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          • 本公開提供一種充電設(shè)備的認證方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,方法包括:向充電設(shè)備發(fā)送獲取實時物理特征的請求,接收充電設(shè)備發(fā)送的實時物理特征;獲取充電設(shè)備對應(yīng)的基準(zhǔn)物理特征,基于基準(zhǔn)物理特征對實時物理特征進行物理特征認證;響應(yīng)于確定實時...
          • 本發(fā)明公開了一種能源自給型智能隧道巡檢裝置及系統(tǒng),包括巡檢裝置,巡檢裝置包括運動定位裝置、能源儲存裝置、智能云端管理系統(tǒng)、檢測識別系統(tǒng)、智能輔助裝置和上位機,運動定位裝置與能源儲存裝置連接,運動定位裝置、能源儲存裝置和上位機均與智能云端管理...
          • 本申請實施例提供了一種基于圖像識別的導(dǎo)盲方法、電子設(shè)備、導(dǎo)盲系統(tǒng)及介質(zhì),屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)環(huán)境圖像并進行識別,得到目標(biāo)障礙物區(qū)域和障礙物類型。根據(jù)障礙物類型對目標(biāo)障礙物區(qū)域的障礙物進行運動判斷,得到運動屬性。根據(jù)目標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開了一種災(zāi)害救援場景下的無人機航拍視頻語言定位方法,包括:獲取多個連續(xù)幀圖像的無人機航拍視頻以及待定位目標(biāo)的自然語言描述文本,共同輸入無人機航拍視頻語言定位系統(tǒng)中,得到語言定位結(jié)果;其中,無人機航拍視頻語言定位系統(tǒng)包括視頻文本特征提...
          • 本發(fā)明公開了一種木材制品各部件用材的樹種鑒定方法,首先采集各紅木木材的圖像數(shù)據(jù),對圖像數(shù)據(jù)規(guī)整后劃分為訓(xùn)練集和測試集,構(gòu)建木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用訓(xùn)練集對所述木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行深度學(xué)習(xí),采用所述測試集對深度學(xué)習(xí)的模型...
          • 本發(fā)明公開了一種木材種類快速鑒定裝置及方法,首先采集各紅木木材的圖像數(shù)據(jù),對圖像數(shù)據(jù)規(guī)整后劃分為訓(xùn)練集和測試集,構(gòu)建木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用訓(xùn)練集對所述木材圖像鑒別多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行深度學(xué)習(xí),采用所述測試集對深度學(xué)習(xí)的模型進行測...
          • 本發(fā)明公開了一種基于Mamba與CNN的多尺度生成對抗網(wǎng)絡(luò)的PET與MRI圖像融合方法,本發(fā)明所提方法的主體為三支路的生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該網(wǎng)絡(luò)利用CNN對輸入圖像進行多尺度局部特征的提取,利用Mamba進一步提取輸入數(shù)據(jù)的全局特征信息,并將提...
          • 本發(fā)明提供一種目標(biāo)檢測方法、裝置、電子終端及計算機可讀存儲介質(zhì),目標(biāo)檢測方法包括:確定檢測目標(biāo)對應(yīng)的檢測框,所述檢測框至少包含所述檢測目標(biāo)的局部,且所述檢測框根據(jù)包含的所述檢測目標(biāo)的局部信息分為至少兩種不同的類別;基于所述當(dāng)前檢測框的類別選...
          • 本申請?zhí)峁┝藞D像處理方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取待處理圖像的復(fù)雜度等級,以及在待處理圖像中生成多個初始聚類中心;基于復(fù)雜度等級和多個初始聚類中心,將待處理圖像的像素點進行分配,得到多個聚類簇;為每一聚類簇重新確定出第一聚類中心,并...
          • 本發(fā)明實施例涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種動態(tài)壓縮圖像的方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),方法為獲取待處理圖像的縮略圖、第一尺寸相同的第一數(shù)量個第一子圖以及目標(biāo)閱讀順序;針對第一數(shù)量個第一子圖中各第一子圖,獲取第一比例和第二比例,第一比例為第...
          • 本發(fā)明公開一種電力桿塔點云數(shù)據(jù)的對稱面構(gòu)建系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)包括:原始點云選取模塊,用于在電力桿塔的點云全體中,選取部分點云作為原始點云A;平面構(gòu)建模塊,用于在原始點云A內(nèi)選取不共線的三點來構(gòu)建平面S;鏡像點云構(gòu)建模塊,用于以平面S為對稱面...
