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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...
          • 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)計模型,對感興趣區(qū)域...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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(jìn)行離...
          • 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...
          • 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)建每個供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)在任務(wù)執(zhí)行控制時段的區(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)每個供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)的倉儲...
          • 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)建多個實(shí)時參數(shù)特征;將多個實(shí)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(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;...
          • 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)時采集能源介質(zhì)生產(chǎn)...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)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(shè)點(diǎn)的空間關(guān)系,篩選并調(diào)整路徑節(jié)點(diǎn),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(fēng)險水平...
          • 本發(fā)明提供了基于STGAT?informer的電動汽車城際拼車任務(wù)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(shí)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...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环NRPA機(jī)器人集群協(xié)同管理方法及系統(tǒng),涉及RPA機(jī)器人管理的技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:是否存在任務(wù)執(zhí)行請求,存在則解析生成目標(biāo)任務(wù)并執(zhí)行任務(wù)判斷的步驟,不存在則間隔預(yù)設(shè)時長后重新判定;若目標(biāo)任務(wù)含多個子任務(wù),則為子任務(wù)添加標(biāo)簽并...
          • 本發(fā)明公開了基于適宜性評價的海洋立體空間高潛力區(qū)識別布局方法,涉及海洋空間規(guī)劃管理技術(shù)領(lǐng)域,收集海域自然、社會、生態(tài)數(shù)據(jù)及歷史立體確權(quán)項(xiàng)目案例,進(jìn)行預(yù)處理構(gòu)建海域立體空間基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫;基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析歷史立體確權(quán)案例,構(gòu)建用?;顒?空間層關(guān)...
          • 本發(fā)明公開了一種土壤結(jié)構(gòu)智能改良方法及系統(tǒng),具體涉及土壤結(jié)構(gòu)改良技術(shù)領(lǐng)域;是通過采集目標(biāo)耕地區(qū)域的原始土壤樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集,經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化處理后,采用多維特征映射模型重構(gòu)土壤結(jié)構(gòu)狀態(tài)圖譜;并通過結(jié)構(gòu)模式識別提取影響耕作性能的關(guān)鍵結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及灌溉用水技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)管理的灌區(qū)用水優(yōu)化方法及系統(tǒng),該方法包括:收集灌區(qū)工程及監(jiān)測站點(diǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、灌區(qū)監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)、接入灌區(qū)內(nèi)各分水口水量監(jiān)測數(shù)據(jù)、集成渠系及地塊地理信息拓?fù)鋽?shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)字化檔案庫;根據(jù)數(shù)字化檔案庫...
          • 本發(fā)明公開了一種虛擬電廠動態(tài)優(yōu)化的控制管理方法,包括:確定虛擬電廠的管理范圍,根據(jù)決策變量和連接節(jié)點(diǎn),構(gòu)建局部成本和收益函數(shù)、協(xié)同成本函數(shù);將虛擬電廠拆分成若干虛擬電廠單元,構(gòu)建虛擬電廠單元匹配優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù);利用遺傳算法和虛擬電廠單元匹配...
          • 本申請實(shí)施例提供一種跨媒體檢索中的多模態(tài)知識圖譜構(gòu)建方法,方法包括:通過線性變換層將提取到的多模態(tài)特征映射到多模態(tài)特征空間;在多模態(tài)特征空間中,根據(jù)自注意力機(jī)制計算各模態(tài)特征的模態(tài)內(nèi)注意力權(quán)重,根據(jù)交叉注意力機(jī)制計算不同模態(tài)特征的跨模態(tài)注意...
          • 本申請實(shí)施例提供一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專模型協(xié)同訓(xùn)練方法,通過接收待檢索數(shù)據(jù),提取待檢索數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,并基于數(shù)據(jù)特征建立多模態(tài)數(shù)據(jù)索引;基于多模態(tài)數(shù)據(jù)索引,通過注意力機(jī)制處理數(shù)據(jù)特征,并得到融合數(shù)據(jù)特征;將融合數(shù)據(jù)特征輸入至檢索通用模...
          • 本申請實(shí)施例提供?一種基于增量學(xué)習(xí)的多模態(tài)通專模型自演進(jìn)方法及系統(tǒng),通過接收當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)和當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)對應(yīng)的多模態(tài)數(shù)據(jù),確定對應(yīng)的已訓(xùn)練的目標(biāo)通專模型;提取多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征,得到多模態(tài)數(shù)據(jù)特征,通過目標(biāo)專用模型處理多模態(tài)數(shù)據(jù)特征和多模態(tài)...
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