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          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于無(wú)人機(jī)測(cè)繪山區(qū)植被識(shí)別標(biāo)記方法,涉及植被監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域;包括數(shù)據(jù)采集與無(wú)人機(jī)飛行;數(shù)據(jù)預(yù)處理;植被識(shí)別分類;植被健康評(píng)估;標(biāo)記與結(jié)果輸出;結(jié)合無(wú)人機(jī)遙感技術(shù),可以高效地獲取大范圍、高分辨率的圖像數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)快速、實(shí)時(shí)的植被識(shí)別...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的機(jī)載高光譜影像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),包括:S1、獲取機(jī)載高光譜影像;S2、對(duì)高光譜影像進(jìn)行預(yù)處理;S3、從預(yù)處理后的高光譜影像中選定樣本組集,選取樣本組集的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)組,提取每個(gè)樣本組的光譜指標(biāo)特征向量和輻射...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域,特別是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)小目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域,具體是對(duì)YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)引入Haar小波變換下采樣模塊HWD、小波變換特征增強(qiáng)模塊WTFEM和基于最小點(diǎn)距離的邊界框回歸損失函數(shù)MPDIoU,以提...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像搜索引擎的衛(wèi)星影像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),方法包括:采用機(jī)載影像構(gòu)建不同地類的參考圖像數(shù)據(jù)庫(kù);構(gòu)建CLIP模型,并采用參考圖像數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)CLIP模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練;對(duì)按照地類采集到的衛(wèi)星影像進(jìn)行圖像預(yù)處理,并分別創(chuàng)建得到對(duì)應(yīng)地...
          • 本發(fā)明提供一種基于無(wú)人機(jī)群的交通隧道預(yù)防性監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng),涉及交通隧道安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:在隧道內(nèi)表面布設(shè)基準(zhǔn)標(biāo)記點(diǎn)作為監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn),利用無(wú)人機(jī)群采集各節(jié)點(diǎn)的裂縫寬度、表面溫度和形變量,結(jié)合空間坐標(biāo)和時(shí)間戳構(gòu)建多維特征向量并計(jì)算時(shí)空加權(quán)...
          • 本發(fā)明提供了書法機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的一種基于Transfomer的書法機(jī)器人控制方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、采集大量的歷史書法圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集;步驟S2、基于輸入層、雙路編碼器、解碼器以及輸出層創(chuàng)建字體圖像生成模型,設(shè)定字體圖像生成模型的損失...
          • 本發(fā)明提供了一種基于無(wú)人機(jī)采集多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的人體行為識(shí)別方法,包括如下步驟:將關(guān)節(jié)Tokens與同幀的使用空間Transformer完成特征提取后的空間CLS Tokens拼接,得到特征融合模塊;基于人體解剖學(xué)結(jié)構(gòu)對(duì)關(guān)節(jié)點(diǎn)序列進(jìn)行結(jié)構(gòu)編碼...
          • 本發(fā)明提供了智能家居門鎖及使用方法,包括:響應(yīng)門鎖操作請(qǐng)求,執(zhí)行多協(xié)議網(wǎng)絡(luò)探測(cè),根據(jù)探測(cè)結(jié)果判定為在線或離線模式,其中的網(wǎng)絡(luò)探測(cè)包含無(wú)線通信模塊的狀態(tài)檢測(cè)和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性計(jì)算;基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)選擇云端或本地密碼生成方式,生成后存儲(chǔ)在安全存儲(chǔ)介質(zhì),其...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N船舶航行碰撞風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:獲取港池內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù),并分別對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)預(yù)處理后的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別與跟蹤,以確定動(dòng)態(tài)目標(biāo);根據(jù)動(dòng)態(tài)目標(biāo)數(shù)據(jù)、環(huán)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種智能化靜脈穿刺虛實(shí)結(jié)合的交互教學(xué)系統(tǒng)及方法,涉及醫(yī)療領(lǐng)域,解決了靜脈穿刺虛實(shí)結(jié)合的交互教學(xué)系統(tǒng)存在教學(xué)效果差的問(wèn)題,包括進(jìn)針數(shù)據(jù)模塊:針對(duì)目標(biāo)學(xué)生設(shè)置若干次穿刺交互實(shí)驗(yàn),創(chuàng)建第一穿刺教學(xué)模型對(duì)每一次穿刺交互實(shí)驗(yàn)進(jìn)行進(jìn)針角度分...