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          • 本發(fā)明提供了一種電氣化鐵路諧波廣域測量分析方法和裝置,所述方法包括:獲取各個牽引變電所的歷史運行參數(shù);基于所述歷史運行參數(shù)確定不同牽引變電所之間的電氣耦合關系來構建諧波耦合模型;利用安裝在各個變電所之間的抗干擾傳感器采集實時的電氣數(shù)據(jù);將所...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域,具體涉及一種基于人工智能的運營管理方法及系統(tǒng),包括:采集游樂場內(nèi)各游樂設施的運行數(shù)據(jù),運行數(shù)據(jù)包括游樂設施運行狀態(tài)、實時排隊人數(shù)和入園人數(shù)信息;對運行數(shù)據(jù)進行清洗和格式化得到處理數(shù)據(jù);基于處理數(shù)據(jù)預測各游樂設...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N能源預測模型構建方法,涉及能源預測技術領域,其中,該方法包括:構建多源數(shù)據(jù)融合層,對宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、能源消費數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及核能技術參數(shù)進行整合;構建動態(tài)預測層,基于整合后的數(shù)據(jù)對能源需求和核能發(fā)展進行預測,其中,動態(tài)預測層包...
          • 本發(fā)明提出一種目標融合跟蹤方法及其裝置、計算機程序產(chǎn)品,包括:通過獲取攝像頭和毫米波雷達檢測到的視覺目標軌跡和雷達目標軌跡,進行匹配以獲得視覺雷達匹配目標及其融合目標信息,還獲取融合跟蹤目標,并將融合跟蹤目標與視覺雷達匹配目標進行匹配以得到...
          • 本發(fā)明涉及計算機視覺技術領域,提供了一種小物體航空圖像輕量高效目標檢測方法和裝置。本發(fā)明對航空圖像進行卷積操作,以提取基礎特征;對所述基礎特征進行選擇性融合,得到第一個聯(lián)合特征;對所述第一個聯(lián)合特征進行卷積操作,對卷積后的特征進行選擇性融合...
          • 本發(fā)明提供一種基于靶區(qū)規(guī)劃的可擴展遙感深度學習樣本庫建設方法,應用于遙感圖像處理技術領域,包括:基于影像分辨率與多個目標靶區(qū)中心點,確定多個靶區(qū)的靶區(qū)范圍;基于靶區(qū)范圍的矢量邊界與預設的編碼規(guī)則對靶區(qū)遙感影像進行裁切與編碼命名,得到多個靶區(qū)...
          • 本發(fā)明提供一種基于大模型的交互式路面病害分割方法,包括:構建路面病害分割模型,包括病害檢測網(wǎng)絡模型、病害初始分割網(wǎng)絡模型和病害分割大模型,對病害檢測網(wǎng)絡模型和病害初始分割網(wǎng)絡模型進行離線訓練,對病害分割大模型進行微調(diào);將病害圖像輸入至路面病...
          • 本發(fā)明公開了一種充電寶電池非取出式安檢的方法及系統(tǒng)。該方法包括:采集不同電池容量和不同參數(shù)規(guī)格的充電寶信息數(shù)據(jù),建立標準充電寶信息數(shù)據(jù)庫;通過深度學習網(wǎng)絡,對充電寶的二維圖像及三維模型開展樣本訓練;安檢設備對待檢行包進行掃描,得到安檢圖像數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于線性非迭代聚類的艦船目標檢測方法,包括:收集雷達圖像艦船目標的數(shù)據(jù);對數(shù)據(jù)進行相干斑噪聲濾除;對圖像進行超像素分割,使用改進型SNIC算法進行超像素分割,對孤立超像素進行合并;對超像素進行CFAR檢測并得到艦船目標,選擇...
          • 本發(fā)明提供了一種腔室清洗控制方法及半導體工藝設備,該方法包括:清洗步驟,在腔室完成保養(yǎng)后,向腔室通入預設清洗氣體對腔室進行干法清洗去除腔室內(nèi)殘留的聚合物和氯離子;其中,預設清洗氣體包括含氧氣體及含氫氣體;預清潔步驟,在腔室每次開始工作之前,...
