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          • 本發(fā)明提供了一種基于RT?DETR?CH模型的生菜病害檢測識別方法,包括以下步驟:S1、生菜燒心病害檢測數(shù)據(jù)集的預處理和構(gòu)建;S2、改進RT?DETR?CH生菜病害檢測模型的構(gòu)建;S3、生菜病害檢測模型的訓練;S4、生菜病害檢測模型的檢測。...
          • 本發(fā)明公開了基于圖像識別的凈化器堵塞狀態(tài)檢測系統(tǒng),涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,包括:圖像數(shù)據(jù)采集模塊,通過攝像頭實時采集凈化器出口的圖像數(shù)據(jù);圖像預處理模塊,利用ResNet?18網(wǎng)絡對采集的圖像進行預處理;圖像識別模塊,將預處理后的圖像輸入Re...
          • 本發(fā)明公開了一種基于點監(jiān)督的高分遙感影像小目標檢測方法、系統(tǒng)及產(chǎn)品,在前向傳播階段,本方法利用點標注作為監(jiān)督信息,結(jié)合基于門控機制的特征聚合策略,有效保留淺層小目標細節(jié)特征,同時結(jié)合特征響應得分與邊緣響應得分,通過離散二階導數(shù)的方法生成初步...
          • 本發(fā)明公開了一種城市元素征集活動平臺,所述平臺包括登錄模塊、角色轉(zhuǎn)換模塊、第一相似性判斷模塊、第二相似性判斷模塊,所述登錄模塊,被配置為供用戶注冊和登錄,并根據(jù)用戶注冊信息匹配該用戶的角色信息;所述角色轉(zhuǎn)換模塊,被配置為根據(jù)投票用戶/作品發(fā)...
          • 本申請涉及一種面向工件無序抓取的點云實例分割方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品,涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域。本方法能夠改善工件三維實例分割的效果。該方法包括:根據(jù)工業(yè)場景中堆疊工件的樣本點云數(shù)據(jù),得到訓練集、驗證集和測試集;利用訓練集和驗證集對...
          • 本發(fā)明公開了一種實景點云數(shù)據(jù)與BIM點云數(shù)據(jù)融合方法和裝置,屬于點云配準技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取鐵路場景的實景點云數(shù)據(jù);建立鐵路場景的建筑信息模型BIM模型;基于鐵路場景的BIM模型,獲取鐵路場景的BIM點云數(shù)據(jù);對BIM點云數(shù)據(jù)和實景點...
          • 本發(fā)明公開了一種基于未經(jīng)訓練的物理驅(qū)動神經(jīng)網(wǎng)絡的單像素相位成像方法,屬于單像素成像與計算光學領(lǐng)域。所述方法通過添加物理衍射層和Admn優(yōu)化器,實現(xiàn)了從單像素探測強度序列到相位物體圖像的直接重構(gòu)。該方法無需預訓練,顯著降低了對大型數(shù)據(jù)集的依賴...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于圖像模型的零部件缺陷檢測方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:獲取零部件多源圖像;對零部件多源圖像進行圖像預處理,得到零部件多源標準圖像;基于零部件多源預處理數(shù)據(jù)構(gòu)建零部件神經(jīng)拓撲結(jié)構(gòu);根據(jù)零部件...
          • 本發(fā)明公開一種基于UGMB多尺度特征提取與融合的橋梁缺陷檢測方法,設計特征提取模塊MANet_FasterCGLU;更高效地融合不同尺度的特征信息,增強了模型對不同大小目標的檢測能力我們采用了特征金字塔共享卷積模塊FeaturePyrami...
          • 本申請公開了一種面向眼科疾病的視網(wǎng)膜圖像處理方法、系統(tǒng)及設備,屬于圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,所述方法為:對上傳的視網(wǎng)膜圖像進行質(zhì)量檢查和預處理,得到待識別視網(wǎng)膜圖像;對待識別視網(wǎng)膜圖像分別進行病灶定位和屈光問題識別,輸出病灶熱力圖和眼疾識別結(jié)果;基...
