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          • 本發(fā)明提供一種基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的多直流饋入電網(wǎng)的改造方法及系統(tǒng),其中的方法包括利用機(jī)電電磁混合暫態(tài)仿真模型分別獲取各個(gè)受端柔性化改造方案的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)綜合指標(biāo);根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)綜合指標(biāo)獲取各個(gè)受端柔性化改造方案的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果,并篩選預(yù)設(shè)數(shù)量的受端柔性化...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N融冰系統(tǒng)及融冰方法,該融冰系統(tǒng)包括:整流變壓器,包括至少兩個(gè)并聯(lián)的整流模塊;選相器,每個(gè)整流模塊連接一個(gè)選相器,每個(gè)選相器包括:正極選相模塊,配置為將整流模塊的正極連接至三相輸電線路中的非融冰相線路;負(fù)極選相模塊,配置為將整流...
          • 本發(fā)明涉及濕式制程設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種半導(dǎo)體濕式制程設(shè)備,包括刻蝕箱體,所述刻蝕箱體的一側(cè)內(nèi)部安裝有輸送機(jī)構(gòu),所述輸送機(jī)構(gòu)之間放置有玻璃基板,所述刻蝕箱體的一側(cè)貫穿設(shè)置有排料口;攔截機(jī)構(gòu),所述攔截機(jī)構(gòu)設(shè)于所述排料口靠近所述輸送機(jī)構(gòu)的一側(cè)...
          • 本發(fā)明公開了一種高屏蔽性能的復(fù)合型數(shù)據(jù)電纜,涉及電纜構(gòu)造技術(shù)領(lǐng)域,包括護(hù)套和同軸設(shè)置在護(hù)套內(nèi)的三角骨架,三角骨架由三條沿圓周均勻分布的輻條構(gòu)成,輻條將護(hù)套內(nèi)部分隔形成三個(gè)扇形腔室,三個(gè)扇形腔室內(nèi)分別獨(dú)立容納光纖、銅纜和電源線,輻條內(nèi)部沿軸向...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視頻分析用于兒童多動(dòng)癥行為早期預(yù)警監(jiān)測(cè)方法及存儲(chǔ)介質(zhì),首先利用多路視頻采集裝置確保對(duì)兒童行為的全面監(jiān)控,為后續(xù)分析提供充足的連續(xù)數(shù)據(jù)源;進(jìn)一步地,通過圖像降噪和分割技術(shù)的使用確保監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的質(zhì)量,光流算法和背景減除算法的結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)間隙策略和深度確定性策略梯度算法的車輛隊(duì)列控制方法,包括以下步驟:建立考慮前車速度和自車速度差距的車間間隙策略,采用該策略構(gòu)建MPC框架,并將車間最小安全距離加入MPC框架的約束條件;使用訓(xùn)練好的深度確定性策略梯度算...
          • 本發(fā)明公開了一種用于工業(yè)網(wǎng)絡(luò)智能終端設(shè)備的監(jiān)測(cè)系統(tǒng),包括:智能終端設(shè)備監(jiān)測(cè)單元,用于對(duì)智能終端設(shè)備監(jiān)測(cè),獲取到智能終端設(shè)備信息;防護(hù)設(shè)備監(jiān)測(cè)單元,用于對(duì)智能終端設(shè)備的防護(hù)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè),獲取到防護(hù)設(shè)備監(jiān)測(cè)信息;處理單元,用于對(duì)智能終端設(shè)備信息...
          • 本發(fā)明涉及一種參數(shù)化三維人體姿態(tài)估計(jì)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),其中,方法包括:獲取人體姿態(tài)圖像;將人體姿態(tài)圖像輸入至人體姿態(tài)估計(jì)模型,得到人體姿態(tài)的形狀參數(shù)和姿態(tài)參數(shù);其中,人體姿態(tài)估計(jì)模型包括:圖像編碼器模塊,用于對(duì)人體姿態(tài)圖像進(jìn)行特征編碼...
          • 本發(fā)明公開了一種基于親屬面部特征相似度的實(shí)時(shí)換臉方法,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1.通過面部幾何特征提取與相似度計(jì)算驗(yàn)證用戶親屬關(guān)系;S2.采用分幀異步處理與動(dòng)態(tài)碼率適配實(shí)現(xiàn)200ms內(nèi)實(shí)時(shí)渲染;S3.通過數(shù)字水印技術(shù)綁定換臉內(nèi)...
          • 本申請(qǐng)適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種道路危險(xiǎn)目標(biāo)的檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。道路危險(xiǎn)目標(biāo)的檢測(cè)方法包括:采用目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行處理,得到目標(biāo)圖像中的候選目標(biāo)的檢測(cè)框信息;采用車道分割線檢測(cè)模型對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行處理,得到目...
