǔ)上構(gòu)建雙分支深度學(xué)習(xí)架構(gòu)...
          • 本發(fā)明涉及圖像檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多域融合的圖像篡改檢測方法,該方法包括:將待檢測圖像進行預(yù)處理,得到多個域中的每個所述域的檢測圖塊集,其中,所述域為轉(zhuǎn)換域;對每個所述域的檢測圖塊集進行編碼,得到編碼后的特征圖;對所述編碼后的特征...
          • 本發(fā)明涉及PCB板標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于視覺標(biāo)定的PCB板加工糾偏方法及系統(tǒng),一種基于視覺標(biāo)定的PCB板加工糾偏方法,包括以下步驟:步驟S101,根據(jù)PCB板的邊界圖像特征點、攝像機的內(nèi)參矩陣和畸變參數(shù),通過幾何投影方程獲得第一標(biāo)定參...
          • 本發(fā)明公開了一種皮膚病變分類模型的訓(xùn)練方法、分類方法及系統(tǒng),其中,該訓(xùn)練方法獲取皮膚訓(xùn)練圖像;將所述皮膚訓(xùn)練圖像輸入至皮膚病變分類模型中進行分類,得到所述皮膚病變分類模型每個分類器輸出的分類預(yù)測值,以及每個所述分類器的分類器權(quán)重;根據(jù)所有所...
          • 結(jié)合超像素分割和融合的SAR圖像目標(biāo)檢測方法、裝置,該方法包括:輸入SAR圖像;將SAR圖像均勻分割為預(yù)設(shè)數(shù)量的初始超像素區(qū)域,并以每個初始超像素區(qū)域的中心點作為初始聚類中心;基于局部熵和灰度分布的聯(lián)合概率分布,更新聚類中心;根據(jù)自適應(yīng)像素...
          • 本申請涉及一種醫(yī)學(xué)圖像分割方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括:通過在插值一致性訓(xùn)練框架的師生模型基礎(chǔ)上引入KAN模塊,構(gòu)建師生模型中包含級聯(lián)卷積編碼器、級聯(lián)KAN編碼器、級聯(lián)KAN解碼器和級聯(lián)卷積解碼器的醫(yī)學(xué)圖像分割網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明...
          • 本發(fā)明公開了基于多模態(tài)擴散模型的視覺誘發(fā)腦信號解碼方法及系統(tǒng),該方法能夠從fMRI信號中重建高分辨率圖像,并生成描述性文本。該方法通過輕量級回歸模型將fMRI信號映射到圖像?文本細(xì)節(jié)潛在特征空間,以及CLIP模型的圖像?文本高級語義特征空間...
          • 基于分形規(guī)則重建樹狀根植物纖維根三維矢量構(gòu)型方法,針對待重建植物,進行植物根系的生長數(shù)據(jù)采集,獲取該種植物根系的原始圖像數(shù)據(jù)集;構(gòu)建機器標(biāo)注模型對原始圖像數(shù)據(jù)集內(nèi)的圖像進行機器標(biāo)注,參考機器標(biāo)注的圖像對原始圖像數(shù)據(jù)集進行人工精確標(biāo)注;將標(biāo)注...
          • 本發(fā)明公開了一種幾何和姿態(tài)感知的文本生成三維對象方法及系統(tǒng),包括以下步驟:將文本輸入三維擴散生成模型獲得粗糙三維對象,利用粗糙三維對象初創(chuàng)化目標(biāo)三維對象;將目標(biāo)三維對象通過渲染獲得法向貼圖;利用粗糙三維對象初創(chuàng)化目標(biāo)三維對象,并將目標(biāo)三維對...
          • 基于人工智能的染色體圖像分割方法,能夠解決依賴于人工標(biāo)注高倍鏡圖像中染色體的輪廓,標(biāo)注工作量大,人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性難以保證的問題,實現(xiàn)多樣性的染色體圖像樣本集的訓(xùn)練,保證染色體圖像分割模型的有效性,提高模型的泛化能力和準(zhǔn)確性。其包括:...
