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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種自取能自監(jiān)測(cè)計(jì)量用低壓電流互感器設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),其中方法包括:在電流互感器的鐵芯上繞制開(kāi)路繞組,基于所述開(kāi)路繞組生成感應(yīng)電動(dòng)勢(shì);通過(guò)所述感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)監(jiān)測(cè)所述電流互感器的勵(lì)磁電流,獲取勵(lì)磁電流監(jiān)測(cè)結(jié)果;在所述電流互感器的二次繞組...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了多芯電纜絞合用填料補(bǔ)充裝置及方法,包括:安裝環(huán),所述安裝環(huán)具有一進(jìn)料端和一出料端;補(bǔ)充組件,本發(fā)明實(shí)現(xiàn)當(dāng)纜芯插入時(shí),補(bǔ)充管受徑向推力克服彈簧彈力外移,打開(kāi)通孔使填料流出,纜芯離開(kāi)后,彈簧推動(dòng)補(bǔ)充管復(fù)位密封通孔,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)啟停填料補(bǔ)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種便攜式用于認(rèn)知障礙患者智能評(píng)估康復(fù)訓(xùn)練一體設(shè)備,屬于認(rèn)知障礙評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域。包括:由底座和顯示屏組成的設(shè)備本體,所述設(shè)備本體與智能評(píng)估訓(xùn)練系統(tǒng)電性連接。本發(fā)明解決了現(xiàn)有評(píng)估方法具有局限性的問(wèn)題,通過(guò)采用筆記本電腦形式對(duì)設(shè)備進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于材料文獻(xiàn)構(gòu)建的知識(shí)圖譜的復(fù)合材料拉伸強(qiáng)度性能預(yù)測(cè)方法,包括以下步驟:S1、根據(jù)預(yù)定義的實(shí)體與關(guān)系類(lèi)型,對(duì)相關(guān)的材料科學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行標(biāo)注,從而構(gòu)建用于模型訓(xùn)練的材料文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集;S2、利用步驟S1構(gòu)建的材料文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練一個(gè)聯(lián)...
          • 本發(fā)明提供了一種釋放動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)的采空區(qū)礦井水中硫酸根濃度測(cè)算方法,該方法采用釋放動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行采空區(qū)礦井水中硫酸根濃度測(cè)算。釋放動(dòng)力學(xué)驅(qū)動(dòng)模型的表達(dá)式為: 2025-09-30
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種路面塌陷的預(yù)警方法及裝置,涉及道路工程技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取監(jiān)測(cè)路面的實(shí)時(shí)路面數(shù)據(jù)和監(jiān)測(cè)路面對(duì)應(yīng)的歷史路面數(shù)據(jù),并基于實(shí)時(shí)路面數(shù)據(jù)和歷史路面數(shù)據(jù),確定監(jiān)測(cè)路面的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化量;獲取監(jiān)測(cè)路面對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)值,并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域,提出的基于自適應(yīng)偽標(biāo)記與注意力機(jī)制的微表情分析方法及系統(tǒng),通過(guò)設(shè)計(jì)自適應(yīng)偽標(biāo)記算法和基于融合注意力機(jī)制的微表情分析網(wǎng)絡(luò),對(duì)于現(xiàn)有方法中偽標(biāo)記誤差大的問(wèn)題,自適應(yīng)偽標(biāo)記算法基于微表情在整個(gè)視頻區(qū)間的占比,結(jié)合滑動(dòng)窗口進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種復(fù)雜環(huán)境下的牛尾區(qū)域檢測(cè)方法,首先采集牛尾數(shù)據(jù),構(gòu)造數(shù)據(jù)集;然后基于CBS?YOLOV8n模型對(duì)復(fù)雜環(huán)境下牛尾進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,模型包括CS?Backbone骨干網(wǎng)絡(luò),BS?Neck頸部網(wǎng)絡(luò)和Head頭部網(wǎng)絡(luò);最后基于獲取的數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及隧道工程施工技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種面向盾構(gòu)施工的物料智能運(yùn)輸及安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和方法,所述系統(tǒng)包括視覺(jué)感知單元、傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊、AI分析中心模塊、安全決策模塊和人機(jī)交互界面;本發(fā)明通過(guò)視覺(jué)感知單元和傳感器網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,并進(jìn)行目標(biāo)...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)融合的農(nóng)田遮擋作物識(shí)別方法,包括:獲取RGB圖像和深度圖像;通過(guò)跨模態(tài)動(dòng)態(tài)融合模塊融合RGB圖像和深度圖像,提取融合圖像的第一圖像特征和第二圖像特征,自適應(yīng)融合第一圖像特征和第二圖像特征,...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于雙分支對(duì)齊的域自適應(yīng)高光譜圖像分類(lèi)方法,通過(guò)利用優(yōu)化后的教師網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)共享至學(xué)生網(wǎng)絡(luò),學(xué)生網(wǎng)絡(luò)處理目標(biāo)域高光譜樣本數(shù)據(jù),得到偽標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù),篩選偽標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)和目標(biāo)域高光譜樣本數(shù)據(jù),類(lèi)別數(shù)量均衡的樣本數(shù)據(jù);基于所述圖結(jié)構(gòu)分支...
