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          • 本申請(qǐng)涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種輕量化井下非規(guī)則形狀防護(hù)裝備識(shí)別方法,包括數(shù)據(jù)采集;構(gòu)建目標(biāo)識(shí)別模型識(shí)別數(shù)據(jù)集中圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的目標(biāo)特征,目標(biāo)識(shí)別模型以YOLOv11模型為基礎(chǔ),其主干網(wǎng)絡(luò)為星形主干網(wǎng)絡(luò),頸部網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)雙分支CAA和DSC...
          • 本發(fā)明提供了一種基于頻域解耦與邊緣信息融合的偽裝動(dòng)物檢測(cè)方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明使用圖像頻域解耦器,通過(guò)可學(xué)習(xí)高斯濾波器組動(dòng)態(tài)分離低頻(全局結(jié)構(gòu))/高頻(邊緣細(xì)節(jié))特征,并將其高效利用于邊緣輪廓預(yù)測(cè)器與偽裝目標(biāo)檢測(cè)器中,有效提高了...
          • 本申請(qǐng)涉及無(wú)人售貨技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種無(wú)感支付方法及裝置,方法包括:通過(guò)柜體頂部與側(cè)面布設(shè)的雙目攝像頭及紅外陣列采集多名客戶取貨畫面,利用姿態(tài)估計(jì)提取手部關(guān)鍵點(diǎn)并以多目標(biāo)跟蹤區(qū)分身份;貨架層板下的重力傳感器檢測(cè)各貨位重量變化,并與視覺(jué)軌...
          • 本發(fā)明屬于智慧校園技術(shù)領(lǐng)域,涉及基于大數(shù)據(jù)的智慧校園安全管理預(yù)警方法與系統(tǒng)。該方法包括:采集外來(lái)車輛的登記信息、實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)與所處環(huán)境的狀態(tài)信息;構(gòu)建動(dòng)態(tài)時(shí)空?qǐng)D,并在動(dòng)態(tài)時(shí)空?qǐng)D中生成反映部署節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系的邊屬性;計(jì)算外來(lái)車輛的合理路徑集合,...
          • 本發(fā)明公開了一種復(fù)雜環(huán)境下吸氣式感煙火災(zāi)的分級(jí)探測(cè)方法及系統(tǒng),涉及消防預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:識(shí)別復(fù)雜環(huán)境下監(jiān)測(cè)區(qū)域的通風(fēng)口,在通風(fēng)口上布設(shè)吸氣式感煙設(shè)備;對(duì)通風(fēng)口進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè),得到通風(fēng)口的工作模式參數(shù),包括通風(fēng)啟停狀態(tài)、風(fēng)速大小和通風(fēng)方...
          • 本發(fā)明公開了一種基于低空飛行的多通道氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息自適應(yīng)靶向發(fā)布系統(tǒng)及方法,解決現(xiàn)有低空氣象預(yù)警時(shí)空分辨率低、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別單一、信息針對(duì)性不足的問(wèn)題;系統(tǒng)整合空基、天基、地基、社會(huì)及地形數(shù)據(jù),經(jīng)融合生成低空氣象動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù);通過(guò)AI模型提取風(fēng)切...
          • 本申請(qǐng)揭示了一種基于設(shè)備互聯(lián)的水土保持設(shè)施驗(yàn)收預(yù)警方法、裝置和計(jì)算機(jī),接收預(yù)設(shè)時(shí)間范圍內(nèi)多個(gè)位置監(jiān)控終端以預(yù)設(shè)頻率發(fā)送的位置信息,并形成活動(dòng)范圍圖;根據(jù)活動(dòng)范圍圖與預(yù)設(shè)地域范圍的差異判斷是否發(fā)送預(yù)警信號(hào);根據(jù)總土方量信息與預(yù)設(shè)土方量的差異判...
          • 本發(fā)明適用于鍋爐狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種鍋爐燃燒狀態(tài)智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),鍋爐燃燒狀態(tài)智能監(jiān)測(cè)方法包括:獲取鍋爐工作檢測(cè)數(shù)據(jù)和鍋爐運(yùn)維人機(jī)數(shù)據(jù);根據(jù)所述鍋爐工作檢測(cè)數(shù)據(jù),確定鍋爐的狀態(tài)異常類型,其中,所述狀態(tài)異常類型包括燃燒器異常、送...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖信數(shù)據(jù)的車輛行駛里程估算方法,涉及車輛行駛里程估算領(lǐng)域,包括以下步驟:加載車輛影像數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù),分別生成車輛軌跡數(shù)據(jù)和信令軌跡數(shù)據(jù);通過(guò)圖信融合計(jì)算策略,計(jì)算車輛與移動(dòng)終端號(hào)碼的長(zhǎng)期伴隨關(guān)系;進(jìn)行高置信判定,結(jié)合車輛...
          • 本申請(qǐng)涉及一種泊車車位搜索方法、裝置及車輛,涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:在車輛位置不處于高精地圖的覆蓋區(qū)域的情況下,基于車輛位置對(duì)應(yīng)的車輛感知范圍內(nèi)的感知信息,構(gòu)建全局地圖;確定目標(biāo)探索點(diǎn);其中,目標(biāo)探索點(diǎn)是從全局地圖中的感知邊界點(diǎn)選擇的...
