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          首頁(yè) 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本申請(qǐng)公開了一種便攜式無(wú)人機(jī)聲波反制系統(tǒng)及方法,涉及無(wú)線電對(duì)抗與聲波干擾領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括多源感知模塊,用于獲取目標(biāo)無(wú)人機(jī)的多模態(tài)特征數(shù)據(jù)集合;信號(hào)處理模塊,用于對(duì)多模態(tài)特征數(shù)據(jù)集合進(jìn)行時(shí)空關(guān)聯(lián)分析,生成包含無(wú)人機(jī)類型識(shí)別結(jié)果、通信協(xié)議解析特...
          • 本申請(qǐng)適用于DC?DC變換器技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種DC?DC變換器的控制方法、裝置、終端設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。上述DC?DC變換器的控制方法通過(guò)獲取DC?DC變換器的輸出電壓,并根據(jù)輸出電壓計(jì)算對(duì)應(yīng)的輸出電壓誤差,再基于基礎(chǔ)PID控制算法,根據(jù)輸出...
          • 本發(fā)明提出一種配電自動(dòng)化設(shè)備監(jiān)督采集系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:對(duì)紅外信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)和電氣信號(hào)采用時(shí)空對(duì)齊算法實(shí)現(xiàn)時(shí)間同步和空間配準(zhǔn);對(duì)同步配準(zhǔn)后的紅外信號(hào)進(jìn)行熱成像分析,自動(dòng)框選過(guò)熱區(qū)域并計(jì)算溫度梯度,對(duì)同步配準(zhǔn)后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)分析,計(jì)算振...
          • 一種金屬外殼及USB插座,所述金屬外殼包括環(huán)體、自所述環(huán)體后端頂部與橫向側(cè)部分別向后延伸形成的覆蓋板與延伸臂、通過(guò)所述覆蓋板與所述延伸臂圍設(shè)成的容納腔及前后貫通所述環(huán)體并連通所述容納腔的通孔,其特征在于,所述環(huán)體前端面上下兩側(cè)分別向前延伸形...
          • 本發(fā)明公開了一種互感式電能表的快換接插件,包括:底板,所述底板上活動(dòng)設(shè)置有移動(dòng)支架,所述移動(dòng)支架可安裝互感式電能表;所述底板下部安裝有三相電流銅柱組件,每相電流銅柱組件包含沿水平方向彼此絕緣布置的輸入端子、電表連接端子和輸出端子;所述移動(dòng)支...
          • 本發(fā)明公開了一種廢舊磷酸鐵鋰電池的熱解回收方法,其中,將廢舊磷酸鐵鋰電池拆解、破碎處理后得到的電池黑粉與碳酸鈉、生物質(zhì)均勻混合且研磨后進(jìn)行熱解,得到固體混合物;利用去離子水與固體混合物攪拌均勻,并磁選分離出溶液中的鐵單質(zhì)后,篩分過(guò)濾得到第一...
          • 本發(fā)明公開了一種正極,包括集流體、第一正極層、第二正極層和第三正極層;第一正極層包括第一活性物質(zhì),第二正極層包括第二活性物質(zhì),第三正極層包括第三活性物質(zhì);第一活性物質(zhì)的粒徑D50為D1,第二活性物質(zhì)的粒徑D50為D2,第三活性物質(zhì)的粒徑D5...
          • 本發(fā)明涉及心血管代謝健康預(yù)測(cè)平臺(tái)技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于大數(shù)據(jù)的心血管代謝健康預(yù)測(cè)平臺(tái),包括處理器模塊,所述處理器模塊上連接有數(shù)據(jù)匯總模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、診斷輸出模塊和體檢信息輸入模塊;所述體檢信息輸入模塊上連接有登錄模塊;所述數(shù)據(jù)匯總模塊上連...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種用于交通控制的方法及裝置、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)車輛的行駛數(shù)據(jù);其中,行駛數(shù)據(jù)包括車輛位置、車速和車距;根據(jù)車輛的行駛數(shù)據(jù),確定目標(biāo)區(qū)域內(nèi)車道的狀態(tài)信息;其中,狀態(tài)信息包括...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)病蟲害智能監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,具體設(shè)計(jì)一種基于品種抗性?環(huán)境互作的智能化小麥赤霉病田間預(yù)警方法與系統(tǒng)。本申請(qǐng)通過(guò)將小麥品種抗性因素和環(huán)境因素融合,構(gòu)建的智能化田間預(yù)警系統(tǒng)與現(xiàn)有技術(shù)相比,準(zhǔn)確率提升17%,誤報(bào)率降低了29%,并且可以進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種用于監(jiān)測(cè)地質(zhì)災(zāi)害裂縫的系統(tǒng),通過(guò)融合裂縫多測(cè)點(diǎn)采集、邊緣計(jì)算識(shí)別與遠(yuǎn)程趨勢(shì)分析功能,實(shí)現(xiàn)了對(duì)裂縫狀態(tài)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的智能預(yù)警。通過(guò)邊緣計(jì)算終端提取應(yīng)變?位移特征并識(shí)別應(yīng)力集中區(qū)域,基于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)動(dòng)態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種工業(yè)托盤精準(zhǔn)識(shí)別方法及系統(tǒng),包括如下:采集包括工業(yè)托盤的圖像;采用增強(qiáng)型識(shí)別學(xué)習(xí)模型,確定工業(yè)托盤的區(qū)域輪廓,所述區(qū)域輪廓包括托盤側(cè)面及叉口;計(jì)算叉口相對(duì)于叉車的相對(duì)位置,生成拾取路徑規(guī)劃,完成拾取操作。本發(fā)明無(wú)需對(duì)工廠環(huán)境...
