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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請?zhí)峁┘谞钕贋V泡病灶分割模型訓(xùn)練方法、分割方法及設(shè)備，涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，訓(xùn)練方法包括：針對甲狀腺濾泡性灰度超聲圖像的各個圖像塊分別執(zhí)行基于對比度限制的對比度增強(qiáng)處理；將各個對比度增強(qiáng)塊進(jìn)行合并及邊緣平滑過渡處理以得到增強(qiáng)圖像樣本；采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于無人機(jī)目標(biāo)識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精簡優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于無人機(jī)端側(cè)目標(biāo)檢測識別領(lǐng)域。其具體步驟如下：從無人機(jī)端側(cè)平臺獲取覆蓋工作場景和目標(biāo)種類的視頻數(shù)據(jù)；將視頻數(shù)據(jù)回傳至云端，由開放詞匯視覺大模型進(jìn)行推理，標(biāo)定目標(biāo)類別；將標(biāo)定結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的林分樹種識別方法及系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：獲取數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括林地遙感影像數(shù)據(jù)和地面數(shù)據(jù)；對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建雙路徑CBAM?UNet網(wǎng)絡(luò)模型；將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入所述雙路徑CBAM?U...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開林下種植技術(shù)領(lǐng)域的基于多源遙感影像融合的種植朝鮮淫羊藿區(qū)域識別方法，步驟包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的多源遙感數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理、基于預(yù)處理后的多源遙感數(shù)據(jù)，提取與朝鮮淫羊藿林下種植相關(guān)的多源特征數(shù)據(jù)、對提取的多源特征進(jìn)行融合，并將融合的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及滑坡地質(zhì)識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種水庫庫區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集各時間點(diǎn)水庫庫區(qū)的SAR圖像以及DEM數(shù)據(jù)；將相鄰時間點(diǎn)的SAR圖像組成主從SAR影像，獲取主從SAR影像的干涉圖，將主從SAR影像的干涉圖劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于高光譜成像系統(tǒng)的生態(tài)濕地?cái)?shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取濕地區(qū)域的地圖，根據(jù)所述地圖選取無人機(jī)，同步確定無人機(jī)的運(yùn)動路徑；接收無人機(jī)定時反饋的含有位置標(biāo)簽和時間標(biāo)簽的濕地圖像，對所述濕地圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于城市低空的無人機(jī)目標(biāo)識別方法及系統(tǒng)，包括：通過傳感器網(wǎng)絡(luò)采集識別數(shù)據(jù)，根據(jù)識別數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測，根據(jù)目標(biāo)檢測結(jié)果輸出主控決策；實(shí)時計(jì)算目標(biāo)檢測的干擾度，若干擾度超過閾值則啟動輔助目標(biāo)識別，獲取輔助...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種目標(biāo)載體狀態(tài)估計(jì)方法、裝置和電子設(shè)備，涉及計(jì)算機(jī)視覺和空間算法技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取圖像傳感器采集的當(dāng)前圖像幀，并對圖像傳感器采集的當(dāng)前圖像幀進(jìn)行特征提取得到原始特征點(diǎn)集；獲取至少一個輔助傳感器采集的運(yùn)動狀態(tài)參數(shù)；其中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種監(jiān)控影像事件識別分析追溯系統(tǒng)及方法、存儲介質(zhì)，涉及智能監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括通信連接的服務(wù)器和攝像集群，攝像集群中各攝像頭分布在不同監(jiān)控區(qū)域；服務(wù)器用于獲取監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)；利用預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型對監(jiān)控圖像進(jìn)行分析，當(dāng)識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的青菜生長速率預(yù)測方法，包括以下步驟：采集青菜冠層圖像，并對圖像數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)預(yù)處理；通過對比不同網(wǎng)絡(luò)框架下的多種模型在多種超參數(shù)配置下的表現(xiàn)，選出最優(yōu)模型，并利用最優(yōu)模型將冠層圖像分割為前景信息和背景信息，統(tǒng)計(jì)前景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于位置信息的園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)智能識