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								      本發(fā)明提供一種基于雪崩啟動(dòng)物理模型的雪崩動(dòng)態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于雪崩預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，獲取采集參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，采集參數(shù)包括背景參數(shù)、影響參數(shù)和觸發(fā)參數(shù)，對(duì)各個(gè)參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，當(dāng)出現(xiàn)差異性數(shù)據(jù)時(shí)，進(jìn)行差異性校準(zhǔn)，剔除干擾數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種涉及火災(zāi)探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域的火災(zāi)煙霧探測(cè)器、測(cè)試平臺(tái)和火災(zāi)煙霧探測(cè)方法，所述火災(zāi)煙霧探測(cè)器中的光學(xué)腔體用于將第一光源模塊的入射光軸與探測(cè)器光軸之間的夾角固定為目標(biāo)角度；第一接收模塊用于在目標(biāo)角度下采集多個(gè)離散通道的散射光譜信號(hào)；第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種視頻動(dòng)作識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取目標(biāo)視頻片段，目標(biāo)視頻片段是基于目標(biāo)視頻劃分確定；將每一目標(biāo)視頻片段輸入至目標(biāo)行為識(shí)別主網(wǎng)絡(luò)，并獲取目標(biāo)行為識(shí)別主網(wǎng)絡(luò)輸出的初始識(shí)別結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于光子可微分邏輯門(mén)網(wǎng)絡(luò)模型的圖像識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取輸入圖像的灰度矩陣數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)光功率映射規(guī)則對(duì)灰度矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到光功率信號(hào)；通過(guò)光子可微分邏輯門(mén)網(wǎng)絡(luò)模型的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于運(yùn)動(dòng)調(diào)制注意力時(shí)空特征金字塔的視頻目標(biāo)檢測(cè)方法，包括如下步驟：1）CNN特征提取；2）運(yùn)動(dòng)特征提取；3）位置編碼；4）特征向量轉(zhuǎn)換；5）運(yùn)動(dòng)信息增強(qiáng)；6）層級(jí)空間注意力計(jì)算；7）時(shí)間注意力計(jì)算；8）預(yù)測(cè)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣象監(jiān)測(cè)與智能感知技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種海陸復(fù)雜氣象條件下鐵塔探頭的歷史相似與深度學(xué)習(xí)的能見(jiàn)度感知算法。先利用鐵塔上的探頭采集海陸區(qū)域內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維數(shù)據(jù)樣本庫(kù)；通過(guò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的分析，提取關(guān)鍵特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多分支特征融合與注意力機(jī)制的圖像融合系統(tǒng)及方法，屬于多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合領(lǐng)域，解決了單一尺度特征提取不足、注意力機(jī)制建模不充分、多尺度融合策略低效、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜導(dǎo)致的特征捕捉不全、權(quán)重分配不合理、信息冗余或丟失等問(wèn)題。本發(fā)明構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種清潔設(shè)備的臟污處理方法、清潔設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于清潔機(jī)器技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域中疑似臟污的第一圖像，并對(duì)所述疑似臟污進(jìn)行清潔；獲取包含所述疑似臟污的第二圖像；將所述第一圖像和第二圖像中的疑似臟污進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N交通基礎(chǔ)設(shè)施的異常檢測(cè)方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取交通基礎(chǔ)設(shè)施的圖像數(shù)據(jù)；提取圖像數(shù)據(jù)的視覺(jué)特征，以及對(duì)應(yīng)異常描述文本的語(yǔ)義向量特征利用多模態(tài)模型將視覺(jué)特征和語(yǔ)義向量特征映射至同一嵌入空間，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于工程機(jī)械非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景的多源感知方法，涉及工程機(jī)械環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域，先對(duì)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成與RGB圖像對(duì)齊的2D透視圖，為后續(xù)的特征提取提供基礎(chǔ)。