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								      本發(fā)明屬于計算機視覺與深度學習技術領域，具體公開一種基于雙分支自注意力機制的駕駛員行為識別方法，有效解決駕駛員行為識別算法由于駕駛員個體行為差異導致的錯誤識別問題。步驟為：(1)使用公開數(shù)據(jù)集并按照駕駛員劃分為訓練集、驗證集和測試集，對數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術領域，具體為一種基于AI智能識別技術的煤礦井口智能化安全監(jiān)測系統(tǒng)及方法，本發(fā)明基于AI智能識別技術分析礦工在井口附近的活動頻率，確定礦工活動的聚類中心，并根據(jù)活動半徑劃分多個子區(qū)域，對各子區(qū)域的第一環(huán)境數(shù)據(jù)進行分析，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于視頻流動態(tài)追蹤的電力設施積液監(jiān)測預警方法及系統(tǒng)，涉及人工智能機器視覺領域，包括接入電廠監(jiān)控設備的視頻流，進行定時抽幀，對圖像逐幀處理；使用神經(jīng)網(wǎng)絡目標識別算法，對抽取的幀圖像進行積液區(qū)域檢測，若檢測到積液，則將當前幀設為基準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于時間序列遙感影像的濱海濕地復雜地表精細制圖方法，包括：獲取時序多光譜影像，對時序多光譜影像切塊形成時序光譜圖像補丁；對所述時序光譜圖像補丁進行時間?空間?光譜三個特征的提取與交互；引入時間指數(shù)分支，對時間特征進行增強；利用特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于目標識別的工業(yè)冒灰檢測方法及系統(tǒng)，涉及目標識別技術領域，包括在工業(yè)管道處部署攝像頭，采集管道影像得到視頻流，基于深度學習以及神經(jīng)網(wǎng)絡的目標識別模型對視頻流進行第一次識別；對第一次識別出的存在冒灰或漏氣的圖片進行裁剪，在獲取冒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種變電站設備盲點巡視檢測方法、裝置、設備及介質(zhì)，方法包括根據(jù)變電站中的電力設備形狀特征和遮擋設備的樹葉形狀特征計算得到電力設備與樹葉的空間分布圖，采用隨機森林算法根據(jù)電力設備形狀特征和樹葉形狀特征得到電力設備和樹葉的位置關系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于室內(nèi)環(huán)境特征的多線激光雷達SLAM點云稠密化方法，方法包括：使用第一幀糾偏后的點云數(shù)據(jù)作為基準點云，構建初始化地圖：對每一幀糾偏后的點云數(shù)據(jù)實施特征提取、數(shù)據(jù)匹配與特征融合，然后構建殘差方程；根據(jù)所述殘差方程，通過非線性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種虛實結合的互動社交系統(tǒng)及實現(xiàn)方法，該方法包括：接收用戶上傳的正面人像圖像，基于預設的圖像生成模型及微調(diào)模型，生成用戶的定制化2D卡通風格圖像；根據(jù)所述2D卡通風格圖像，通過三維重建技術生成對應的3D卡通數(shù)字人模型；將所述3D...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供三維數(shù)字人流媒體質(zhì)量評估方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，涉及計算機視覺技術領域。將數(shù)字人模型轉換為數(shù)字人流媒體進行展示，獲取表面特征評分，基于交互動作序列控制對應的數(shù)字人模型進行交互生成第一評估流媒體，獲取動作執(zhí)行評分和交互效果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例涉及汽車智能控制技術領域，具體而言，涉及一種高程預測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，旨在準確預測車輛輪胎的高程信息。所述方法包括：通過第一深度學習模型，根據(jù)雙目相機獲取的待檢測場景圖像得到對應的視差圖；根據(jù)所述視差圖以及所述雙目相機...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于缺陷檢測的系統(tǒng)、設備、方法及機器可讀存儲介質(zhì)。