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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種家用電器的安裝位置選擇方法及系統(tǒng)，涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，包括控制中心，所述控制中心連接有電器采集模塊、性能處理模塊、位置分析模塊、智能選擇模塊以及實(shí)況檢測模塊；根據(jù)房屋環(huán)境信息進(jìn)行空間建模，獲得房屋網(wǎng)絡(luò)空間，對電器基礎(chǔ)信息進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、機(jī)器人及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，該方法應(yīng)用于機(jī)器人，機(jī)器人包括攝像頭和位姿采集裝置，該方法包括：通過所述位姿采集裝置采集位姿，通過所述攝像頭采集圖像，根據(jù)所述位姿確定所述圖像對應(yīng)的位姿，根據(jù)所述圖像和所述圖像對應(yīng)的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及風(fēng)險(xiǎn)評估檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開一種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：提取區(qū)域圖像中目標(biāo)對象的像素坐標(biāo)信息、尺寸信息和速度信息；依據(jù)像素坐標(biāo)信息、尺寸信息和速度信息對目標(biāo)對象之間的物理距離進(jìn)行預(yù)測，得到目標(biāo)對象之間的物理距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種考慮領(lǐng)域異質(zhì)性的聯(lián)邦語義分割方法、系統(tǒng)及裝置，包括：接收服務(wù)器發(fā)送的上一輪訓(xùn)練的泛化全局模型，并將此作為本地模型的初始模型參數(shù)；采用本地模型，提取本輪訓(xùn)練的本地圖像的特征圖和類別掩碼；采用本地模型進(jìn)行標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法、對象分割方法、裝置以及電子設(shè)備，其中，方法包括：獲取多個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)包括至少一個(gè)對象；對每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的語義信息；根據(jù)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的語義信息，確定每個(gè)點(diǎn)的標(biāo)簽，標(biāo)簽用于指示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法、系統(tǒng)及設(shè)備，其中，基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法，通過三個(gè)并行的注意力模塊同時(shí)提取其空間維度和光譜維度的信息，實(shí)現(xiàn)多角度的特征提取為后續(xù)的特征提取和分類提供了基礎(chǔ)；并創(chuàng)新性的利用協(xié)同注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于確概雙注意力的高光譜圖像分類方法及模型，其中，該分類方法包括對高光譜圖像的原始特征進(jìn)行確定性注意力處理，得到確定性注意力特征；對高光譜圖像的原始特征進(jìn)行概率性注意力處理，得到概率性注意力特征；對確定性注意力特征和概率性注意力特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于電路自舉和SNN的腦腫瘤分類方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，SNN模型包括特征提取層、至少一個(gè)脈沖神經(jīng)單元以及輸出脈沖神經(jīng)元層，脈沖神經(jīng)單元包括第一脈沖神經(jīng)元層和自舉電路；其方法包括：基于特征提取層對接收的加密磁共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的洪澇災(zāi)后評估方法，涉及洪澇災(zāi)害監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對洪澇災(zāi)害的評估并未考慮障礙物堆積，進(jìn)而導(dǎo)致災(zāi)害評估及災(zāi)害告警不夠精確的問題。本發(fā)明首先基于無人機(jī)巡航拍攝的圖像進(jìn)行圖像識別和分析，記錄障礙物區(qū)域的面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的活魚運(yùn)輸質(zhì)量評估方法及系統(tǒng)，包括：獲取水質(zhì)監(jiān)測信息，根據(jù)所述水質(zhì)監(jiān)測信息對運(yùn)輸水體進(jìn)行分析，得到運(yùn)輸水體分析信息；對運(yùn)輸魚體進(jìn)行監(jiān)測，獲取魚體監(jiān)測信息，根據(jù)所述魚體監(jiān)測信息分析運(yùn)輸魚體的外觀狀態(tài)，得到外觀狀態(tài)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種建筑物定損分類方法及裝置，該方法包括：根據(jù)社交媒體數(shù)據(jù)獲取多個(gè)建筑物的分類信息和地理位置信息，根據(jù)遙感影像數(shù)據(jù)獲取多個(gè)建筑物對應(yīng)的各像素點(diǎn)在震前與震后的相關(guān)系數(shù)；將分類信息和地理位置信息分別與多個(gè)建筑物對應(yīng)的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行空...