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          • 本發(fā)明公開了多源數(shù)據(jù)的小流域空地一體化智慧監(jiān)測與管護系統(tǒng),涉及小流域數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、無人機監(jiān)測子系統(tǒng)、地面監(jiān)測子系統(tǒng)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合子系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)智慧監(jiān)管平臺;衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng),利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進行大范...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于增材制造的燃油噴嘴殼體結(jié)構(gòu)設計方法,屬于航空發(fā)動機技術(shù)領(lǐng)域,包括根據(jù)燃油流量、壓力損失及最大壓力限制計算燃油流路最小通徑;根據(jù)工作溫度、壓力及強度要求確定噴嘴殼體材料及殼體最小壁厚;根據(jù)燃油噴嘴頭部位置及燃燒室機匣外部的...
          • 本發(fā)明屬于燃氣渦輪類發(fā)動機的風扇/壓氣機設計領(lǐng)域,提供了一種穿傳動軸的靜葉支板一體化設計方法,所述方法包括:獲取外涵靜葉上傳動軸穿過位置的最大厚度,根據(jù)最大厚度設計外涵靜葉初始葉型;通過流道面積變化率和變化率閾值對外涵靜葉初始葉型修正得到修...
          • 本發(fā)明提供一種天線優(yōu)化方法、裝置和設備,該方法包括:建立目標模型;目標模型用于最大化天線的增益和最小化天線的輻射方向性偏差;根據(jù)目標模型和天線設計約束條件,確定天線的設計參數(shù);天線的設計參數(shù)包括螺旋天線的半徑、螺距和線圈數(shù)。本申請實施例的方...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機及燃氣輪機領(lǐng)域,公開了一種風扇/壓氣機數(shù)值仿真中喘點的判定方法及系統(tǒng),通過仿真獲得風扇/壓氣機進出口密度、總壓、靜壓、溫度參數(shù),根據(jù)這些參數(shù)分別計算出靜密度比、總壓比、靜壓比、效率等結(jié)果;最后根據(jù)各個參數(shù)隨背壓提高的變化...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種全包線轉(zhuǎn)子軸向力解析評估方法及系統(tǒng),通過將發(fā)動機轉(zhuǎn)子軸向力分解為:壓氣機轉(zhuǎn)子軸向力、渦輪轉(zhuǎn)子軸向力、盤腔軸向力,其中盤腔軸向力分為:壓氣機盤前軸向力、壓氣機盤后軸向力、渦輪盤前軸向力和渦輪盤后軸向力。...
          • 本發(fā)明涉及一種基于拐點導向自適應的無人機動態(tài)多目標協(xié)同路徑規(guī)劃方法。針對當前無人機路徑規(guī)劃實時性和有效性不足的問題,本發(fā)明提出了以下創(chuàng)新:提出基于雙機協(xié)同的威脅源干擾機制,實現(xiàn)對威脅源風險的積極應對,提升任務執(zhí)行成功率;在領(lǐng)導者?跟隨者的框...
          • 本發(fā)明提供一種結(jié)合預報與反饋機制的水庫群多目標優(yōu)化系統(tǒng),涉及水庫優(yōu)化調(diào)度研究技術(shù)領(lǐng)域。該結(jié)合預報與反饋機制的水庫群多目標優(yōu)化系統(tǒng),包括:基于深度學習的洪水預報、反饋調(diào)度和多目標優(yōu)化調(diào)度,所述基于深度學習的洪水預報包括以下步驟:S1.收集研究...
          • 本公開提供一種基于專家系統(tǒng)的飛行風險評估方法、裝置、設備和介質(zhì),包括:在預設飛行任務執(zhí)行之前,獲取預設飛行任務對應的任務屬性信息,任務屬性信息用于描述預設飛行任務對應的飛行場景數(shù)據(jù)、參與預設飛行任務的機組人員的身份數(shù)據(jù)、以及基于預設飛行任務...
          • 本申請?zhí)峁┑囊环N室間質(zhì)評結(jié)果分析方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),包括:獲取目標待分析項目對應的室間質(zhì)評結(jié)果,室間質(zhì)評結(jié)果包括多個評估樣本分別對應的質(zhì)評數(shù)據(jù);根據(jù)多個評估樣本分別對應的質(zhì)評數(shù)據(jù),確定目標待分析項目對應的異常程度;根據(jù)預設的異常...