          • 本發(fā)明提供了一種空間相機外方位元素?zé)岱€(wěn)定性校正方法及系統(tǒng),包括:步驟S1:獲取多景下的無控定位誤差與衛(wèi)星溫度,擬合計算空間相機外方位元素?zé)岱€(wěn)定性的溫度相關(guān)系數(shù);步驟S2:獲取不同成像時間對應(yīng)的無控定位誤差與衛(wèi)星溫升速率,計算空間相機外方位元...
          • 本申請公開了一種TIR場景下的深度學(xué)習(xí)推薦方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì),方法包括:將目標(biāo)用戶的用戶行為序列輸入會話處理層輸出具有目標(biāo)項的目標(biāo)會話和具有觸發(fā)項的觸發(fā)會話;計算各個目標(biāo)會話的第一關(guān)聯(lián)程度及各個觸發(fā)會話的第二關(guān)聯(lián)程度;計算不同目標(biāo)會話之...
          • 本發(fā)明提供一種基于AI的崗位勝任力與招聘崗位的匹配方法,涉及大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取多源異構(gòu)數(shù)據(jù),提取候選人的顯性技能實體及隱式能力實體;構(gòu)建候選人能力演化圖譜;結(jié)合時間序列預(yù)測模型解析崗位動態(tài)需求,形成包含當(dāng)前需求、隱性需求及未來演...
          • 本發(fā)明涉及智慧管網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于數(shù)字孿生與跨系統(tǒng)協(xié)同的城市管網(wǎng)管理系統(tǒng)及方法,包括多源數(shù)據(jù)采集層以及動態(tài)孿生建模層以及數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)和智能決策層,所述動態(tài)孿生建模層包括分層數(shù)字孿生體;所述數(shù)據(jù)共享與交換系統(tǒng)獲取多源數(shù)據(jù)采集層的數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了智能調(diào)解業(yè)務(wù)審批系統(tǒng),包括開始節(jié)點,調(diào)解員將案件信息輸入至審批系統(tǒng)內(nèi),啟動審批系統(tǒng),并識別案件的編號,且系統(tǒng)將案件對應(yīng)的編號信息反饋給調(diào)節(jié)員;設(shè)置智能審批開關(guān),在系統(tǒng)內(nèi)設(shè)置有閾值信息,在系統(tǒng)啟動后,智能審批開關(guān)對輸入的案件信息中...
          • 本發(fā)明公開了智能法律調(diào)解全流程監(jiān)控系統(tǒng),包括:輸入信息模塊、全流程監(jiān)測與回溯模塊、調(diào)解室模塊、電子簽章與身份驗證模塊、電子卷宗模塊、糾紛案件分析工具模塊、用戶反饋模塊以及系統(tǒng)學(xué)習(xí)優(yōu)化模塊;所述全流程監(jiān)測與回溯模塊用于實時監(jiān)測和自動記錄糾紛案...
          • 本公開涉及一種物品分發(fā)設(shè)備的控制方法、設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品,其中,該方法包括:確定為第一訂單分配的第一放置位,控制第一放置位對應(yīng)的第一顯示位顯示第一訂單的設(shè)定訂單信息和第一狀態(tài)信息,第一訂單的設(shè)定訂單信息包括訂單標(biāo)識信息,第一狀態(tài)信息為表示...
          • 本發(fā)明涉及一種無人機貨運服務(wù)管理方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:根據(jù)貨運訂單的貨物屬性和無人機資源參數(shù),分配目標(biāo)無人機;根據(jù)所述目標(biāo)無人機的無人機參數(shù)、所述運輸信息和民航局空域信息規(guī)劃初始航線,在待處理貨運任務(wù)執(zhí)行中,實時監(jiān)控目標(biāo)無...
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