          • 本申請(qǐng)適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種測(cè)距方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。測(cè)距方法包括:采用訓(xùn)練完成的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行處理,得到目標(biāo)圖像中的目標(biāo)對(duì)象的檢測(cè)框信息;檢測(cè)框信息包括檢測(cè)框的高度;根據(jù)檢測(cè)框的高度和目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的攝像頭...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)多尺度特征融合和殘差上下文感知的遙感小目標(biāo)檢測(cè)方法。包括具體步驟如下:S1獲取光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集;S2構(gòu)建多尺度卷積解耦模塊,擴(kuò)充感受視野;S3構(gòu)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)特征融合,集成動(dòng)態(tài)維度感知模塊,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)特征融合...
          • 本發(fā)明公開了一種雜交水稻制種植株圖像數(shù)據(jù)深度聚類方法和系統(tǒng),涉及農(nóng)業(yè)人工智能技術(shù)。包括:獲取不同生長(zhǎng)階段和不同尺度的雜交水稻穗圖像作為訓(xùn)練集;采用數(shù)據(jù)增廣方法獲取原始圖像的增強(qiáng)圖像,基于增強(qiáng)圖像的圖像嵌入構(gòu)建正負(fù)樣本對(duì),訓(xùn)練一個(gè)用于提取圖像...
          • 本發(fā)明涉及三維場(chǎng)景重建技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種應(yīng)用于三維空間點(diǎn)云的顏色融合處理方法及裝置。方法包括:獲取目標(biāo)空間點(diǎn)的目標(biāo)空間坐標(biāo);目標(biāo)空間點(diǎn)包括三維空間點(diǎn)云中的至少一個(gè)待進(jìn)行顏色融合的空間點(diǎn);根據(jù)目標(biāo)空間坐標(biāo),對(duì)每個(gè)目標(biāo)空間點(diǎn)和預(yù)設(shè)的索引網(wǎng)格...
          • 本申請(qǐng)公開了基于幾何約束的視覺測(cè)量系統(tǒng)相機(jī)主距標(biāo)定方法與系統(tǒng)。該方法包括:獲取多個(gè)控制點(diǎn)的物方坐標(biāo),并在拍攝場(chǎng)景中確定多個(gè)幾何約束指針點(diǎn);其中,多個(gè)幾何約束指針點(diǎn)對(duì)稱分布;識(shí)別左右相機(jī)拍攝的圖像中各控制點(diǎn)的像點(diǎn),基于像點(diǎn)坐標(biāo)和圖像的外方位元...
          • 本發(fā)明公開了一種基于背景平面點(diǎn)云的反光物料機(jī)器人抓取位姿檢測(cè)方法,包括以下步驟:1)采集場(chǎng)景點(diǎn)云并進(jìn)行預(yù)處理,分離物料與工作臺(tái)背景點(diǎn)云;2)對(duì)物料點(diǎn)云進(jìn)行三維目標(biāo)檢測(cè),實(shí)現(xiàn)粗定位;3)對(duì)各物料點(diǎn)云進(jìn)行邊界提取,分離內(nèi)外邊界、點(diǎn)排序并進(jìn)行邊界...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的同步定位與建圖方法,包括:利用深度學(xué)習(xí)模型提取圖像特征,獲得特征點(diǎn)概率張量和描述符張量;根據(jù)幀間特征關(guān)系以及幀內(nèi)特征關(guān)系自適應(yīng)地篩選特征點(diǎn)概率張量中的特征點(diǎn),生成篩選后的特征點(diǎn)集合;利用篩選后的特征點(diǎn)集合和描述...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度小波變換的BEVFusion工業(yè)巡檢機(jī)器人定位方法,通過離散小波變換對(duì)多模態(tài)傳感器輸入特征進(jìn)行多頻域分解,分離出低低頻、高低頻、低高頻與高高頻信息,并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)提取后特征的增強(qiáng)。具體而...
          • 本發(fā)明涉及PCB板檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于機(jī)器視覺的多工位PCB板檢測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟:識(shí)別多個(gè)工位的攝像頭位置,并進(jìn)行自適應(yīng)焦距調(diào)整,從而得到每一個(gè)攝像頭的自適應(yīng)焦距參數(shù);根據(jù)所述自適應(yīng)焦距參數(shù)進(jìn)行多工位PCB板并行視...
          • 本發(fā)明公開了基于牙片影像上下頜的實(shí)際咬合錯(cuò)位咬合關(guān)系的識(shí)別方法,涉及影像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,該方法通過構(gòu)建云端牙片識(shí)別服務(wù)器,并結(jié)合影像數(shù)據(jù)庫的云連接技術(shù),能夠自動(dòng)化處理大規(guī)模牙片影像集。每一顆牙齒的實(shí)際中心點(diǎn)坐標(biāo)提取、牙齒間距擬合以及偏差計(jì)算,...
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