          • 本申請公開了一種基于幾何信息的立體匹配方法、裝置、網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備及介質(zhì),采用多尺度聚合模塊捕捉并融合多尺度的幾何信息,增強立體匹配精度,再構(gòu)建基于幾何傳播機制的增強幾何信息的相關(guān)性體積模塊,將幾何尺度信息跨尺度傳播與放大,使得通過學(xué)習(xí)到的邊緣特...
          • 本申請公開了一種圖像恢復(fù)方法、裝置、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì),首先通過坐標(biāo)感知注意力模塊增強位置信息并捕捉局部細節(jié)特征,再基于分層特征恢復(fù)模塊中構(gòu)建的密集跳躍連接的DenseHourglass結(jié)構(gòu)和動態(tài)提示機制彌補多次下采樣過程中丟失的局部...
          • 本發(fā)明屬于虛擬交互技術(shù)領(lǐng)域,公開多通道低延遲云渲染交互方法及系統(tǒng),該方法包括:建立客戶端與云渲染服務(wù)器之間的點對點連接;客戶端根據(jù)本地的定位算法生成變換矩陣;云渲染服務(wù)器根據(jù)變換矩陣,更新虛擬場景中的虛擬相機位姿;云渲染服務(wù)器根據(jù)虛擬相機位...
          • 本申請公開了一種大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)支撐的智能鍵合銅絲加工控制方法及系統(tǒng),其包括通過物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備實時采集鍵合銅絲加工過程中的多源數(shù)據(jù),將多源數(shù)據(jù)上傳至云端大數(shù)據(jù)平臺,基于預(yù)設(shè)的加工質(zhì)量評價模型對加工工序進行質(zhì)量評估,生成加工狀態(tài)評估結(jié)果;若加工...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種水汽預(yù)報模型的訓(xùn)練方法、使用方法及相關(guān)裝置,方法包括:獲取目標(biāo)研究區(qū)域的多源氣象數(shù)據(jù);對所述多源氣象數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到預(yù)處理后的多源氣象數(shù)據(jù);利用預(yù)設(shè)的空間網(wǎng)格劃分規(guī)則對所述目標(biāo)研究區(qū)域進行空間網(wǎng)格劃分,得到若干...
          • 本申請實施例提供了一種核反應(yīng)堆的燃料棒傳熱數(shù)值計算方法和裝置,屬于核領(lǐng)域。該方法包括:根據(jù)燃料棒的當(dāng)前時間步的界面初值和各節(jié)點的當(dāng)前時間步的溫度初值,確定燃料棒的各節(jié)點的當(dāng)前時間步的溫度計算值;在各節(jié)點的當(dāng)前時間步的溫度計算值滿足溫度收斂條...
          • 本發(fā)明涉及鋼結(jié)構(gòu)技術(shù)領(lǐng)域,公開一種鋼結(jié)構(gòu)設(shè)備基座的環(huán)氧樹脂澆注墊片及其計算方法,墊片,包括環(huán)氧樹脂膠注墊片、海綿條、頂升螺栓和緊固螺栓,環(huán)氧樹膠注墊片外側(cè)設(shè)有海綿條,環(huán)氧樹脂膠注墊片通過頂升螺栓和緊固螺栓進行固定。方法:確認設(shè)備重量、螺栓數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了基于量子支持向量機的分布式光纖盲源分析方法及系統(tǒng),涉及分布式光纖傳感技術(shù)與量子計算領(lǐng)域,包括:通過在城市地下供水管網(wǎng)上布設(shè)分布式光纖傳感器,采集多維光纖信號;基于所述多維光纖信號,結(jié)合量子支持向量機、稀疏表示、深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了基于量子協(xié)同優(yōu)化驅(qū)動的分布式光纖盲源分析方法及系統(tǒng),涉及城市地下管網(wǎng)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,包括:依據(jù)在城市地下管網(wǎng)布設(shè)的分布式光纖傳感器,采集地下管網(wǎng)沿線的振動信號;通過將盲源分離問題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題,構(gòu)造量子哈密頓函數(shù),并利用改進的量子...
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