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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與多尺度特征融合的鐵路鋼軌表面缺陷檢測(cè)方法,首先,將采集的鋼軌缺陷圖像輸入基于遷移學(xué)習(xí)策略的StyleGAN3模型中進(jìn)行域適應(yīng)增強(qiáng),構(gòu)建增強(qiáng)數(shù)據(jù)集;然后,以YOLOv8n網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)建鐵路鋼軌表面缺陷檢測(cè)模型...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于紅邊信息的葉片葉綠素含量估算方法,包括:獲取研究區(qū)域的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)和葉片葉綠素含量參數(shù);通過(guò)輻射傳輸模型生成光譜數(shù)據(jù)集;預(yù)處理衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù);對(duì)光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行重采樣;從重采樣后的光譜數(shù)據(jù)集中提取相應(yīng)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像生成方法、裝置及電子設(shè)備;其中,方法包括:獲取參考圖像,參考圖像中包括處于原始姿態(tài)的參考主體;生成與參考主體相對(duì)應(yīng)的姿態(tài)模型,姿態(tài)模型包括與參考主體相對(duì)應(yīng)的多個(gè)可編輯的關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn),關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)有與原始姿態(tài)相對(duì)應(yīng)的位置數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及一種變電站監(jiān)控系統(tǒng)一次圖的自動(dòng)繪制系統(tǒng)和方法,該系統(tǒng)包括依次連接的輸入模塊、智能識(shí)別模塊、自動(dòng)生成模塊和自動(dòng)數(shù)據(jù)綁定模塊,還包括與智能識(shí)別模塊連接的規(guī)則引擎模塊;所述智能識(shí)別模塊對(duì)輸入模塊獲取的項(xiàng)目設(shè)計(jì)圖紙進(jìn)行解析,提取一次圖所需...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種海報(bào)圖片生成的處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),為了解決傳統(tǒng)技術(shù)中生成海報(bào)圖片質(zhì)量較低的問(wèn)題,方法通過(guò)客戶(hù)端通過(guò)網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)端進(jìn)行通信,服務(wù)端通過(guò)客戶(hù)端接收生成海報(bào)圖片的調(diào)用,并根據(jù)調(diào)用,獲取留存的前端用戶(hù)...
          • 本文屬于金融科技領(lǐng)域,尤其涉及一種基于大模型的證件分割方法、裝置及設(shè)備,其中,所述方法包括:獲取包含證件信息的待識(shí)別圖像;將所述待識(shí)別圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的分割大模型,得到預(yù)測(cè)掩碼信息;其中,所述分割大模型根據(jù)數(shù)據(jù)集利用分割區(qū)域差異損失函數(shù)訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像識(shí)別的智能化溫控管理系統(tǒng)及方法,涉及圖像識(shí)別和溫控管理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)紅外攝像頭采集加工視頻,校準(zhǔn)時(shí)間戳形成時(shí)序圖像集;利用Canny算法檢測(cè)熱成像區(qū)域輪廓規(guī)則性,結(jié)合亮度變化標(biāo)記異常圖像,經(jīng)灰度拉伸、腐蝕膨脹修...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種線(xiàn)狀工程的巖土工程勘察方法,包括以下步驟:將巡檢區(qū)域分割為若干個(gè)工作段,在每個(gè)工作段插入傳感器,利用巡檢機(jī)器人按設(shè)定的巡檢路線(xiàn),拍攝巡檢區(qū)域的巖土勘察圖像數(shù)據(jù);所述傳感器接收各巡工作段巖土勘察圖像數(shù)據(jù),對(duì)巖土勘察數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)分...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種水果質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有水果質(zhì)量檢測(cè)算法存在的檢測(cè)精準(zhǔn)度和效率均低的技術(shù)問(wèn)題。所述方法包括:對(duì)目標(biāo)水果進(jìn)行圖像采集,獲取采集圖像;將所述采集圖像輸入訓(xùn)練好的水果質(zhì)量檢測(cè)模型中,獲...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種交互行為提取方法,包括:獲取目標(biāo)路段的交通參與者軌跡數(shù)據(jù)集,從交通參與者軌跡數(shù)據(jù)集中獲取目標(biāo)軌跡數(shù)據(jù)集;根據(jù)目標(biāo)機(jī)動(dòng)車(chē)的軌跡數(shù)據(jù)和交通參與者軌跡數(shù)據(jù)集,在目標(biāo)機(jī)動(dòng)車(chē)的行駛路線(xiàn)對(duì)應(yīng)的行駛區(qū)域地圖中搜索目標(biāo)機(jī)動(dòng)車(chē)的多個(gè)潛在...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例涉及音頻合成技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種音頻合成方法、音頻合成系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),方法應(yīng)用于控制器,方法包括:獲取目標(biāo)文件,目標(biāo)文件包括目標(biāo)消息序列,目標(biāo)消息序列包括第一信息,第一信息為用于指示生成音頻數(shù)據(jù)的參考信息,基于第一信息獲取候選...
