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          • 本發(fā)明提供了一種燃機用鎳基單晶高溫合金剩余蠕變壽命預測方法,涉及燃氣輪機熱端部件材料及應用技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在近服役條件下的長時微觀組織數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上,結(jié)合宏觀蠕變本構(gòu)方程和機器學習技術(shù)構(gòu)建了基于顯微組織的燃機用高溫合金蠕變應力、應變評估及剩余...
          • 本申請公開了一種語音情緒識別方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及語音情緒識別技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取用戶的語音信息;基于語音信息,獲得語音特征信息;語音特征信息包括語速信息、語調(diào)信息和停頓頻率信息;將語音特征信息輸入聲學模型,獲得情緒識別...
          • 本發(fā)明提供了一種基于ABM與深度學習模型的不同智能等級車輛車路協(xié)同的信號控制方法,方法包括對多源異構(gòu)交通流數(shù)據(jù)進行時空單元劃分,獲取路段單元數(shù)據(jù)及拓撲關(guān)系;采用ABM模型處理數(shù)據(jù),生成L3?L4車輛的完整軌跡智能體和L1?L2車輛的邊界關(guān)聯(lián)...
          • 本申請實施例公開了一種車輛啟動認證方法、裝置、車輛及存儲介質(zhì),涉及汽車電子技術(shù)領(lǐng)域,能夠通過通信模塊在接收到第一啟動指令后,使得第一認證模塊執(zhí)行安全認證流程,并在第一認證模塊安全認證通過的情況下,再通過第二認證模塊發(fā)起第一啟動認證,從而在第...
          • 本申請涉及演奏數(shù)字化領(lǐng)域,尤其涉及一種樂器演奏中手部的識別方法、智能樂器、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括:獲取若干組演奏圖像,演奏圖像中包括手部圖像區(qū)域;基于第一預設(shè)模型從手部圖像區(qū)域中識別每個手指結(jié)構(gòu)的一類關(guān)鍵點和二類關(guān)鍵點,一類關(guān)鍵點用于定位手指...
          • 本申請公開了一種基于深度學習的彎曲文本檢測與識別方法及系統(tǒng),屬于人工智能與計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,包括:分別搭建文本檢測模型和文本識別模型;分別對所述文本檢測模型和所述文本識別模型進行訓練,對應獲得訓練好的文本檢測模型和訓練好的文本識別模型;基...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多視圖聯(lián)合位姿估計的正畸牙齒遠程移動監(jiān)測方法,包括步驟:獲取正畸前的牙齒三維模型;獲取牙齒的多視圖照片,提取牙齒真實輪廓點及其法向量,并初始化相機的內(nèi)外參數(shù);利用相機內(nèi)外參數(shù),將牙齒三維模型投影至二維圖像,提取牙齒投影輪...
          • 本申請適用衛(wèi)星遙感對地觀測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于MOBCSM核(Multi?output Band?Correlated Convolution Spectral Mixture Kernel,多輸出帶相關(guān)卷積頻譜混合核)的植被冠層植被參...
          • 一種基于雙域掩碼與多尺度局部重建的高光譜圖像與LiDAR數(shù)據(jù)協(xié)同分類方法,它屬于遙感圖像分類領(lǐng)域。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)方法跨模態(tài)分類中標注數(shù)據(jù)稀缺與多源特征融合精度不足的問題。本發(fā)明通過掩碼隨機圖像塊和通道進行特征學習;設(shè)計分層多尺度重建架構(gòu),...
          • 本發(fā)明公開了一種基于語義?幾何耦合的層級特征檢測方法。該發(fā)明為了克服特征檢測環(huán)節(jié)局部特征方法依賴局部紋理響應,導致特征分布易受動態(tài)對象(如天空、車輛)干擾等問題,提出了基于語義?幾何耦合的層級特征檢測方法。本發(fā)明基于SuperPoint網(wǎng)絡(luò)...