          • 本發(fā)明涉及飛行器航跡規(guī)劃,具體涉及面向低空多飛行器混合起降場(chǎng)的協(xié)同航跡規(guī)劃方法及系統(tǒng),基于北斗網(wǎng)格碼對(duì)空域進(jìn)行三維立體剖分,并對(duì)三維網(wǎng)格單元進(jìn)行空域狀態(tài)實(shí)時(shí)映射;根據(jù)網(wǎng)格狀態(tài)對(duì)三維網(wǎng)格單元進(jìn)行劃分;構(gòu)建幾何航跡生成規(guī)則,消除航跡交叉風(fēng)險(xiǎn);在...
          • 本發(fā)明公開一種吊粒吊牌以及穿繩機(jī)構(gòu),屬于吊粒吊牌生產(chǎn)設(shè)備領(lǐng)域,旨在解決提繩為一次性閉環(huán)結(jié)構(gòu),用戶取下吊牌時(shí)必須使用剪刀等鋒利工具剪斷提繩,若缺乏工具則只能強(qiáng)行拉扯的問(wèn)題。其技術(shù)方案要點(diǎn)是:吊牌主體,連接繩,連接繩兩端分別設(shè)置有嵌入件和連接件...
          • 本發(fā)明屬于液晶屏技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種TCON液晶邏輯板的無(wú)屏測(cè)試系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括測(cè)試主板、轉(zhuǎn)接板、PC端上位機(jī)APP和TV顯示設(shè)備,測(cè)試主板包括Timing信號(hào)轉(zhuǎn)換模塊、電壓轉(zhuǎn)換模塊、MCU模塊、FPGA模塊、HDMI端口、通訊端口,測(cè)...
          • 本申請(qǐng)公開了基于視覺(jué)ERP的使用者主觀亮度調(diào)整系統(tǒng)和方法,腦電信號(hào)采集裝置采集使用者受視覺(jué)刺激時(shí)的腦電信號(hào);范式控制模塊控制顯示設(shè)備生成至少一個(gè)包含多個(gè)輪次的視覺(jué)刺激組,每個(gè)輪次的視覺(jué)刺激包括目標(biāo)刺激和非目標(biāo)刺激,各視覺(jué)刺激之間以固定時(shí)間間...
          • 本發(fā)明公開了一種輕柔復(fù)位型電鋼琴配重鍵盤,涉及鋼琴設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括鋼琴殼體;所述鋼琴殼體頂部設(shè)置有琴鍵組件;所述鋼琴殼體內(nèi)底部通過(guò)螺栓固定安裝有鉸接架,通過(guò)精密的機(jī)械聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)了輕柔且具有反饋的演奏手感,同時(shí)利用配重滑動(dòng)擠壓卡珠改變電感片位...
          • 本申請(qǐng)涉及語(yǔ)音交互技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及面向節(jié)水領(lǐng)域的語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)型智能體交互控制方法及裝置,本申請(qǐng)?zhí)岢鲆韵路桨福ㄟ^(guò)構(gòu)建意圖對(duì)話樹結(jié)構(gòu)管理語(yǔ)義片段,實(shí)現(xiàn)多輪語(yǔ)音交互中的上下文承接與任務(wù)連續(xù)。進(jìn)一步通過(guò)語(yǔ)義張量表示與張量場(chǎng)模擬,確定語(yǔ)義片段的最佳掛...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種機(jī)器人語(yǔ)音處理方法及系統(tǒng)。所述方法包括:當(dāng)?shù)谝灰娲_定接收到的第一自然語(yǔ)句為疑難語(yǔ)句時(shí),將所述第一自然語(yǔ)句的語(yǔ)義特征提供給第二引擎;在所述第二引擎處理所述第一自然語(yǔ)句期間,根據(jù)提供所述第一自然語(yǔ)句的用戶的情緒狀態(tài)輸出第...
          • 本申請(qǐng)涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種機(jī)載高可靠智能語(yǔ)音通話降靜噪方法,包括:對(duì)獲取到的模擬音頻信號(hào)進(jìn)行ADC轉(zhuǎn)換,得到數(shù)字音頻信號(hào);對(duì)數(shù)字音頻信號(hào)進(jìn)行分幀和FFT變換,進(jìn)行相位優(yōu)化,計(jì)算動(dòng)態(tài)譜熵權(quán)重,結(jié)合聽覺(jué)掩蔽補(bǔ)償因子,進(jìn)行頻譜合成,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的變壓器故障聲紋檢測(cè)方法,涉及變壓器故障檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)訓(xùn)練LSTM模型對(duì)變壓器故障聲紋信號(hào)進(jìn)行檢測(cè),在LSTM模型訓(xùn)練過(guò)程中,每輪訓(xùn)練通過(guò)索波爾序列產(chǎn)生擬隨機(jī)數(shù)生成LSTM模型中的超參數(shù)的初始...
          • 本申請(qǐng)公開了一種聲學(xué)信號(hào)識(shí)別方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:獲取時(shí)域聲學(xué)信號(hào);將時(shí)域聲學(xué)信號(hào)輸入SC?CQT特征提取模塊,獲得SC?CQT譜圖;將SC?CQT譜圖輸入DAAR特征增強(qiáng)模塊,得到增強(qiáng)特征圖;將增強(qiáng)特征圖輸入ABN雙焦點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)模塊...
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