          • 本發(fā)明公開了一種應用于印刷品表面色彩差異檢測的圖像處理方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取待檢測印刷品的數(shù)字圖像并進行光照不均勻性校正,將校正后的數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換至CIELAB色彩空間;基于色彩梯度和紋理邊界的雙重約束條件對數(shù)字圖像執(zhí)行區(qū)域分割...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于人工智能的結(jié)清函件處理方法、裝置、設備及介質(zhì),包括:獲取目標貸款業(yè)務的貸款結(jié)清信息,其中,貸款結(jié)清信息包括貸款詳情數(shù)據(jù)和結(jié)清數(shù)據(jù);根據(jù)貸款結(jié)清信息,對目標貸款業(yè)務進行結(jié)清函件生成規(guī)則匹配處理,得到目...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,適用于金融保險領(lǐng)域和醫(yī)療健康領(lǐng)域,提供一種業(yè)務推薦方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取多個用戶的保險購買歷史信息和健康狀況信息,并獲取各用戶的目標行為信息;基于各用戶的保險購買歷史信息和目標行為信息,確定...
          • 一種考慮碳排放的SMES聯(lián)合規(guī)劃方法,包括以下步驟:步驟1:基于多能耦合原理構(gòu)建船舶綜合能源系統(tǒng)模型,該模型包括交直流混合船舶電力系統(tǒng)架構(gòu)模型、船用能源設備模型以及舶航行模型;步驟2:采用由步驟1獲得的船舶綜合能源系統(tǒng)模型建立考慮碳排放的雙...
          • 一種考慮碳排放的生物滯留設施結(jié)構(gòu)設計優(yōu)化方法,通過構(gòu)建生物滯留設施多目標評價體系,對徑流控制能力、建設運行碳排放及建造投資成本進行綜合評價,運用NSGA?Ⅱ多目標智能優(yōu)化算法對設施的結(jié)構(gòu)設計進行優(yōu)化。具體步驟包括建立HYDRUS?1D模型計...
          • 本發(fā)明涉及一種工業(yè)園區(qū)污染溯源分析方法、系統(tǒng)及介質(zhì),屬于污染物排放的技術(shù)領(lǐng)域,其方法包括:針對工業(yè)園區(qū)內(nèi)的企業(yè),列出可能存在污染的第一污染企業(yè)清單;針對第一污染企業(yè)清單內(nèi)的企業(yè)進行預先聚類,形成第二污染企業(yè)清單;針對第二污染物監(jiān)測裝置檢測到...
          • 本發(fā)明提供一種基于LSTM的造紙廠負荷實時調(diào)節(jié)能力評估方法,包括:首先構(gòu)建造紙廠打漿機實時調(diào)節(jié)能力評估模型、造紙廠磨漿機實時調(diào)節(jié)能力評估模型、造紙廠脫水機實時調(diào)節(jié)能力評估模型。然后構(gòu)建基于LSTM的打漿機調(diào)節(jié)效率預測模型、磨漿機調(diào)節(jié)效率預測...
          • 本發(fā)明公開了一種考慮生產(chǎn)流程的造紙廠負荷連續(xù)調(diào)節(jié)能力GRU判定方法,構(gòu)建打漿機?磨漿機?脫水機間生產(chǎn)流程約束模型,明確設備間流量、負荷和工藝時間的聯(lián)動關(guān)系,反映實際串聯(lián)工藝邏輯;構(gòu)建計及生產(chǎn)流程串聯(lián)約束的造紙廠負荷模型,融合各設備運行狀態(tài),...
          • 本申請公開了一種基于蟻群算法的鐵路四電場坪選址方法,該方法包括:對四電場坪選址目標進行定量分析,對不同層次的目標進行歸一化處理,確定不同目標的權(quán)重;基于四電場坪選址范圍,確定選址約束條件;基于所述四電場坪選址目標和約束條件,將多目標優(yōu)化問題...
          • 本發(fā)明提供一種用電數(shù)據(jù)分層聯(lián)邦學習方法、裝置及電子設備,其中,該用電數(shù)據(jù)分層聯(lián)邦學習方法包括:構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的存儲模型;選擇參與的負荷集成商,上傳預期準確率,并通過所述負荷集成商將初始模型參數(shù)下發(fā)至對應的家庭能源管理系統(tǒng);所述家庭能源管理系...
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