圖像分支利用改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語(yǔ)義分割，而點(diǎn)云分支則通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于視覺(jué)自回歸模型的數(shù)字人生成系統(tǒng)，所述系統(tǒng)基于視覺(jué)自回歸模型引入BSQ多尺度圖像分詞器、條件圖像引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序注意力層構(gòu)建數(shù)字人生成模型，利用溫度圖調(diào)整時(shí)序注意力權(quán)重分布，實(shí)現(xiàn)人物身份標(biāo)簽和顏色編碼圖像序列引導(dǎo)的目標(biāo)數(shù)字人...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于殘差去器擴(kuò)散的MRI影像重建模型的構(gòu)建方法及應(yīng)用，包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中多模態(tài)MRI影像中的加噪模態(tài)作為目標(biāo)模態(tài)，非加噪模態(tài)作為先驗(yàn)?zāi)B(tài)，基于先驗(yàn)?zāi)B(tài)獲取先驗(yàn)?zāi)[瘤掩碼，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每一多模態(tài)MRI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)大模型的運(yùn)動(dòng)軌跡構(gòu)建方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：采用基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法，從原始激光雷達(dá)點(diǎn)云與原始視頻流中生成平滑的時(shí)序同步軌跡；應(yīng)用結(jié)合最小描述長(zhǎng)度原則與視覺(jué)語(yǔ)言模型語(yǔ)義校驗(yàn)的混合方法，將軌跡分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種XR場(chǎng)景實(shí)時(shí)人體姿態(tài)追蹤方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，解決了無(wú)法突破視覺(jué)與時(shí)序特征的模態(tài)壁壘以及擴(kuò)散模型退化的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明通過(guò)針對(duì)RGB圖像，動(dòng)態(tài)高斯濾波和ROI裁剪，既抑制噪聲又聚焦人體區(qū)域，歷史姿態(tài)歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了光伏板組件分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割能夠精準(zhǔn)地識(shí)別出全部光伏板區(qū)域，并將光伏板區(qū)域映射至光伏板紅外熱圖像中，獲得紅外光伏板區(qū)域，通過(guò)對(duì)每個(gè)紅外光伏板區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測(cè)和直線檢測(cè)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種晶體生長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及晶體檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，基于各個(gè)晶體生長(zhǎng)區(qū)域的場(chǎng)景識(shí)別而確定對(duì)應(yīng)的晶體生長(zhǎng)場(chǎng)景，根據(jù)多個(gè)晶體特征的形態(tài)、對(duì)應(yīng)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和對(duì)應(yīng)的晶體生長(zhǎng)場(chǎng)景確定晶體生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)圖，保證了晶體生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)圖的精準(zhǔn)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于瑕疵判斷模型的紡織服裝瑕疵圖案數(shù)據(jù)處理方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：粗略篩選、精細(xì)篩選和綜合決策。本發(fā)明首先判斷各紡織服裝圖案是否存在結(jié)構(gòu)類(lèi)瑕疵，若存在結(jié)構(gòu)類(lèi)瑕疵，則進(jìn)行結(jié)構(gòu)類(lèi)瑕疵反饋修正，否則獲取各紡織服...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于超高開(kāi)關(guān)比憶阻器驅(qū)動(dòng)的片上圖像識(shí)別方法，屬于圖像識(shí)別領(lǐng)域，本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有的被動(dòng)憶阻器陣列在片上神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中面臨串?dāng)_的問(wèn)題，本發(fā)明包括以下步驟：輸入圖像；對(duì)所述輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取輸入圖像像素的相對(duì)強(qiáng)度排序矩陣；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種覆蓋全工藝的鋰電池輕量級(jí)視覺(jué)檢測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取鋰電池生產(chǎn)全工藝的多個(gè)檢測(cè)階段，采集各階段實(shí)時(shí)視覺(jué)圖像并進(jìn)行預(yù)處理；通過(guò)缺陷類(lèi)型判別器對(duì)預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)匹配缺陷類(lèi)型，計(jì)算各階段檢測(cè)置信度并融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像識(shí)別的便攜式終端外觀缺陷智能檢測(cè)方法；根據(jù)外觀圖像的灰度分布特征獲得邊緣點(diǎn)；根據(jù)邊緣點(diǎn)的分布位置特征和方向特征獲得缺陷強(qiáng)參考點(diǎn)；根據(jù)不同預(yù)設(shè)光照強(qiáng)度下像素點(diǎn)之間的灰度獲得灰度變化相似度并對(duì)像素...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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