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          • 本申請公開了一種纖維紗線品種識別方法及裝置,涉及筒子紗品種識別技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中因識別模型結(jié)構(gòu)復雜、計算資源需求高以及存儲和內(nèi)存占用大而導致的無法在邊緣設(shè)備上部署的問題,該方法包括:構(gòu)建數(shù)據(jù)集,構(gòu)建YOLO?FSL網(wǎng)絡(luò)模型,利用數(shù)據(jù)...
          • 本申請實施例提供了一種基于特征的掩碼提取與對齊方法、裝置及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,所述方法包括:獲取待處理的視頻數(shù)據(jù)的視頻幀,并獲取第一視頻幀和第二視頻幀,第二視頻幀是第一視頻幀的上一幀圖像;獲取第一視頻幀中第一目標對象的第一掩碼數(shù)據(jù),并獲取第二視頻幀的...
          • 本發(fā)明提出一種基于SlowFast?圖傅里葉變換的無人機對抗動作分類方法,通過獲取無人機訓練圖數(shù)據(jù)并對其進行預處理,把圖數(shù)據(jù)分成高低幀率圖數(shù)據(jù),以此充分發(fā)揮不同幀率數(shù)據(jù)在特征捕捉上的優(yōu)勢,從而提升無人機對復雜環(huán)境的感知和決策能力;將兩種具有...
          • 本申請公開了一種電動自行車停放檢測方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括基于雙目相機獲取目標電動自行車的當前左目圖像和當前右目圖像;根據(jù)當前左目圖像及當前右目圖像,確定目標電動自行車的當前3D目標檢測框;根據(jù)當前3D目標檢測框,確定目標電動自行...
          • 本發(fā)明公開了一種基于球型凸包的無人機輕量化地圖表征方法及系統(tǒng),本發(fā)明方法包括對點云地圖進行空間采樣;對采樣點搜索計算最近點云距離,若采樣點的最近點云距離小于距離設(shè)定值則刪除該采樣點,重復采樣直至獲得預設(shè)指定數(shù)量的采樣點;遍歷所有采樣點計算到...
          • 本發(fā)明公開了一種多視角平衡的車輛對抗紋理生成方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備,所述多視角平衡的車輛對抗紋理生成方法包括:確定所述目標物體的三維模型表示,包括目標物體的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)和初始紋理,設(shè)置環(huán)境條件以及無人機拍攝變換參數(shù),生成初始渲染圖像;模擬光照條...
          • 本申請公開了一種視頻數(shù)據(jù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),該方法包括:從視頻中提取目標視頻圖像;從目標視頻圖像中提取預設(shè)對象,得到對象圖像;根據(jù)對象圖像生成對象動畫;播放視頻,并在視頻的目標視頻圖像播放后插入播放對象動畫;錄制視頻和對...
          • 本發(fā)明公開了一種利用高精度標準球優(yōu)化結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)標定參數(shù)的方法,最初的結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)標定參數(shù)通過最小化重投影誤差得到。之后用初始參數(shù)重建高精度標準球,使重建的標準球點云半徑盡可能接近標準球的真實半徑,構(gòu)建優(yōu)化函數(shù)。最后結(jié)合非線性最小二乘算法對全局...
          • 本發(fā)明提出低質(zhì)X射線焊縫影像缺陷尺寸實時測量方法。構(gòu)建SCA?FlowNet模型,集成主干網(wǎng)、EIEM邊緣增強與WFM信息整合模塊,強化缺陷特征提取。采用HMB?Loss混合損失函數(shù),結(jié)合交叉熵提升多尺度特征穩(wěn)定性,降低背景干擾誤判。引入D...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像處理方法、芯片、系統(tǒng)芯片、設(shè)備、介質(zhì)及芯片系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,其中,該方法包括:獲取攝像頭拍攝得到的第一圖像數(shù)據(jù),對第一圖像數(shù)據(jù)進行預處理,得到第二圖像數(shù)據(jù),將第二圖像數(shù)據(jù)存儲至第一存儲空間,對第三圖像數(shù)據(jù)進行圖...