          • 本發(fā)明提供一種基于交互表示的柔性流形空間生成分子對(duì)接方法及裝置,其中的方法包括:根據(jù)采樣狀態(tài),獲取蛋白質(zhì)坐標(biāo)和小分子坐標(biāo);基于預(yù)訓(xùn)練的交互表示學(xué)習(xí)模型,根據(jù)帶噪聲的蛋白質(zhì)口袋和帶噪聲的配體小分子,生成蛋白質(zhì)?分子交互表示;基于預(yù)先訓(xùn)練的生成...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電纜銅絲絞線(xiàn)裝置,涉及電纜線(xiàn)絞合加工領(lǐng)域,包括:為同軸線(xiàn)設(shè)置的中心軸和細(xì)筒柱,中心軸為轉(zhuǎn)動(dòng)設(shè)置,且細(xì)筒柱為固定設(shè)置,細(xì)筒柱靠近中心軸的一端固定裝配有固定盤(pán),固定盤(pán)的另一端面設(shè)置有限位單元,限位單元用于對(duì)輸送中的銅絲起到阻礙作...
          • 本發(fā)明涉及絕緣柵雙極晶體管領(lǐng)域,公開(kāi)了一種調(diào)制高頻振蕩特性的壓接模塊,包括短接排、芯片列陣、PCB驅(qū)動(dòng)板、集電極電極板以及發(fā)射極電極板,所述集電極電極板位于最上方,所述發(fā)射極電極板位于最下端,所述芯片列陣、所述短接排以及所述PCB驅(qū)動(dòng)板自上...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了梯度模量包覆硅碳復(fù)合材料的制備方法,首先配制含有機(jī)碳源與硅基體的初級(jí)前驅(qū)體溶液,經(jīng)噴霧干燥形成具有彈性模量的無(wú)定形碳緩沖層;隨后將金屬鹽復(fù)合碳源溶液作為次級(jí)前驅(qū)體,通過(guò)可控噴霧參數(shù)在緩沖層表面沉積金屬摻雜功能層;最后采用碳硅混合...
          • 本發(fā)明屬于儲(chǔ)能裝置技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種散熱效果較好的儲(chǔ)能裝置,包括電池以及容納電池的容器,電池的外表面和容器的內(nèi)表面之間形成通過(guò)流體的流道;容器設(shè)有流體進(jìn)口和流體出口;流體進(jìn)口同時(shí)與流體輸入管道、滅火劑輸送管道連接;流體出口同時(shí)與流體輸出管...
          • 本發(fā)明提供一種全頻段天線(xiàn)以及無(wú)線(xiàn)終端設(shè)備,所述全頻段天線(xiàn)包括基板、饋地組件、第一輻射組件以及第二輻射組件,所述第一輻射組件包括第一輻射枝節(jié)和第二輻射枝節(jié),所述第一輻射枝節(jié)和所述第二輻射枝節(jié)位于所述基板的一側(cè)面;所述第二輻射組件包括第三輻射枝...
          • 本發(fā)明涉及一種中期光伏發(fā)電功率的預(yù)測(cè)方法、電子設(shè)備和介質(zhì),該方法包括:獲取一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集包括影響因素?cái)?shù)據(jù)和光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;將訓(xùn)練集輸入構(gòu)建CNN?BiLSTM?Attention模型進(jìn)行訓(xùn)練,其中...
          • 本申請(qǐng)涉及一種電網(wǎng)運(yùn)行方式的生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取電網(wǎng)運(yùn)行方式歷史數(shù)據(jù);其中,所述歷史數(shù)據(jù)包括環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行數(shù)據(jù);將所述歷史數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)生成模型中,得到樣本數(shù)據(jù);其中,所述數(shù)據(jù)生成模...
          • 本發(fā)明涉及了一種直流變壓器的故障穿越方法及故障穿越系統(tǒng),該直流變壓器的故障穿越方法通過(guò)在直流變壓器的運(yùn)行狀態(tài)為故障狀態(tài)時(shí),對(duì)低壓橋臂直流電壓分量調(diào)節(jié)、低壓端口直流電壓控制和高壓橋臂交流電壓控制的工作模式切換,通過(guò)第一故障穿越模式、定直流功率...
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