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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種向礦物質(zhì)開(kāi)采管內(nèi)回填灌漿的可視化模擬裝置及方法，本發(fā)明涉及模擬灌漿的技術(shù)領(lǐng)域，它包括試驗(yàn)臺(tái)、透明內(nèi)筒體和透明外筒體，試驗(yàn)臺(tái)的頂表面上經(jīng)第一銷軸鉸接有透明外筒體，試驗(yàn)臺(tái)的底表面上固設(shè)有角度調(diào)節(jié)油缸，角度調(diào)節(jié)油缸的活塞桿向上貫穿...
								
            
							
            
							
						
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								      火源探測(cè)裝置及方法，屬于地面巡查光電技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及對(duì)無(wú)人值守或者是少人值守的易燃環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)巡查（即火源探測(cè)）；解決了現(xiàn)有技術(shù)所存在的"成本?精度悖論"、對(duì)伺服轉(zhuǎn)臺(tái)的載重要求高、環(huán)境適應(yīng)性差以及準(zhǔn)確性低的問(wèn)題；所述裝置包括：伺服轉(zhuǎn)臺(tái)、光...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)的安防監(jiān)控方法、設(shè)備及系統(tǒng)，通過(guò)信息采集模塊獲取人員生物特征及設(shè)備信息；智能安防模塊進(jìn)行身份驗(yàn)證，區(qū)分固定人員與臨時(shí)人員；對(duì)固定人員發(fā)放永久通行令牌，對(duì)臨時(shí)人員執(zhí)行授權(quán)等待機(jī)制；通過(guò)定位模塊實(shí)時(shí)監(jiān)控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及模式識(shí)別領(lǐng)域，具體為一種人員異常數(shù)據(jù)預(yù)警方法及系統(tǒng)，通過(guò)多個(gè)傳感器采集人員行為數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，其中數(shù)據(jù)增強(qiáng)步驟利用反向生成網(wǎng)絡(luò)生成偽異常行為樣本；根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)，并采用全局時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及字符圖像識(shí)別處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了基于筆畫(huà)比對(duì)的OCR識(shí)別結(jié)果優(yōu)化候選字符推薦方法，通過(guò)建立筆畫(huà)差異評(píng)分機(jī)制，可對(duì)OCR識(shí)別結(jié)果在筆畫(huà)結(jié)構(gòu)層級(jí)上進(jìn)行差異分析，判斷其是否與標(biāo)準(zhǔn)字符結(jié)構(gòu)匹配，從而識(shí)別出疑似誤識(shí)字符并標(biāo)注結(jié)構(gòu)異常，為...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于機(jī)器視覺(jué)的護(hù)目鏡缺陷自動(dòng)化識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于護(hù)目鏡圖片獲取護(hù)目鏡的表面缺陷數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)缺陷數(shù)據(jù)和光學(xué)缺陷數(shù)據(jù)，基于表面缺陷數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)缺陷數(shù)據(jù)和光學(xué)缺陷數(shù)據(jù)分析護(hù)目鏡的缺陷程度，基于客戶所在地的環(huán)境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了多目標(biāo)空間關(guān)系驅(qū)動(dòng)的社交場(chǎng)景圖像中人類識(shí)別方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)自動(dòng)化、智能化的多級(jí)篩選機(jī)制，有效提升了輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，顯著降低了冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)對(duì)后續(xù)模型的干擾，不僅大幅提高了目標(biāo)檢測(cè)與身份識(shí)別的精度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的病蟲(chóng)害傳播路徑預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。在本發(fā)明中，首先，獲取作物全局圖像和作物局部圖像；其次，對(duì)作物全局圖像進(jìn)行第一語(yǔ)義編碼，形成作物全局圖像特征；然后，對(duì)作物局部圖像進(jìn)行第二語(yǔ)義編碼，形成作物局部圖像特征；進(jìn)一步，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種圖像描述生成模型的訓(xùn)練方法以及圖像描述生成方法，可應(yīng)用于圖像處理與自然語(yǔ)言生成技術(shù)領(lǐng)域。該訓(xùn)練方法包括：基于視覺(jué)線索引導(dǎo)策略和多階段Transformer解碼策略對(duì)圖像描述生成模型進(jìn)行訓(xùn)練，在圖像描述生成模型的訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于自適應(yīng)視覺(jué)學(xué)習(xí)與用戶畫(huà)像聯(lián)動(dòng)的再生資源分揀方法，包括：S1、社區(qū)內(nèi)用于收集再生資源的回收機(jī)增設(shè)動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)模塊，動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)模塊采集物品的圖像，實(shí)時(shí)分析物品的形態(tài)特征，存入記憶數(shù)據(jù)庫(kù)；S2、獲取回收機(jī)的記憶數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行回收物種類分析，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