該系統(tǒng)包括：圖像獲取模塊用于獲取被測物體表面的原始圖像；圖像切片模塊用于對原始圖像進行切片處理得到多個切片圖像；預構建的缺陷檢測模型用于對各切片圖像進行推理得到對應的局部缺陷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息處理技術領域，具體涉及一種游離皮瓣移植術的創(chuàng)面?zhèn)槌曉u估方法，包括：對獲取的超聲灰度圖像進行分塊處理得到各個增強分析待選分塊，分塊處理有助于提升脂肪區(qū)域與水腫區(qū)域的對比度；通過脂肪特征篩選參數(shù)進行篩選得到若干個增強分析目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N邊緣增強方法、圖像形成作業(yè)方法、裝置及存儲介質(zhì)。所述方法包括：首先根據(jù)原始圖像對應的邊緣圖像，確定邊緣直方圖；然后，根據(jù)邊緣直方圖，確定邊緣目標閾值；最后，根據(jù)邊緣目標閾值，確定邊緣二值化圖像數(shù)據(jù)。可理解，根據(jù)邊緣直方圖的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種店鋪資源的規(guī)劃方法及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取店鋪選址的評估數(shù)據(jù)信息；提取店鋪選址的評估數(shù)據(jù)信息中的店鋪選址綜合分值；若店鋪選址綜合分值大于等于預設第一分值，則將店鋪選址對應的位置信息進行標識，得到標識位置；若店鋪選址綜合分值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種消防設備運行狀況智能監(jiān)測系統(tǒng)，涉及消防設備運行監(jiān)測領域，包括：狀態(tài)偏差獲取單元，用于獲取消防設備的運行參數(shù)，結合排熵法分析消防設備的運行狀態(tài)特征，并與正常運行狀態(tài)特征進行對比獲取狀態(tài)偏差；失效概率預測單元，用于基于狀態(tài)偏差劃...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)可視數(shù)據(jù)的電能質(zhì)量評估方法及系統(tǒng)，涉及配電網(wǎng)電能評估技術領域，包括：通過多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡采集電氣運行數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)及負荷特性數(shù)據(jù)，經(jīng)時空對齊生成動態(tài)可視數(shù)據(jù)集。利用小波變換提取電壓暫降特征，結合LSTM挖掘諧波時序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌道交通網(wǎng)絡與城市規(guī)劃融合評估技術領域，具體為一種軌道交通網(wǎng)絡與城市規(guī)劃融合評估方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過獲取城市軌道交通數(shù)據(jù)的覆蓋范圍的人口數(shù)據(jù)和各區(qū)域人口數(shù)據(jù)，結合城市軌道交通評估預測模型預測獲取第三軌道影響數(shù)據(jù)和第四軌道影響數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的水利水庫群聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，包括如下步驟：實時數(shù)據(jù)采集與預處理模塊，用于采集處理氣象數(shù)據(jù)；水庫群數(shù)字孿生建模模塊，用于構建動態(tài)數(shù)字孿生水庫群仿真模型；未來狀態(tài)預測模塊，用于預測水庫群未來狀態(tài)變化趨勢；聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種電動汽車個體用戶充電需求預測方法及裝置，本方法基于社區(qū)內(nèi)EV用戶的充電行為數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)及節(jié)假日數(shù)據(jù)，構建多源數(shù)據(jù)集；通過多源數(shù)據(jù)預處理模型對所述多源數(shù)據(jù)集進行清洗及標準化處理，獲得處理后多源數(shù)據(jù)集；通過雙層聚類模型對所述處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能電網(wǎng)技術領域，公開了一種風電功率預測方法及系統(tǒng)，將獲取的待預測風機的關鍵特征組合的實時數(shù)據(jù)輸入目標風電功率雙層預測模型，得到風電功率預測結果，目標風電功率雙層預測模型構建包括：對獲取的氣象、風機參數(shù)和風機功率的目標歷史時序數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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