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								      本發(fā)明屬于顯示終端故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種顯示終端全生命周期故障智慧診斷系統(tǒng)，其通過接收顯示終端的故障現(xiàn)象描述，檢索與所述故障現(xiàn)象相關(guān)聯(lián)的信號(hào)輸入端控制對(duì)象集合，對(duì)所述集合內(nèi)各控制對(duì)象展開靶向檢測(cè)，生成原始檢測(cè)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行瞬時(shí)異常點(diǎn)剔除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種利用AI平臺(tái)的道路交通車流監(jiān)控方法、設(shè)備及系統(tǒng)，包括：根據(jù)不同道路在連續(xù)采樣時(shí)刻下的車流量變化差異，結(jié)合每條道路連接的每條下級(jí)道路在每一采樣時(shí)刻下的車流量，確定每一采樣時(shí)刻下每條道路連接的每條下級(jí)道路的貢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了基于UV?KGNN網(wǎng)絡(luò)的交通違規(guī)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及智能交通領(lǐng)域，包括：基于通過無人機(jī)搭載的多種傳感器采集多模態(tài)交通相關(guān)數(shù)據(jù)，確定與無人機(jī)及車輛的運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的目標(biāo)物理量；基于預(yù)設(shè)初始網(wǎng)絡(luò)及目標(biāo)物理量進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種道路安全管控區(qū)域的安全預(yù)警方法及相關(guān)裝置，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：基于雷達(dá)回波信號(hào)進(jìn)行車輛行駛感知分析；基于視頻圖像結(jié)合置信度分析和特征點(diǎn)檢測(cè)進(jìn)行車輛行駛軌跡預(yù)測(cè)和車輛行駛速度分析；基于視頻圖像利用結(jié)果投票法進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種無人機(jī)輔助的地空一體化LoRaWAN組網(wǎng)方法及系統(tǒng)；主要解決現(xiàn)有技術(shù)中由于無人機(jī)之間缺乏通信，無人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中控制距離大幅縮短，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的靈活性、擴(kuò)展性和環(huán)境適應(yīng)性不足的問題；本發(fā)明利用無人機(jī)載LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)，使得遙控器...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種洪水災(zāi)害預(yù)警決策優(yōu)化方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及環(huán)境災(zāi)害管理與預(yù)測(cè)領(lǐng)域，該方法包括根據(jù)多維決策情境確定決策特征矩陣；根據(jù)決策特征矩陣，確定確定性等價(jià)值，并進(jìn)行心理參數(shù)動(dòng)態(tài)標(biāo)定；根據(jù)決策特征矩陣及洪水事件發(fā)生概率的權(quán)重改進(jìn)Gi...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及市政工程技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種城市輸排水管網(wǎng)檢測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：實(shí)時(shí)采集管網(wǎng)運(yùn)行時(shí)的結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)；S2：對(duì)結(jié)構(gòu)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，提取振動(dòng)能量值作為特征頻譜；S3：建立管網(wǎng)無淤積狀態(tài)下的管壁振動(dòng)能量基準(zhǔn)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于可視化監(jiān)控的居家養(yǎng)老自動(dòng)報(bào)警通信方法，涉及居家可視化監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：對(duì)居家圖像進(jìn)行灰度化處理獲得居家灰度圖；基于第一數(shù)量個(gè)人體圖像獲取第一篩選閾值與第二篩選閾值；基于第一灰度閾值與第二灰度閾值將居家灰度圖進(jìn)行二值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)終端的家居防盜方法及設(shè)備，獲取與用戶端對(duì)應(yīng)的用戶孿生空間，用戶孿生空間包括多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)和固定物，關(guān)鍵點(diǎn)具有對(duì)應(yīng)的識(shí)別標(biāo)簽；根據(jù)路徑配置策略對(duì)用戶孿生空間中的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行銜接，得到與用戶端對(duì)應(yīng)的防盜孿生空間；基于預(yù)設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語義地圖構(gòu)建方法以及機(jī)器人的控制系統(tǒng)，其中，該方法包括：獲取全景圖像以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將全景