像超分辨率重建領(lǐng)域，尤其為一種基于頻域強(qiáng)化與時(shí)空先驗(yàn)的紅外低慢小目標(biāo)增強(qiáng)方法，包括：S1，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：準(zhǔn)備三種紅外低慢小目標(biāo)數(shù)據(jù)集，自制一種數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集一、二和三是公開(kāi)數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集四是自制數(shù)據(jù)集，其中，數(shù)據(jù)集一和四用于訓(xùn)練、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了用于森林防護(hù)的激光雷達(dá)煙火監(jiān)控可視化分析方法及系統(tǒng)，涉及煙火監(jiān)控可視化分析技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：基于連續(xù)的二維點(diǎn)云圖獲取動(dòng)態(tài)點(diǎn)云區(qū)域，在二維點(diǎn)云圖的投影方向獲取動(dòng)態(tài)點(diǎn)云區(qū)域的圖像，標(biāo)記為檢測(cè)圖，獲取第一數(shù)量個(gè)歷史火焰圖，將歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于無(wú)人機(jī)的輸電線路工程驗(yàn)收方法及系統(tǒng)，涉及輸電工程驗(yàn)收技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：將輸電線路劃分為不同空間區(qū)域，對(duì)不同空間區(qū)域設(shè)定不同驗(yàn)收合格等級(jí)；獲得并分析構(gòu)件圖像信息，得到初步識(shí)別結(jié)果；對(duì)初步識(shí)別結(jié)果進(jìn)行異常可信度評(píng)分，觸發(fā)反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于文本提示的室內(nèi)點(diǎn)云場(chǎng)景開(kāi)放式語(yǔ)義分割方法。本發(fā)明基于大規(guī)模室內(nèi)場(chǎng)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用基于Mamba塊的3D U?Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取點(diǎn)云場(chǎng)景局部特征，并通過(guò)多級(jí)Mamba塊和降采樣提取場(chǎng)景點(diǎn)云數(shù)據(jù)全局特征，再通過(guò)上采樣和跳躍連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種目標(biāo)檢測(cè)與角點(diǎn)區(qū)域篩選融合的中心位移測(cè)量方法，包括以下步驟：使用YOLOv8網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述包含多個(gè)靶標(biāo)的結(jié)構(gòu)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，輸出每個(gè)靶標(biāo)的檢測(cè)框坐標(biāo)，并計(jì)算每個(gè)檢測(cè)框的中心坐標(biāo)；對(duì)于得到的每個(gè)檢測(cè)框，在該框所限定的圖像感興趣區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動(dòng)駕駛識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的多模態(tài)三維目標(biāo)識(shí)別定位方法；本發(fā)明融合了激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等多種傳感器的多模態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了信息的互補(bǔ)，提高了目標(biāo)識(shí)別與定位的準(zhǔn)確性，滿足自動(dòng)駕駛車輛對(duì)周圍環(huán)境感知的需求，為自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于局部MCMC抽樣稀疏角度CT圖像反演方法及系統(tǒng)，屬于CT成像技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取原始CT圖像，選取疑似病變的感興趣區(qū)域；提取感興趣區(qū)域關(guān)聯(lián)的稀疏投影子集；基于關(guān)聯(lián)的稀疏投影子集，構(gòu)建貝葉斯后驗(yàn)概率統(tǒng)計(jì)模型，對(duì)感興趣區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及焊縫定位技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種結(jié)構(gòu)光與線激光融合的焊縫粗細(xì)分級(jí)三維定位方法和系統(tǒng)，其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括如下步驟：S1、通過(guò)結(jié)構(gòu)光相機(jī)，對(duì)工件進(jìn)行拍攝，獲取工件圖像；S2、基于工件圖像，通過(guò)通道空間注意力機(jī)制和Center Net卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于機(jī)械臂末端同軸視覺(jué)的六角套筒與外六角螺栓自動(dòng)對(duì)準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：圖像采集、輪廓檢測(cè)、平面對(duì)齊、中軸對(duì)齊、最小旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算以及旋轉(zhuǎn)調(diào)整；本發(fā)明通過(guò)輪廓檢測(cè)、平面對(duì)齊、中軸對(duì)齊、最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于內(nèi)容分析的多智能體自動(dòng)修圖系統(tǒng)，包括步驟1：本步驟接收原始圖像輸入，調(diào)用經(jīng)過(guò)微調(diào)的多模態(tài)大模型對(duì)圖像進(jìn)行聯(lián)合語(yǔ)義?視覺(jué)分析，提取圖像中的關(guān)鍵語(yǔ)義要素，包括但不限于背景協(xié)調(diào)度、光照條件、人物發(fā)型清晰度、天氣優(yōu)劣、構(gòu)圖布局合...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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