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								      本發(fā)明適用于航行數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，提供一種沿海航道內(nèi)船舶漂移預(yù)測方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取在目標(biāo)沿海航道內(nèi)航行的各個船舶的歷史航行軌跡數(shù)據(jù)以及同一時段影響歷史航行軌跡數(shù)據(jù)的環(huán)境數(shù)據(jù)；對歷史航行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲得各個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及停車場交通疏導(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種便于交通疏導(dǎo)的停車場無線通信方法及設(shè)備，該方法包括：評估當(dāng)前時刻下各待泊車輛的可引導(dǎo)度；比較當(dāng)前時刻與其前一時刻下各待泊車輛的鄰域內(nèi)共有待泊車輛與該待泊車輛在方向上的差異，并結(jié)合當(dāng)前時刻下各待泊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為三維地形測繪融合車路協(xié)同的交通能效控制系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：三維路網(wǎng)地形感知模塊，通過路側(cè)單元與車載單元接收車輛位置、速度信息和周邊環(huán)境原始點云數(shù)據(jù)，為路網(wǎng)中每個路段賦予坡度和曲率坐標(biāo)，生成車輛地形關(guān)聯(lián)拓?fù)鋱D...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種港口理貨車輛監(jiān)控管理方法及系統(tǒng)，涉及港口自動化管理技術(shù)領(lǐng)域，其方法包括通過物聯(lián)網(wǎng)感知網(wǎng)絡(luò)采集港口理貨車輛的多維理貨特征數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；提取多維理貨特征向量，結(jié)合港口交通態(tài)勢，構(gòu)建動態(tài)加權(quán)有向圖模型；基于動態(tài)加權(quán)有向圖模型為車...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種網(wǎng)箱船故障預(yù)警系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，包括用以采集網(wǎng)箱船各采集點的運行數(shù)據(jù)的采集單元和與所述采集單元相連用以將所述運行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為通信信號并傳輸至監(jiān)控中心的數(shù)據(jù)傳輸單元；數(shù)據(jù)處理模塊，其與所述數(shù)據(jù)采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑幕鹧鏅z測方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲介質(zhì)，其中方法提及，通過紫外線探測現(xiàn)場，判斷是否有火苗出現(xiàn)，可以提前判斷火苗出現(xiàn)的情況以及位置，可以在未發(fā)展成為大規(guī)模的情況下檢測到，對火苗位置進(jìn)行多項檢測，結(jié)合多項檢測結(jié)果，進(jìn)行判斷火苗是否演變...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種存取裝置及其控制方法、存取設(shè)備，涉及工業(yè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，存取裝置設(shè)置有置物架以及至少一個存取窗口，置物架設(shè)置有至少一個置物層，置物層上支持存放工具，方法包括：響應(yīng)于權(quán)限認(rèn)證指令，從權(quán)限認(rèn)證指令中確定出存取用戶的用戶標(biāo)識，依據(jù)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種應(yīng)用視覺檢測技術(shù)的籃球運動員動作識別方法，該方法包括：從籃球區(qū)域的多張連續(xù)圖像中提取籃球運動員的二維骨架，并基于二維骨架在各圖像中的變化識別籃球運動員進(jìn)行的動作；在識別出籃球運動員進(jìn)行跳躍動作時，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種財稅文本數(shù)據(jù)校驗方法及系統(tǒng)。方法包括：解析財稅文本數(shù)據(jù)，得到字段信息，通過字符定位模型和財稅圖像數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)定位圖像，根據(jù)目標(biāo)定位圖像和財稅圖像數(shù)據(jù)，得到財稅文本子圖像以進(jìn)行字符識別，得到字符識別結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于深度學(xué)習(xí)與動態(tài)畸變校正的表計識別方法，包括：獲取源圖像，所述源圖像包含表盤區(qū)域；利用多尺度融合的目標(biāo)檢測框架，定位并提取源圖像中的表盤區(qū)域；將縮放后圖像與模板圖像進(jìn)行特征點匹配，并剔除異常點；利用特征點的對應(yīng)關(guān)系，計算單應(yīng)性矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別是涉及一種基于多級對比學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，包括：利用未標(biāo)注的第一數(shù)據(jù)集對初始特征提取器的可調(diào)整變量進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整了可調(diào)整變量的初始特征提取器，作為中間特征提取器；基于所述中間特征提取器，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及口腔圖片處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于口腔圖片的獲取矯正文本的方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：根據(jù)目標(biāo)口腔初始圖片集獲取目標(biāo)口腔初始特征向量；將目標(biāo)口腔初始特征向量在口腔特征向量樣本庫中進(jìn)行匹配，得到匹配的第一口腔特征向量和第二口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：根據(jù)獲取的蠶體活動范圍數(shù)據(jù)進(jìn)行智能蠶體圖像拍攝，得到單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)；對單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)進(jìn)行蠶體行為變化趨勢分析，生成關(guān)鍵蠶體...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取相機(jī)拍攝的場景中的第一圖像，第一圖像中包括多個在場景中排列的用戶；基于第一圖像，確定多個第一坐標(biāo)，多個第一坐標(biāo)用于指示一排的邊界的用戶在第一圖像中的位置；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明視頻素材處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于動態(tài)語義驅(qū)動的視頻素材智能處理方法及裝置，該方法包括：通過預(yù)訓(xùn)練的語義特征提取模型對輸入視頻進(jìn)行逐幀解析，提取包含對象屬性、場景上下文及多模態(tài)情感特征的深層語義向量；基于時序注意力機(jī)制對深層語義向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合SAM與改進(jìn)Segformer模型的農(nóng)用地邊界提取方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，采用SAM模型對預(yù)處理后的影像瓦片數(shù)據(jù)集進(jìn)行多邊形地物提取；將農(nóng)用地樣本數(shù)據(jù)集輸入至改進(jìn)Segformer模型中進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而進(jìn)行農(nóng)用地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種巖質(zhì)邊坡線形結(jié)構(gòu)面識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取巖質(zhì)邊坡的點云數(shù)據(jù)；將所述點云數(shù)據(jù)劃分為至少一組點云簇，每組點云簇對應(yīng)一個結(jié)構(gòu)面；提取每組點云簇中的關(guān)鍵點作為路徑點；基于所述路徑點生成最小生成樹，每組點云簇對應(yīng)一個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明所提供的建筑物立面布局補(bǔ)全方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)，屬于目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對建筑物立面的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，得到矩形對象集合；對所述矩形對象集合執(zhí)行分量提取和分量聚類，得到若干垂直分組和若干水平分組，確定全部垂直分組和全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于雙邊紅波段的GF6?WFV數(shù)據(jù)水體識別提取方法及系統(tǒng)，包括：GF6衛(wèi)星WFV影像數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到衛(wèi)星各波段的經(jīng)過大氣校正的多角度觀測數(shù)據(jù)；經(jīng)過大氣校正，統(tǒng)一至相同的天頂角計算衛(wèi)星各波段的反射率，獲得各波段角度歸一化后的反射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于光學(xué)?Ka頻段SAR特征融合的農(nóng)田地塊識別方法，采用改進(jìn)的ResNet50網(wǎng)絡(luò)對光學(xué)遙感影像進(jìn)行特征提取，采用復(fù)數(shù)卷積網(wǎng)絡(luò)對Ka?SAR影像進(jìn)行特征提取，當(dāng)光學(xué)遙感影像的云覆蓋率超過閾值時，觸發(fā)門控機(jī)制，若光學(xué)遙感影像云覆蓋率...
								
            
							
            
							
						
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