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								      本發(fā)明屬于汽車制造工業(yè)自動化檢測領域，具體涉及一種汽車底盤托板定位銷狀態(tài)的檢測方法，包括，S1、獲取多張汽車底盤托板的局部圖像將其調(diào)整拼接成完整的汽車底盤托板圖像；S2、對相機采集的圖像進行預處理；S3、通過圖像訓練模型，獲取合格的待檢測定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種晶圓缺陷檢測方法及相關設備，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：響應于晶圓缺陷檢測指令，接收相機采集相應晶圓的預設第一分辨率圖像，基于CPU?GPU協(xié)同計算策略，并行處理所述預設第一分辨率圖像，以確定所述預設第一分辨率圖像對應的二值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種用于海波管加工的管壁缺陷檢測方法。包括：獲取海波管的表面圖像內(nèi)像素點的灰度值；對于表面圖像內(nèi)像素點中的目標像素點，確定目標像素點的參考區(qū)域的紋理復雜度；利用邊緣檢測對表面圖像進行識別，得到表面圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種地圖印刷品質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)，其方法包括：對所有灰度圖進行分區(qū)；根據(jù)目標灰度圖中各區(qū)域與標準灰度圖中對應區(qū)域的差分表現(xiàn)，獲取目標灰度圖中各區(qū)域的第一完整度；根據(jù)目標灰度圖中各區(qū)域與鄰域區(qū)域的關聯(lián)地圖結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像增強技術領域，具體涉及一種密封件檢測用圖像增強方法，其方法包括：采集密封件圖像，根據(jù)圖像中像素點灰度值的分布獲取每個灰度級的分布突出程度；根據(jù)灰度級的分布突出程度確定線性灰度變換的分段點，并通過分段點對灰度級進行分段；根據(jù)每個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI身份認證的輪胎全生命周期管理系統(tǒng)及方法，屬于輪胎數(shù)據(jù)管理技術領域，具體包括：向輪胎側面投射格雷碼并采集變形條紋圖像，重建三角網(wǎng)格曲面，篩選異常頂點并生成異常頂點集，對異常頂點集執(zhí)行形態(tài)學閉合操作輸出異常區(qū)域坐標；采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像采集與處理技術領域，尤其涉及一種基于圖像邊緣噪聲特征的圖像分類降噪方法。該降噪方法以中值濾波方法實現(xiàn)了濾波處理；以保護圖像邊緣為目標，對圖像邊緣區(qū)域細分，對邊緣點和弱噪點通過判別其邊緣方向并分八個方向依據(jù)灰度梯度大小完成降噪，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種基于機器視覺的監(jiān)控圖像增強方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：以監(jiān)控視頻流圖像幀中的像素點為中心獲取該像素點的局部范圍；根據(jù)像素點與對應的局部范圍中其他像素點之間的距離和灰度差異，得到該像素點的噪聲指標，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，具體公開了一種模擬多曝光圖像融合的單幅低照度圖像增強方法。該方法包括：對單幅低照度輸入圖像進行非線性變換，生成包含參考幀及多幀非參考幀的虛擬曝光序列；將虛擬曝光序列輸入VMEIF?Net網(wǎng)絡，通過多分支特征編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種用于焦油渣處理設備的監(jiān)控視頻增強方法，包括：獲取焦油渣處理設備內(nèi)監(jiān)控視頻的多個視頻幀；對多個視頻幀分別進行視頻幀增強處理，獲取多個增強視頻幀；基于多個增強視頻幀，獲取監(jiān)控視頻的增強視頻；對每個視頻幀進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種基于自監(jiān)督學習的多模態(tài)圖像補全方法，包括：制作多模態(tài)數(shù)據(jù)集，針對同一場景圖像，選定其中一個模態(tài)的圖像作為源圖像，另一模態(tài)的圖像為目標圖像；通過提取最大內(nèi)接矩形進行拼接裁剪的方法獲得兩個模態(tài)的真值圖像對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于風光水多源數(shù)據(jù)融合的智能供水管理系統(tǒng)及方法，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域。該系統(tǒng)包括時間對齊偏差量化模塊、時間對齊調(diào)控模塊、數(shù)據(jù)融合及時性響應量化模塊和及時性響應調(diào)控模塊。本發(fā)明通過量化多源數(shù)據(jù)時間參數(shù)得到時間對齊偏差量化結果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了養(yǎng)殖魚類患病及生長趨勢聯(lián)合預測與評估方法，涉及智能化水產(chǎn)養(yǎng)殖技術領域，采集水質(zhì)數(shù)據(jù)以及魚類生長健康狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進行歸一化與標準化處理；基于預處理后的數(shù)據(jù)，提取特征變量。本發(fā)明通過構建融合LSTM與軟注意力機制的多任務學習模型，能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程造價管理技術領域，公開了一種工程造價動態(tài)管理方法。該方法在歷史造價數(shù)據(jù)庫中標記數(shù)據(jù)更新節(jié)點的時間戳，提取時間戳前后指定區(qū)間內(nèi)各分項工程的消耗量指標，構建成本動態(tài)關聯(lián)的消耗量特征集；將消耗量特征集輸入優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡，經(jīng)時序?qū)Ρ确治?..
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種基于工作流引擎的流程數(shù)據(jù)處理方法和裝置，屬于流程數(shù)據(jù)處理的技術領域，通過識別目標流程的新版本流程定義數(shù)據(jù)與舊版本流程定義數(shù)據(jù)之間的差異信息，確定目標流程是否發(fā)生網(wǎng)關節(jié)點的分支流程變更，如果發(fā)生網(wǎng)關節(jié)點的分支流程變更，則獲取目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N冷鏈運輸方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取目標冷鏈運輸車輛所運輸貨物的貨物類型；根據(jù)所述貨物類型確定至少一個車輛運行參數(shù)及每個所述車輛運行參數(shù)對應的標準參數(shù)范圍；在所述目標冷鏈運輸車輛運行過程中，實時監(jiān)測每個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于物聯(lián)網(wǎng)的物流車輛裝卸貨識別系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：基于物流車與車載稱重傳感器獲取參照中心與稱重參照點；基于第一數(shù)量次正常運貨的物流車的數(shù)據(jù)獲取參照比例；基于參照比例計算出第一實時距離、第二實時距離、第三實時距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于宜居性評價技術領域，公開了基于情感分析與GA?BP的城市居住小區(qū)宜居性評價方法，包括以下步驟：基于詞頻分析引導，構建居住小區(qū)宜居性評價指標體系；依據(jù)評價數(shù)據(jù)進行情感分析，根據(jù)小區(qū)客觀條件屬性進行k?means聚類，利用四分位法剔除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空網(wǎng)絡的列車與客貨路徑協(xié)同重調(diào)度方法、系統(tǒng)，涉及鐵路列車調(diào)度技術領域。本發(fā)明基于目標鐵路物理網(wǎng)絡構建出時空網(wǎng)絡，進而建立三個子問題的協(xié)同重調(diào)度模型，并結合拉格朗日松弛法、交替方向乘子法、線性化方法、動態(tài)規(guī)劃法進行多輪迭代運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鋰電池裝配風險分析方法，包括以下步驟：步驟S1，使用雙層猶豫模糊語言術語集對鋰電池裝配中失效模式的嚴重度、發(fā)生頻率、探測度進行評價；其中，所述雙層猶豫模糊語言術語集包括雙層語言術語集和猶豫模糊語言術語集，均由評價人員的評價信...
								
            
							
            
							
						
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