          • 本發(fā)明涉及公共科學(xué)平臺(tái)的圖像分類(lèi)與用戶(hù)參數(shù)度估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,質(zhì)量控制機(jī)制篩除不可靠的標(biāo)注易受到隨機(jī)點(diǎn)擊的干擾,且用戶(hù)參與度量化與分析方面存在顯著缺陷,本發(fā)明提供一種面向公共平臺(tái)用戶(hù)參與多任務(wù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型及分類(lèi)方法通過(guò)集成貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及大規(guī)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于生物視覺(jué)特征解析的息肉分割方法受生物視覺(jué)機(jī)制的深刻啟發(fā),設(shè)計(jì)了息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由編碼器和解碼器。解碼器通過(guò)3個(gè)核心模塊即并行特征解析模塊、空間通道注意力融合模塊和特征精細(xì)模塊協(xié)同工作,提取深度信...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種自適應(yīng)配準(zhǔn)框架的開(kāi)發(fā)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法包括將原始圖像輸入配準(zhǔn)模型和預(yù)先訓(xùn)練的三維醫(yī)學(xué)視覺(jué)基礎(chǔ)模型VFM中,所述配準(zhǔn)模型用于預(yù)測(cè)變形場(chǎng),所述VFM用于通過(guò)使用雙圖像視覺(jué)查詢(xún)?nèi)诤螧IVQF技術(shù)以提取特征向量并生成分割掩碼;利...
          • 本發(fā)明涉及一種序列遙感圖像海上多運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)跟蹤方法,包括:在單幅圖像中采用滑動(dòng)窗口和自適應(yīng)閾值方法自適應(yīng)獲取海面上的感興趣目標(biāo);基于形態(tài)先驗(yàn)知識(shí)和兩兩關(guān)聯(lián)算法,生成序列圖像檢測(cè)結(jié)果;構(gòu)建已有軌跡與當(dāng)前檢測(cè)結(jié)果間的相似度矩陣;將已有軌跡和當(dāng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種風(fēng)致響應(yīng)的玉米位姿多源實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)、裝置與方法,屬于計(jì)算機(jī)測(cè)控技術(shù)應(yīng)用與農(nóng)業(yè)航空技術(shù),該檢測(cè)系統(tǒng)包括:幅擺角檢測(cè)模塊用于獲取風(fēng)場(chǎng)狀態(tài)下玉米植株的姿態(tài)圖像組;加速度檢測(cè)模塊通過(guò)標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)獲得風(fēng)場(chǎng)狀態(tài)下玉米植株的標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于全景圖像的玻璃檢測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì),先獲取RGB全景圖像作為原始輸入,然后利用目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè),得到玻璃區(qū)域分割結(jié)果,接著基于分割結(jié)果得到玻璃區(qū)域預(yù)測(cè)圖像。其中,檢測(cè)模型包括編碼模塊、多途徑特征提取模塊和解碼模...
          • 本發(fā)明適用于電力線路巡檢技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于改進(jìn)YOLO網(wǎng)絡(luò)的電力線路金屬腐蝕檢測(cè)與區(qū)域分割方法,其方法包括:將采集的可見(jiàn)光圖像和紅外光譜圖像對(duì)齊空間位置;對(duì)可見(jiàn)光圖像進(jìn)行去霧處理后,基于顏色偏移特征和紋理畸變特征判定去霧處理后的圖像是...
          • 本發(fā)明提供一種基于全向特征融合的圖像超分辨率重建方法和裝置。該方法包括:獲取待重建的低分辨率圖像,將其輸入至訓(xùn)練好的圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像重建,得到高分辨率圖像;圖像超分辨網(wǎng)絡(luò)包括淺層特征提取模塊、深層特征提取模塊和圖像重構(gòu)模塊;深層特征...
          • 本申請(qǐng)適用于防雷技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種防雷數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取防雷數(shù)據(jù),所述防雷數(shù)據(jù)包括以下至少一項(xiàng):防雷器脫扣狀態(tài)數(shù)據(jù)、防雷器漏電流數(shù)據(jù)、防雷器溫度數(shù)據(jù)、雷擊電涌數(shù)據(jù);對(duì)所述防雷數(shù)據(jù)進(jìn)行壽命分析處理,生成壽命...
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