          • 本申請涉及演奏數(shù)字化領(lǐng)域,尤其涉及一種手部與琴鍵的匹配方法及智能樂器、設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括:獲取演奏圖像的圖像采集模塊的采集位置坐標,以及演奏圖像中的每個手指結(jié)構(gòu)的第一坐標和每個琴鍵的第二坐標;基于手指結(jié)構(gòu)的第一坐標與采集位置坐標的第一...
          • 本申請公開了一種基于3D建模的虛擬服裝定制方法,涉及服裝定制技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集用戶的身體數(shù)據(jù)對應的圖像視頻數(shù)據(jù),并對采集數(shù)據(jù)進行預處理,得到人體基礎(chǔ)三維點云數(shù)據(jù);根據(jù)人體基礎(chǔ)三維點云數(shù)據(jù)進行初級人體建模,再基于用戶輸入的關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整模型形...
          • 本申請公開了一種故障預警三維模型精確定位方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集廠房中待檢測設(shè)備的設(shè)備信息,并基于設(shè)備信息生成待檢測設(shè)備的設(shè)備三維模型;基于設(shè)備信息中的設(shè)備連接關(guān)系和設(shè)備位置對設(shè)備三維模型進行拼接,得到廠...
          • 本發(fā)明屬于車輛領(lǐng)域,公開了一種車內(nèi)盲區(qū)視野評價的方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取車輛三維模型,并確定車輛三維模型中駕駛員模型的眼點坐標;根據(jù)眼點坐標確定關(guān)鍵視野校核區(qū)域;以眼點坐標為投影點,將車輛三維模型中的零部件投影在關(guān)鍵視野校核區(qū)域中;計...
          • 本發(fā)明公開了一種基于檢測?學習反饋結(jié)構(gòu)的徑向運動目標跟蹤方法,該方法在連續(xù)圖像序列的首幀中完成目標檢測模型訓練,并目標檢測模型訓練進行目標圖像區(qū)域的初步篩選,并結(jié)合相關(guān)系數(shù)和歐式距離實現(xiàn)目標跟蹤。本發(fā)明以“檢測?學習”反饋結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),構(gòu)建目...
          • 本發(fā)明涉及一種鋼絲簾布檢測方法、裝置、系統(tǒng)及計算機可讀介質(zhì),用以提供鋼絲簾布缺陷模板XY方向圖像;將所述鋼絲簾布缺陷模板XY方向圖像按照Y方向上的每個預設(shè)間隔沿X方向劃分為若干個滑窗組,每個滑窗組由若干個滑窗組成;對每個滑窗獲取缺陷特征并存...
          • 本發(fā)明涉及智能檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于機器視覺的集裝箱表面破損檢測方法及裝置,該裝置由多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、動態(tài)補償處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合及破損分類與定位模塊組成。多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊通過雙激光線掃描生成高密度三維點云,采集多光譜圖像、紅外熱圖...
          • 本發(fā)明公開了基于改進YOLOv8n的瓷磚表面瑕疵檢測方法及系統(tǒng),屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取瓷磚表面瑕疵目標數(shù)據(jù)集;對初始YOLOv8n模型進行改進,搭建YOLOv8n_ASM模型;基于所述YOLOv8n_ASM模型,對所述目標數(shù)據(jù)集進...
          • 本申請?zhí)峁┮环N圖像重繪方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括:獲取原始圖像、重繪信息、目標區(qū)域位置信息和目標區(qū)域掩碼;對所述原始圖像、所述重繪信息、所述目標區(qū)域位置信息和所述目標區(qū)域掩碼進行處理,以獲取融合矩陣和特征矩陣;基于所述目標區(qū)域掩...
          • 本申請公開了一種網(wǎng)約車訂單匹配方法和系統(tǒng),應用于計算機技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取多個待分配訂單的描述信息、多個乘客對象的屬性信息和多個司機對象的屬性信息作為目標信息;對目標信息進行預處理,得到初始種群作為父代種群;對父代種群進行錦標賽選擇、交...
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