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          • 本公開提供了優(yōu)化視覺舒適度及相關(guān)裝置,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及信號(hào)處理、圖像處理、AI醫(yī)療等領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為:獲取目標(biāo)對(duì)象的目標(biāo)信號(hào)序列,目標(biāo)信號(hào)序列用于描述眼睛縱橫比的時(shí)序變化;基于目標(biāo)信號(hào)序列,分析目標(biāo)對(duì)象的眼部風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);執(zhí)行與...
          • 本發(fā)明公開了基于分子傳播網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),涉及智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,包括,熵變分析模塊,基于各節(jié)點(diǎn)的分子濃度梯度矢量場,通過相空間重構(gòu)和Lyapunov指數(shù)計(jì)算,獲取熵變率場,并計(jì)算分子濃度梯度矢量方向和熵變率場的空間相關(guān)性系數(shù),生成熵變率場數(shù)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N道路數(shù)據(jù)處理方法、裝置及程序產(chǎn)品,其中方法包括:獲取待處理道路數(shù)據(jù)中的待識(shí)別車道;基于所述待處理道路數(shù)據(jù)確定所述待識(shí)別車道自身的目標(biāo)車道數(shù)據(jù)和位于所述待識(shí)別車道周邊預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的周邊車道數(shù)據(jù);基于所述目標(biāo)車道數(shù)據(jù)和所述周邊車道數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像采集的體測數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)方法和系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:通過相機(jī)采集第一訓(xùn)練動(dòng)作視頻樣本和第二訓(xùn)練動(dòng)作視頻樣本,并訓(xùn)練體測數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型;獲取待測人員的待測動(dòng)作視頻和體型數(shù)據(jù),并通過訓(xùn)練后的體測數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)模型對(duì)體...
          • 本發(fā)明提供一種基于飛機(jī)催化作業(yè)的物理響應(yīng)數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng),方法包括:通過機(jī)載云粒子探測設(shè)備獲取催化作業(yè)區(qū)域在催化操作前和催化操作后的三維云粒子分布數(shù)據(jù)集,三維云粒子分布數(shù)據(jù)集包含催化前粒子特征數(shù)據(jù)和催化后粒子特征數(shù)據(jù);采用云粒子AI圖像形...
          • 本發(fā)明公開了一種融合模型和規(guī)則的列車當(dāng)前運(yùn)行軌道提取方法,包括制作道岔區(qū)域類型檢測的數(shù)據(jù)集和軌道實(shí)例分割的數(shù)據(jù)集;以yolov8n為基礎(chǔ)建立檢測道岔區(qū)域類型預(yù)測的模型;以改進(jìn)yolov8n為基礎(chǔ)建立軌道實(shí)例分割模型,所述改進(jìn)yolov8n引...
          • 本發(fā)明提供一種基于土地特征的圖像識(shí)別方法,所述方法包括:S11、對(duì)土地特征圖像待識(shí)別部分進(jìn)行定位處理,獲得土地特征圖像待識(shí)別部分的對(duì)應(yīng)坐標(biāo),將矢量圖斑的邊界線投影到土地特征圖像待識(shí)別部分,獲得舉證圖像;S12、通過SAM分割算法對(duì)舉證圖像進(jìn)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種火焰煙霧識(shí)別方法及設(shè)備,屬于火災(zāi)檢測技術(shù)領(lǐng)域,其方法包括:基于初步特征提取模塊提取接收的目標(biāo)圖像的火焰煙霧特征,獲得初始圖像特征;基于局部注意力模塊通過對(duì)初始圖像特征進(jìn)行多維度和多尺度的多次局部特征提取,得到局部圖像特征;基...
          • 本發(fā)明公開一種自動(dòng)泊車方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中,方法包括:從采集的車輛周圍環(huán)境的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)中篩選出地面點(diǎn)云;對(duì)所述地面點(diǎn)云進(jìn)行聚類處理,生成若干點(diǎn)簇;提取每個(gè)點(diǎn)簇的空間邊界參數(shù),計(jì)算各點(diǎn)簇對(duì)應(yīng)的矩形區(qū)域的長度和寬度;基于車輛尺寸,...
          • 本發(fā)明涉及一種人形機(jī)器人目標(biāo)位姿獲取方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取人形機(jī)器人在當(dāng)前場景中的目標(biāo)RGB圖像,對(duì)所述目標(biāo)RGB圖像進(jìn)行分割,獲取特征圖像,從所述特征圖像中獲取目標(biāo)特征點(diǎn),從所述當(dāng)前場景對(duì)應(yīng)的模板庫中,獲取與...
