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								      本發(fā)明公開了一種高精度注塑齒輪切水口方法及裝置，包括由機械手將注塑成型的齒輪毛坯移送至掃描工位，通過3D掃描儀對水口區(qū)域三維掃描生成三維模型數據，提取水口高度、直徑及位置參數，由控制模塊規(guī)劃切削深度與倒角角度并生成自適應切削指令；之后力反饋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向教學互動的數字人三維重構系統(tǒng)，涉及人機交互技術領域，包括：數據采集模塊，用于通過多模態(tài)傳感器陣列實時采集用戶的語音信號、手勢動作數據、眼部追蹤數據和面部表情數據，并通過預設教學場景數據庫獲取當前教學場景的教學類型標識符、互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種陰影感知的衛(wèi)星影像神經輻射場地表三維重建方法，包括：基于多時相衛(wèi)星影像優(yōu)化RPC模型并生成稀疏點云，通過外包圍球歸一化構建統(tǒng)一坐標系；沿像素視線方向采樣三維點，構建訓練集；SDF網絡預測空間點有符號距離值，顏色網絡融合SDF特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于數字孿生的文博展館虛實融合導覽系統(tǒng)及方法，屬于展館導覽技術領域，對文博展館進行數據提取，獲取文博展館復合型數據并進行數據預處理，生成文博展館復合型數據集合并進行仿真模擬，構建游客感官分析模型、游客行為分析模型與文物狀態(tài)分析模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)空間模型的單流RGB?D目標跟蹤方法，屬于計算機視覺技術領域，將RGB模態(tài)圖像和深度（Depth）模態(tài)圖像數據以Token形式進行整合，通過Mamba單流主干網絡進行特征提取與第一階段融合，之后通過多模態(tài)Mix Ma...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種深基坑鋼支撐點云分割方法、裝置、設備及介質，涉及三維點云處理與工程監(jiān)測技術領域，本方法通過分層遞進式處理策略，將線性特征提取與圓柱實例分割相結合，顯著提升了復雜場景下鋼支撐點云的分割精度與效率。改進型RANSAC框架通過動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于卷積神經網絡的影像病變分割系統(tǒng)，涉及圖像分割技術領域，該系統(tǒng)包括數據獲取模塊、跨模態(tài)解碼模塊、聯(lián)合優(yōu)化模塊以及病變分割模塊；其技術要點為：對CT安全編碼數組和MRI安全編碼數組進行跨模態(tài)解碼整合，生成融合病變分割數組；基于融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種霍夫空間中基于書脊特征的輪廓擬合方法，涉及圖像識別技術領域，載入書脊圖片，通過線檢測得到線段集；對線段集中所有線段通過改進霍夫空間算法，完成線段由離散態(tài)向連續(xù)線性的轉化；保留中心坐標在預設范圍內的線段，計算角度在期望范圍內的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農業(yè)監(jiān)測技術領域，公開了基于大數據的智慧農業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：劃分單元、整合單元、分析單元、關聯(lián)單元和評估單元，本方案以單株為核心，依地上與根系特征動態(tài)劃分網格，不同于傳統(tǒng)大面積的監(jiān)測，能夠對農作物實現精準聚焦，融合圖像、環(huán)境、土壤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療科普展示技術領域，公開一種基于圖像識別的放療設備科普展示交互系統(tǒng)，包括：數據采集構建模塊，用于采集放療設備的實體圖像、三維模型及技術文檔并構建知識庫；圖像識別模塊，用于將采集的圖像輸入至深度學習模型，提取圖像中放療設備的關鍵語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應分離和兩級對齊的圖像開集域適應識別方法，屬于圖像類別識別領域，包括：將待識別目標域圖像輸入訓練完成的開集域適應識別模型；得到識別結果；其中，開集域適應識別模型的訓練過程包括：利用源域訓練數據訓練分類模型；將自適應分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電纜質量檢測技術領域，且公開了一種電纜質量檢測監(jiān)管系統(tǒng)。本發(fā)明旨在解決現有技術無法精準提取多根導線絞合形成的不規(guī)則截面導體中心、導致偏心度計算偏差大的問題。該系統(tǒng)通過激光標記定位模塊建立三維坐標系、超聲放電成像模塊獲取高精度截面圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術領域，具體為一種基于大數據的天麻智能化種植與病蟲害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法，將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個子區(qū)域，采集各個子區(qū)域內所種植的天麻的圖像并進行預處理，生成天麻種植實時生長圖像特征數據，與收集的天麻種植病蟲害異...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于人工智能的視頻稿件異常數據檢測方法及系統(tǒng)，其中，該方法包括：獲取視頻稿件，視頻稿件包括文本指令和視頻幀；基于文本指令和視頻幀，生成增強語義標簽；通過實時調節(jié)鏡頭偏振角分離視頻幀中的鏡面反射光成分與漫反射光成分，生成抗干擾圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種時序稀疏與動態(tài)反饋的多模態(tài)大模型推理方法，通過稀疏采樣策略與動態(tài)反饋推理機制，提升模型分析精度和處理效率，有效解決深海地質視頻分析中的關鍵挑戰(zhàn)。該方法包括：通過整合多源海洋數據構建結構化圖文數據集，構建三級標注體系；基于多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，公開基于持續(xù)學習的開放詞匯多任務圖像分類方法，包括步驟：對原始圖像數據進行預處理得到對應的文本信息，將文本信息輸入文本編碼器，得到文本特征；將原始圖像數據輸入圖像編碼器，得到圖像特征；將文本特征和圖像特征共同輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于深度學習的傷口恢復識別系統(tǒng)，屬圖像識別領域。其中，該系統(tǒng)包括傷口圖像處理模塊、生物特征場轉化模塊、動態(tài)相互作用建模模塊和傷口恢復綜合識別模塊：傷口圖像處理模塊用于采集并導入傷口圖像，通過預處理傷口圖像得到傷口區(qū)域圖像；生物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合機器視覺和邊緣計算的口罩檢測方法，涉及口罩檢測技術領域，包括，收集多種不同場景下的人員佩戴口罩情況的圖像數據，并使用專業(yè)工具對圖像進行精確標注，根據邊緣計算平臺特性，優(yōu)化YOLOv5模型，并轉換為適用于目標硬件的形式，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大田作物保綠度確定方法、裝置、設備、介質及產品，涉及表型組學領域，該方法包括獲取大田設定區(qū)域內的待測作物的俯視視角圖像、仰視視角圖像和側視視角圖像；分別計算所述俯視視角圖像、所述側視視角圖像和所述仰視視角圖像對應的保綠度；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及紅外圖像技術領域，尤其是提供了一種基于U?Net架構的高精度紅外圖像溫度表達方法。該方法包括構建多頭自注意力增強的U?Net架構，采用移動窗口特征提取策略以捕捉圖像局部像素的相關性；構建基于多級殘差連接的密集殘差卷積模塊，生成內容...
								
            
							
            
							
						
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