          • 本發(fā)明公開了一種橋梁病害無(wú)人機(jī)多傳感器協(xié)同檢測(cè)方法,涉及橋梁監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,以下步驟:通過(guò)光譜匹配算法生成銹蝕分層厚度分布情況;通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載的激光雷達(dá)采集橋梁表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),生成形變分布數(shù)據(jù);根據(jù)蝕分層厚度分布情況計(jì)算局部剛度退化系數(shù)矩...
          • 本申請(qǐng)涉及一種車輛部件比對(duì)方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:獲取待比對(duì)車輛的車輛圖像;將車輛圖像輸入已訓(xùn)練的部件分割模型,將車輛圖像輸入已訓(xùn)練的部件分割模型,通過(guò)部件分割模型提取車輛圖像的特征,生成第一特征圖,捕捉和增強(qiáng)第一特...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視覺語(yǔ)言大模型的目標(biāo)探測(cè)方法及裝置,包括:構(gòu)建用于訓(xùn)練的目標(biāo)探測(cè)數(shù)據(jù)集;運(yùn)用區(qū)域檢測(cè)和目標(biāo)中心點(diǎn)回歸,對(duì)圖像進(jìn)行分析,提取目標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo);將中心點(diǎn)作為提示,輸入分割模型得到目標(biāo)的初始分割掩膜。借助視覺語(yǔ)言大模型對(duì)初始分...
          • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種結(jié)構(gòu)光投影變壓器臺(tái)架三維模型構(gòu)建裝置及方法,本發(fā)明通過(guò)將結(jié)構(gòu)光光源、高分辨率攝像頭與高性能處理計(jì)算機(jī)相結(jié)合,利用特制結(jié)構(gòu)光投影設(shè)備、精確校準(zhǔn)的攝像頭采集數(shù)據(jù),再借助專業(yè)三維建模軟件進(jìn)行解碼、坐標(biāo)計(jì)...
          • 本申請(qǐng)公開了一種攝像頭校準(zhǔn)方法及設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,包括:獲取車輛四周的多個(gè)攝像頭分別采集到的原始圖像,并基于初始內(nèi)/外參對(duì)各原始圖像進(jìn)行投影變換以生成鳥瞰圖;在鳥瞰圖中識(shí)別可行駛區(qū)域邊界,以對(duì)鳥瞰圖中位于可行駛區(qū)域邊界內(nèi)部的圖像數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于空間?語(yǔ)義先驗(yàn)特征增強(qiáng)的自監(jiān)督單目深度估計(jì)方法,離線構(gòu)建的感知模型包括:?jiǎn)文可疃裙烙?jì)網(wǎng)絡(luò)的深度編碼器和深度解碼器以及強(qiáng)化深度特征生成模塊,該模塊用于獲取單幀的場(chǎng)景語(yǔ)義、空間先驗(yàn)特征,對(duì)兩個(gè)先...
          • 本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)圖像去灰方法、裝置以及設(shè)備,包括:計(jì)算輸入圖像的灰度值概率密度函數(shù)以及灰度值累積分布函數(shù);基于所述灰度值概率密度函數(shù),調(diào)整黑場(chǎng)閾值以及白場(chǎng)閾值的搜索范圍,得到黑場(chǎng)閾值調(diào)整范圍以及白場(chǎng)閾值調(diào)整范圍;分別在所述黑場(chǎng)閾值調(diào)整...
          • 本發(fā)明屬于印刷電路板表面缺陷檢測(cè)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,其公開了一種PCB表面微小缺陷檢測(cè)模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用與設(shè)備,構(gòu)建步驟為:(1)基于將大圖分割為小圖的方式對(duì)包含微小缺陷標(biāo)注的實(shí)際采集PCB數(shù)據(jù)集內(nèi)的PCB原圖進(jìn)行分割,分割得到的圖像組成微小...
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