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種綠視指數(shù)估計(jì)模型構(gòu)建及綠視指數(shù)監(jiān)測方法、裝置，屬于地理信息技術(shù)領(lǐng)域，所述方法為：獲取若干遙感切片圖像以及所述遙感切片圖像各自對應(yīng)的若干街景圖像；其中，每張所述遙感切片圖像各自對應(yīng)一道路網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)所述若干街景圖像，確定對應(yīng)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種物料運(yùn)輸車傾倒檢測方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。涉及人工智能及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，該方法包括：通過安裝在預(yù)設(shè)高度范圍內(nèi)的監(jiān)控設(shè)備采集物料運(yùn)輸車圖像；將物料運(yùn)輸車圖像輸入目標(biāo)模型，得到物料運(yùn)輸車的傾倒行為檢測結(jié)果，其中，目標(biāo)模型通過卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種車輛識別碼的識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：確定待識別圖像的圖像質(zhì)量；待識別圖像包含待識別的車輛識別碼；若圖像質(zhì)量滿足預(yù)設(shè)的圖像質(zhì)量條件，則對待識別圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理和去噪重建處理，得到待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖像描述方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，所述方法包括以下步驟：對圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，獲取所述圖像中的目標(biāo)對象；對所述圖像進(jìn)行全景分割，獲取所述圖像中的場景；獲取輸入文本提示，所述輸入文本提示用于指示根據(jù)所述目標(biāo)對象和所述場景描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于人體檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的學(xué)習(xí)狀態(tài)檢測方法及裝置，該方法包括：獲取自主學(xué)習(xí)視頻數(shù)據(jù)并提取多個(gè)圖像幀；將圖像幀輸入MediaPipe模型，得到人體骨架關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)；將各個(gè)圖像幀的人體骨架關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行時(shí)序排序，得到骨架...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種逗留時(shí)長的更新方法及裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置，涉及智慧家庭技術(shù)領(lǐng)域，該逗留時(shí)長的更新方法包括：在通過第一設(shè)備檢測到目標(biāo)對象接近第二設(shè)備的識別范圍的情況下，獲取目標(biāo)對象在所述識別范圍內(nèi)的第一逗留時(shí)長，其中，所述第一設(shè)備部署在所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多智能體交通信號的路口缺失信息處理方法，屬于交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。將交通信號控制中的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)建模為部分可觀測鄰居智能體感知型馬爾可夫博弈；在每個(gè)交通信號控制節(jié)點(diǎn)部署獨(dú)立智能體，將智能體劃分為可觀測智能體和不可觀測智...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N車輛安全行駛方法、控制系統(tǒng)及車載終端；所述車輛安全行駛方法包括：獲取目標(biāo)行駛區(qū)域的降雨量，以獲得第一安全速度，并基于降雨量進(jìn)行一次安全車道預(yù)測；然后基于一次安全車道預(yù)測結(jié)果和目標(biāo)行駛區(qū)域的車輛基本安全信息進(jìn)行二次安全車道預(yù)測，...
								
            
							
            
							
						
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								      一種溫變膠印形成的防偽圖案及其制備方法，防偽圖案包括基底層、膠印層和溫變層，基底層包含底布，用于提供支撐和附著基礎(chǔ)，膠印層包含打底層，膠印層通過第一油墨在打底層上印制初始圖案，溫變層通過第二油墨對膠印層上的初始圖案進(jìn)行覆蓋印刷以形成防偽圖案...
								
            
							
            
							
						
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