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例涉及一種染色體檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),上述計(jì)算機(jī)設(shè)備的處理器可執(zhí)行以下步驟:獲取目標(biāo)樣本對(duì)應(yīng)的測(cè)序數(shù)據(jù);將測(cè)序數(shù)據(jù)與參考基因組數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),得到比對(duì)結(jié)果;根據(jù)基因組注釋文件對(duì)比對(duì)結(jié)果進(jìn)行注釋,得到嵌合信息,嵌合信息...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的納米材料性能預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取納米材料的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),并將所述結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)輸入預(yù)訓(xùn)練的結(jié)構(gòu)性能預(yù)測(cè)模型,得到所述納米材料的構(gòu)型空間和性能預(yù)測(cè)值;采用蒙特卡洛方法對(duì)構(gòu)型空間進(jìn)行采樣處理,若性能預(yù)測(cè)值超過(guò)預(yù)設(shè)閾值...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種狼瘡腎炎預(yù)測(cè)模型的建模方法,屬于智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的建模方法包括以下步驟:S1.分別收集狼瘡腎炎患者以及健康對(duì)照人員的流式細(xì)胞檢測(cè)數(shù)據(jù);S2.將流式細(xì)胞檢測(cè)數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換,將非數(shù)值特征轉(zhuǎn)換為數(shù)字;將缺失值采用來(lái)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種狼瘡腎炎與膜性腎病的鑒別診斷模型構(gòu)建方法,屬于智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的建模方法包括以下步驟:S1.分別收集狼瘡腎炎患者以及健康對(duì)照人員的流式細(xì)胞檢測(cè)數(shù)據(jù);S2.將流式細(xì)胞檢測(cè)數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)清理和轉(zhuǎn)換,將非數(shù)值特征轉(zhuǎn)換為數(shù)字;...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種系統(tǒng)性紅斑狼瘡患者腎臟受累早期評(píng)估方法及裝置,該方法包括如下步驟:采集系統(tǒng)性紅斑狼瘡SLN患者的指標(biāo)參數(shù);對(duì)SLN患者的指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行多變量Logistic回歸分析,獲取重要危險(xiǎn)因素;基于機(jī)器學(xué)習(xí)...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于血液NMR編輯譜的藥物敏感度預(yù)測(cè)方法,如普遍存在耐藥情況的癌癥免疫治療藥物——免疫檢查點(diǎn)抑制劑(ICIs)。該方法首先獲取藥物治療前、后的病理指標(biāo)及血漿或血清的NMR編輯譜指紋數(shù)據(jù),然后采用機(jī)器學(xué)習(xí)算...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種原位交聯(lián)熔融沉積電極絲,屬于鋰電池技術(shù)領(lǐng)域,是由鋰電池活性材料、導(dǎo)電劑、納米材料、交聯(lián)劑和高分子載體材料制備而成,所述鋰電池活性材料和納米材料通過(guò)和交聯(lián)劑進(jìn)行交聯(lián)反應(yīng)后載入高分子載體材料,利用熔融沉積的方式擠出和打印電極絲。本...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種甲醇燃料電池的供料裝置,涉及甲醇燃料電池領(lǐng)域,包括供液機(jī)構(gòu),還包括供氣機(jī)構(gòu),供氣機(jī)構(gòu)包括與燃料電池上進(jìn)氣口連通的管一,管一的內(nèi)部設(shè)置有扇葉,扇葉上設(shè)置有軸,軸貫穿管一至外部;供液機(jī)構(gòu)包括管二以及位于其內(nèi)部的活塞推桿,在活塞推...
          • 本申請(qǐng)涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種并網(wǎng)逆變器全工況阻抗辨識(shí)方法及裝置,其中,方法包括:獲取被測(cè)并網(wǎng)逆變器在一定頻率范圍內(nèi)的已知有功功率信息、已知無(wú)功功率信息;輸入至預(yù)先訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,以輸出被測(cè)并網(wǎng)逆變器的第一阻抗特性;基于阻抗...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種有源電力濾波裝置多套并聯(lián)協(xié)調(diào)控制方法及裝置,方法包括,獲取控制目標(biāo)電壓/電流;根據(jù)所述控制目標(biāo)電壓/電流,采用閉環(huán)控制得到諧波電流指令,并根據(jù)母線電壓的實(shí)時(shí)相位得到時(shí)鐘同步信號(hào);根據(jù)所述諧波電流指令得到對(duì)應(yīng)每個(gè)有源電力濾波裝置...
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