          • 本發(fā)明旨在提供一種臨建光儲系統(tǒng)的動態(tài)能量優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng),屬于臨建光儲系統(tǒng)控制技術領域,該方法通過實時獲取光伏發(fā)電功率、儲能荷電狀態(tài)和負荷需求,判斷功率平衡狀態(tài)并據(jù)此控制各單元協(xié)同運行。在光伏發(fā)電充足時,多余電能存儲于儲能單元;不足時,優(yōu)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于新能源的電力協(xié)同運行方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì),屬于電力協(xié)同運行技術領域,包括:獲取新能源接入點的實時輸出數(shù)據(jù)以及負荷節(jié)點的需求數(shù)據(jù),并依據(jù)電網(wǎng)拓撲信息構建協(xié)同運行單元;結合新能源接入情況評估各協(xié)同運行單元的負荷調(diào)節(jié)能力,生...
          • 本發(fā)明涉及充電控制器領域,尤其是車載USB智能充電控制器。該充電控制器包括過壓過流防反接保護電路模塊、溫度控制電路模塊、中央控制芯片、通訊芯片電路模塊、防靜電電路模塊,所述過壓過流防反接保護電路模塊分別電連接在中央控制芯片和通訊芯片電路模塊...
          • 本發(fā)明提供一種基于牽引變電所的數(shù)字孿生模型的智慧運維方法及裝置,涉及牽引變電所運維技術領域。該方法包括檢測數(shù)字孿生模型中各種設備的運行狀態(tài),若檢測到運行狀態(tài)出現(xiàn)異常的第一目標設備,則確定與所述第一目標設備存在連接關系的關聯(lián)設備;若確定所述關...
          • 本發(fā)明公開了負荷安全控制系統(tǒng)及負荷終端安全檢測方法,包括數(shù)據(jù)接口模塊與負荷設備連接,接入審核模塊與數(shù)據(jù)接口模塊通信;環(huán)境監(jiān)測模塊監(jiān)測數(shù)據(jù)接口模塊的運行環(huán)境;權限控制模塊管理接入設備的權限;加密通信模塊構建加密通信網(wǎng)絡;數(shù)據(jù)校驗模塊校驗通信數(shù)...
          • 本發(fā)明提出了一種基于分組數(shù)據(jù)增強的網(wǎng)絡入侵細粒度多分類檢測方法,所述方法包括如下具體步驟:1)自適應分組旨在通過層次化聚類架構實現(xiàn)網(wǎng)絡行為樣本的層次化分組,其核心在于依據(jù)網(wǎng)絡行為特征的相似度將樣本自適應劃分為若干分組,并選取各分組中的多數(shù)類...
          • 本公開提供元宇宙場景動態(tài)組網(wǎng)方法、裝置以及設備。所述方法包括:將虛擬現(xiàn)實業(yè)務分解為多個子任務;計算所述多個子任務構成的有向帶權圖,所述有向帶權圖的節(jié)點是所述子任務,所述有向帶權圖的有向邊是所述子任務間的依賴關系;在資源映射表中記錄每個所述子...
          • 本發(fā)明公開了一種基于幀序列號雙向校驗的圖像丟幀檢測方法及系統(tǒng),該方法包括下述步驟:基于時鐘分頻標識和遞增計數(shù)值構建動態(tài)遞增序列號,嵌入每幀數(shù)據(jù)的首部;幀數(shù)據(jù)通過時鐘信號的上升沿和下降沿分時傳輸;解析動態(tài)遞增序列號,若判定為傳輸丟幀則執(zhí)行分場...
          • 本申請涉及投影儀色彩調(diào)控技術領域,尤其是涉及一種投影儀的色彩調(diào)控方法及系統(tǒng)。該方法包括:獲取投影參數(shù)集和環(huán)境靜態(tài)參數(shù)集,基于投影參數(shù)集,分析環(huán)境靜態(tài)參數(shù)集,確定基礎全局色彩映射數(shù)據(jù);獲取環(huán)境動態(tài)參數(shù)集,根據(jù)基礎全局色彩映射數(shù)據(jù),分析環(huán)境動態(tài)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N顯示設備及媒資播放方法,該顯示設備的控制器響應于接收到對目標應用的啟動指令,啟動目標應用;測試目標應用的下載速度;從顯示設備的歷史播放記錄中,確定與第一播放參數(shù)的匹配程度最高的n條所述歷史播放記錄;基于第二播放參數(shù),確定n條歷...
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