          • 本發(fā)明公開了一種基于互動參與的素質(zhì)教育評估方法及其系統(tǒng),它涉及素質(zhì)教育評估技術(shù)領(lǐng)域。包括在線評估平臺、五大素養(yǎng)積分系統(tǒng)、校內(nèi)終端機兌換系統(tǒng)、角色管理系統(tǒng)、動態(tài)反饋模塊、數(shù)據(jù)分析與可視化模塊、家校溝通平臺,在線評估平臺分別與五大素養(yǎng)積分系統(tǒng)、...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N半導體實驗室安全敏捷響應管理系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于采集半導體實驗室的實驗室數(shù)據(jù);安全檢測評估模塊,與數(shù)據(jù)采集模塊通信連接,用于對實驗室數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測與綜合評估,確定半導體實驗室的分析評估報告;應急決策模...
          • 本發(fā)明公開了一種風電機群的多時間尺度服役質(zhì)量調(diào)控方法及系統(tǒng),方法包括步驟:S1、基于風電場歷史故障數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)預處理以去除異常數(shù)據(jù),形成風電場停機故障歷史記錄;根據(jù)風電場停機故障歷史記錄,建立威布爾分布的故障模型,得到威布爾失效分布曲線;...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型數(shù)據(jù)增強的任務型對話摘要方法及系統(tǒng),該基于大模型數(shù)據(jù)增強的任務型對話摘要方法包括以下步驟:基于開源的領(lǐng)域問答數(shù)據(jù)集,構(gòu)建合成的任務型對話語料;基于所述合成的任務型對話語料,構(gòu)建合成的任務型對話摘要數(shù)據(jù)集;基于所述合...
          • 本發(fā)明公開了一種基于循環(huán)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新能源場站發(fā)電功率預測方法及系統(tǒng),方法包括步驟:預先構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和第一全連接層;獲取目標場站和源域場站的歷史天氣預報數(shù)據(jù)和實際功率數(shù)據(jù),并基于源域場站...
          • 本發(fā)明提供了一種虛實結(jié)合的葉柵試驗方法及系統(tǒng),方法包括:S1.根據(jù)試驗件原始葉片的特征幾何參數(shù)確定模化比例,根據(jù)原始葉片和虛擬試驗設(shè)備的特征幾何參數(shù)及模化比例,對試驗件的原始葉型以及虛擬試驗設(shè)備的特征進行模塊化,生成多組虛擬葉片排;S2.將...
          • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)靈活性提升技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于遺傳算法的多抽汽位置供熱機組的發(fā)電功率極限區(qū)間的確定方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過遺傳算法的全局優(yōu)化特性,能夠有效捕捉多抽汽點間的動態(tài)耦合關(guān)系及約束觸發(fā)的突變邊界,解決傳統(tǒng)單變量分析或離散采樣方...
          • 本發(fā)明提供一種自動編程模塊適配設(shè)計軟件平臺的方法、介質(zhì)及系統(tǒng),屬于數(shù)字化制造技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過構(gòu)建指令對應轉(zhuǎn)換庫實現(xiàn)軟件指令精準轉(zhuǎn)換;利用基于COM技術(shù)的平臺特征提取矩陣自動識別幾何特征;建立坐標系映射轉(zhuǎn)換矩陣確保不同平臺坐標統(tǒng)一;設(shè)計雙...
          • 本發(fā)明屬于航空發(fā)動機領(lǐng)域,公開了一種航空發(fā)動機渦輪葉片的導流管裝配偏差檢驗方法,所述方法包括:通過發(fā)動機典型狀態(tài)點的設(shè)計參數(shù)獲取葉片表面的第一換熱系數(shù)及第一燃氣溫度分布和葉片內(nèi)的第二換熱系數(shù)及第二燃氣溫度分布;將第一換熱系數(shù)、第一燃氣溫度分...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N加權(quán)平均的輪盤周向破裂轉(zhuǎn)速分析方法,屬于航空發(fā)動機技術(shù)領(lǐng)域,具體包括根據(jù)輪盤結(jié)構(gòu)特征,將輪盤劃分為周向承載的若干個單元;根據(jù)極限狀態(tài)下輪盤子午面每個單元的面積,計算輪盤子午面的有效承載面積;基于有效承載面積,計算輪盤子午面加...
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