          • 本發(fā)明提供一種職工社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系關(guān)聯(lián)性強(qiáng)度分析方法及裝置,通過建立二級(jí)社會(huì)關(guān)系指標(biāo)體系,量化指標(biāo)間的直接影響并構(gòu)建直接影響矩陣。利用DEMATEL法對(duì)矩陣歸一化處理,依次計(jì)算綜合影響矩陣、因素權(quán)重等。再基于ANP法以一級(jí)指標(biāo)為簇、二級(jí)指標(biāo)為節(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種面向交易平臺(tái)的信用支付處理方法及系統(tǒng),涉及信用支付技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取交易平臺(tái)中所有租戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為每個(gè)租戶計(jì)算動(dòng)態(tài)權(quán)重;根據(jù)動(dòng)態(tài)權(quán)重為每個(gè)租戶創(chuàng)建獨(dú)立的策略沙箱環(huán)境;將租戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的混合信用...
          • 本申請(qǐng)涉及一種鹽穴綜合能源系統(tǒng)全生命周期經(jīng)濟(jì)評(píng)估方法,其中,方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的電能供需數(shù)據(jù),并基于電能供需數(shù)據(jù)和至少一個(gè)鹽穴地質(zhì)參數(shù)建立鹽穴綜合能源系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型;基于數(shù)學(xué)模型,以全生命周期綜合經(jīng)濟(jì)收益最大確定目標(biāo)函數(shù),建立鹽穴綜合...
          • 本發(fā)明提供一種船閘工程邊通航邊施工安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及通航安全評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:構(gòu)建與所述船閘工程邊通航邊施工相關(guān)的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系;提取所述安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系中的多個(gè)不確定性指標(biāo);構(gòu)建基于MCMC算法的狀態(tài)樣本生成模...
          • 本發(fā)明提供一種基于貨物品種關(guān)聯(lián)挖掘的貨車匹配方法與系統(tǒng),所述方法包括以下步驟:獲取當(dāng)前貨物基本信息、運(yùn)輸訂單記錄數(shù)據(jù)源中的原始文本,對(duì)原始文本進(jìn)行預(yù)處理;提取出當(dāng)前貨物的歷史運(yùn)輸車輛結(jié)構(gòu)、貨物歷史承運(yùn)記錄和貨物關(guān)鍵詞;對(duì)提取出的貨物關(guān)鍵詞進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了一種社區(qū)治理數(shù)據(jù)量化分析與報(bào)告生成系統(tǒng),系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入模塊、量化評(píng)分模塊、信息抽取模塊和多智能體協(xié)作模塊,數(shù)據(jù)輸入模塊與量化評(píng)分模塊數(shù)據(jù)連接,量化評(píng)分模塊與信息抽取模塊數(shù)據(jù)連接,多智能體協(xié)作模塊包括監(jiān)管智能體和多智能體單元。本...
          • 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的油浸式變壓器分層故障診斷及定位方法,包括:建立典型缺陷下油浸式變壓器鐵心和繞組幾何模型,對(duì)油浸式變壓器鐵心和繞組幾何模型分別進(jìn)行電路?磁場、磁場?結(jié)構(gòu)力場和流場?溫度場仿真計(jì)算,得到不同工況下仿真計(jì)算結(jié)果;通過改進(jìn)麻雀算法,引...
          • 本發(fā)明公開了一種低成本高頻的電力系統(tǒng)全環(huán)節(jié)計(jì)算方法及裝置,方法包括:將多頻域特征輸入定制化CEMformer模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)源測機(jī)組碳排放動(dòng)態(tài)特征的獲取;并對(duì)定制化CEMformer模型進(jìn)行兩階段訓(xùn)練;將訓(xùn)練好的CEMformer模型保存,針對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及松軟地面中履帶車輛動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域,具體涉及一種履帶行駛系統(tǒng)與松軟地面交互作用力的確定方法。根據(jù)不同類型松軟地面、履帶行駛系統(tǒng)不同設(shè)計(jì)參數(shù)以及履帶行駛系統(tǒng)不同行駛狀態(tài)下松軟地面施加在履帶行駛系統(tǒng)上的牽引力、運(yùn)動(dòng)阻力和掛鉤牽引力,這能更加...
          • 本發(fā)明公開了一種輸電線路氣象風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)自動(dòng)生成及輔助標(biāo)簽的方法,屬于一種用于自動(dòng)生成、自動(dòng)分析標(biāo)簽的數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,基于現(xiàn)有的人工智能技術(shù),面向歷史輸電線路氣象風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)缺失問題,提出了一個(gè)能夠自動(dòng)生成時(shí)序數(shù)據(jù)、輔助標(biāo)簽的方法,本發(fā)明包括有數(shù)...
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