圖像輸入全景圖像編碼器中進(jìn)行多尺度編碼處理，生成多個(gè)尺度下的全景特征圖；確定點(diǎn)云數(shù)據(jù)在全景圖像的相機(jī)坐標(biāo)系下的參考點(diǎn)集合；根據(jù)先驗(yàn)語義網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于四維光場(chǎng)的三維神經(jīng)信號(hào)提取方法，包括以下步驟：S1：獲取四維光場(chǎng)下的時(shí)序多視角活體神經(jīng)數(shù)據(jù)D；S2：根據(jù)時(shí)序多視角活體神經(jīng)數(shù)據(jù)D分析神經(jīng)元分布，并得到表示神經(jīng)元位置的多視角數(shù)據(jù)；S3：基于PSF對(duì)多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N用于細(xì)胞熒光圖像中相分離的智能識(shí)別方法、裝置及設(shè)備。其中，針對(duì)活細(xì)胞內(nèi)亞細(xì)胞尺度液液相分離過程中普遍存在的圖像噪聲強(qiáng)、背景干擾多、人工依賴高、動(dòng)態(tài)過程追蹤難等問題，通過圖像處理，充分挖掘圖像中疑似相變點(diǎn)的空間結(jié)構(gòu)特征，并去除噪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了施工現(xiàn)場(chǎng)鋼筋堆疊形態(tài)智能識(shí)別方法及系統(tǒng)，具體涉及圖像處理領(lǐng)域，用于解決鋼筋堆疊識(shí)別誤差問題，是通過利用環(huán)形多視角鏡頭陣列獲取均勻光照條件下的鋼筋影像與深度數(shù)據(jù)，結(jié)合鋼筋表面的銹蝕紋理與顏色信息，精準(zhǔn)地識(shí)別出鋼筋的真實(shí)邊界與空間位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于大模型協(xié)同決策的駕駛員異常監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括：多路攝像頭、語音交互模塊、DTOPA視覺預(yù)對(duì)齊模塊、Qwen?Apan輕量化語言推理模塊、協(xié)同決策模塊、安全響應(yīng)控制模塊；其中，多路攝像頭用于實(shí)時(shí)提取車內(nèi)環(huán)境視頻流；語音交互模塊用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種自動(dòng)駕駛障礙物意圖預(yù)測(cè)與避讓方法及系統(tǒng)。方法包括實(shí)時(shí)獲取圖像數(shù)據(jù)和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，分別提取靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征，采用注意力機(jī)制進(jìn)行加權(quán)后融合形成融合特征向量，將融合特征向量輸入多個(gè)獨(dú)立訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛駕駛技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種車輛駕駛夜視輔助感知系統(tǒng)，圖像獲取模塊根據(jù)車輛的夜視紅外圖像提取車輛道路區(qū)域，劃分為多個(gè)分割車輛道路區(qū)域；區(qū)域分類模塊對(duì)分割車輛道路區(qū)域進(jìn)行分析，確定對(duì)應(yīng)的區(qū)域類別，區(qū)域類別包括干擾道路區(qū)域和感知道路區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于圖像視覺的鎂金屬工件加工智能監(jiān)控系統(tǒng)，其核心是通過圖像采集模塊采集切削面的工件切削圖像及工件紅外圖像；通過圖像處理模塊對(duì)工件紅外圖像進(jìn)行切削熱流特征提取，得到工件紅外圖像對(duì)應(yīng)的熱流特征矩陣；圖像特征提取模塊構(gòu)建粉塵附著連...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種電纜隧道裂縫滲水識(shí)別方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括：對(duì)電纜隧道圖像進(jìn)行反相處理，以得到反相圖像；通過識(shí)別模型中的融合子模型對(duì)電纜隧道圖像和反相圖像進(jìn)行處理，確定雙相融合特征；基于雙相融合特征和識(shí)別模型中的增強(qiáng)子模型，對(duì)電...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于全模態(tài)理解的鏡頭標(biāo)簽提取方法、設(shè)備和介質(zhì)，涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，提出的方法包括：將原始視頻切分為多個(gè)語義完整的片段單元，并為每個(gè)片段標(biāo)注鏡像屬性標(biāo)簽形成標(biāo)注數(shù)據(jù)集；基于視覺語言模型，使用標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練；所述視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種工地現(xiàn)場(chǎng)污染源分析方法及系統(tǒng)，基于預(yù)設(shè)高斯擴(kuò)散模型以及環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)確定工地現(xiàn)場(chǎng)各監(jiān)測(cè)區(qū)域的大氣污染源強(qiáng)度信息，通過預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)視頻流進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，并基于預(yù)設(shè)多維評(píng)分模型、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、檢測(cè)識(shí)別結(jié)果和大氣...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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