別方法，涉及園區(qū)安全管理技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過實(shí)時采集人員車輛定位數(shù)據(jù)、固定風(fēng)險(xiǎn)源坐標(biāo)、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)及視頻流數(shù)據(jù)；采用Geohash算法將園區(qū)劃分網(wǎng)格，并通過滑動時間窗口實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)時空對齊；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種公式識別及模型訓(xùn)練方法、裝置、相關(guān)設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請的公式識別模型中的圖像特征提取模塊和公式字符解碼模塊在訓(xùn)練階段，與公式結(jié)構(gòu)解碼模塊聯(lián)合訓(xùn)練，公式解碼結(jié)構(gòu)模塊基于圖像特征提取模塊輸出的圖像特征解碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的鳥類識別與生態(tài)監(jiān)測方法及其系統(tǒng)，其中基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的鳥類識別與生態(tài)監(jiān)測方法，包括：根據(jù)圖像數(shù)據(jù)和聲紋數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理，進(jìn)行類型識別，得到類型識別結(jié)果；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理包括：對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N協(xié)同叫號方法、終端與系統(tǒng)。其中協(xié)同叫號方法應(yīng)用于協(xié)同叫號系統(tǒng)中的任一叫號終端，該方法包括：確定服務(wù)隊(duì)列中的目標(biāo)用戶；根據(jù)目標(biāo)用戶的隊(duì)列屬性確定相應(yīng)的信息采集規(guī)則對目標(biāo)用戶進(jìn)行信息采集，獲取目標(biāo)用戶的信息采集結(jié)果；在根據(jù)信息采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電氣火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及電氣火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，包括采集原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并構(gòu)建火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù)集；基于火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù)集，提取彩色時頻圖像數(shù)據(jù)，并使用YOLOv5模型獲取特征圖，應(yīng)用全局平均池化與最大池...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧交通非現(xiàn)場執(zhí)法方法及系統(tǒng)，涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、行駛數(shù)據(jù)、稱重?cái)?shù)據(jù)以及圖像視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)而制定車輛信息匹配規(guī)則以及異常行駛類型標(biāo)記規(guī)則，并構(gòu)建動態(tài)自適應(yīng)識別模型，進(jìn)而快速識別車輛異常行駛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種公路作業(yè)的安全監(jiān)管系統(tǒng)，屬于道路作業(yè)監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：指令采集模塊接收含作業(yè)區(qū)多邊形頂點(diǎn)坐標(biāo)集和有效施工時段集的數(shù)字化許可指令集；指令解析模塊據(jù)此生成道路自適應(yīng)的動態(tài)監(jiān)管邊界，劃分作業(yè)階段并配置狀態(tài)標(biāo)識符；時空檢測模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種針對交通擁堵狀態(tài)的車道控制策略優(yōu)化方法及系統(tǒng)，首先獲取目標(biāo)道路路段的實(shí)時交通狀態(tài)數(shù)據(jù)集合，包括車輛流量、行駛速度和道路空間占有率數(shù)據(jù)，接著對實(shí)時交通狀態(tài)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行交通擁堵特征分析，得到擁堵區(qū)域分布、擁堵程度評估及擁堵成因關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種錨地停泊區(qū)管控調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及管控調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。包括對待泊的船舶進(jìn)行周期性掃描，獲取姿態(tài)參數(shù)集，將姿態(tài)參數(shù)集同步映射至統(tǒng)一空間坐標(biāo)系中，構(gòu)建原始錨泊參數(shù)矩陣；將原始錨泊參數(shù)矩陣和預(yù)設(shè)錨地泊位規(guī)則進(jìn)行逐船匹配，構(gòu)建泊位可行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模態(tài)失真語音識別方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過簇權(quán)重提取網(wǎng)絡(luò)計(jì)算視聽特征的軟分配，并結(jié)合聚類中心矩陣生成每層的提示向量；采用前綴提示策略或前置提示策略將提示向量插入到自注意力層中；在特征解碼器中自回歸生成輸出序列，并計(jì)算其與真實(shí)標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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