          • 本發(fā)明涉及營銷系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,尤其為基于AI全息營銷系統(tǒng)及思維表達使用方法,包括全息展示模塊,用于根據(jù)預設模型生成三維全息圖像,并在指定空間中實現(xiàn)動態(tài)沉浸式顯示;數(shù)據(jù)采集模塊,通過集成腦電接口、眼動跟蹤儀、面部表情捕捉攝像頭等傳感器實時采集用...
          • 本發(fā)明涉及點云消噪技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于空間網(wǎng)格密度的變電站設備激光雷達點云消噪方法,包括以下步驟:S1,獲取點云數(shù)據(jù),并對點云數(shù)據(jù)進行預處理;S2,分析點云特征,利用設備和地面點云在高程分布上的特征進行點云類型劃分;S3,利用設備點云和地面...
          • 本發(fā)明公開了一種自適應場景感知小目標檢測系統(tǒng),包括:場景感知與分析模塊,用于提取場景特征并計算場景復雜度;多層級特征提取與重構(gòu)模塊,用于增強場景特征中的判別性特征;自適應模態(tài)融合模塊,用于對增強后的場景特征動態(tài)生成融合權(quán)重,以進行特征融合并...
          • 本發(fā)明公開了一種無人機小目標識別方法及系統(tǒng),包括:S1.無人機采集圖像數(shù)據(jù),并對圖像數(shù)據(jù)進行預處理;S2.構(gòu)建YOLOv11模型網(wǎng)絡框架,在主干網(wǎng)絡中引入SCSA模塊及SAFM模塊并優(yōu)化損失函數(shù),結(jié)合Mosai c數(shù)據(jù)增強技術(shù),以增強模型對...
          • 本發(fā)明提供了一種頁巖裂縫分布特征的自動化識別與量化方法,涉及圖像處理和深度學習技術(shù),應用于頁巖儲層裂縫系統(tǒng)的分析。方法包括以下步驟:首先,通過高清成像設備獲取頁巖巖心或薄片圖像,經(jīng)過中值濾波和拉普拉斯算子進行圖像預處理,以增強裂縫邊界;接著...
          • 本發(fā)明涉及一種基于全卷積的任務分離的跟蹤方法,能更好的處理分類和定位任務之間的聯(lián)系,解決目標跟蹤問題。步驟如下,首先將模板圖像與搜索幀圖像分別輸入骨干網(wǎng)絡中提取特征;接著構(gòu)造模板圖像中目標的先驗編碼,并將其與模板特征結(jié)合,同時構(gòu)建高效融合模...
          • 本發(fā)明屬于計算機視覺和深度學習領(lǐng)域,具體涉及一種基于三維注視點的眼動追蹤動態(tài)目標識別方法及裝置。首先根據(jù)三維注視點數(shù)據(jù)篩選出處于注視狀態(tài)下的三維注視點,并將其映射為前景攝像機坐標系下的二維注視點,依據(jù)映射完成的二維注視點對用戶前景圖片中注視...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)人工智能模型的老人墜樓預警系統(tǒng),涵蓋數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)融合模塊、人工智能分析模塊、預警模塊和后臺管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊采集老人的視頻圖像數(shù)據(jù)、可穿戴設備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù);多模態(tài)融合模塊對這些數(shù)據(jù)進行融合...
          • 本申請實施例提供一種飛行安全任務數(shù)據(jù)處理方法及裝置,方法包括:通過作訓人員創(chuàng)建飛行訓練計劃,各飛行準備專業(yè)人員進行專業(yè)信息填報得到飛行準備專業(yè)信息,參訓飛行員根據(jù)飛行準備專業(yè)信息進行訓練信息填報得到飛行任務訓練信息,將飛行準備專業(yè)信息和飛行...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N屏幕控制方法及其裝置,該屏幕控制方法包括:獲取傳感數(shù)據(jù);根據(jù)傳感數(shù)據(jù),控制車輛座艙內(nèi)的第一顯示屏顯示第一界面,第一界面包括車模、第一功能控件和第一提示信息,第一提示信息用于提示用戶使用第一功能控件,第一功能控件用于調(diào)節(jié)車輛的...
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