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          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供三維場(chǎng)景建模方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法獲取遙感圖像和多個(gè)視角的圖像幀,根據(jù)遙感圖像的標(biāo)注文件,并對(duì)標(biāo)注文件進(jìn)行數(shù)據(jù)提取得到語(yǔ)言序列數(shù)據(jù),將遙感圖像和標(biāo)注文件輸入特征提取模型進(jìn)行特征提取得到二維...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種掃描方法、裝置、激光掃描儀、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于三維掃描技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取激光掃描儀對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行掃描得到的掃描數(shù)據(jù);掃描數(shù)據(jù)包括掃描點(diǎn)的坐標(biāo)信息和灰度信息;根據(jù)掃描點(diǎn)的坐標(biāo)信息生成目標(biāo)物體的三維模型;根據(jù)掃描點(diǎn)的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云的樹(shù)木三維重建方法,包括以下步驟,將單株點(diǎn)云數(shù)據(jù)利用希爾伯特曲線(xiàn)進(jìn)行下采樣和降噪的預(yù)處理;對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)采用LeWoS模型進(jìn)行枝葉分離,提取清晰的樹(shù)干點(diǎn)云;基于所述樹(shù)干點(diǎn)云使用語(yǔ)義拉普拉斯收縮算法提取樹(shù)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種游戲高度圖生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取游戲地圖中待采樣物體的三維模型,基于預(yù)設(shè)部件拆分規(guī)則進(jìn)行部件拆分;獲取每個(gè)部件對(duì)應(yīng)的三維參數(shù),基于三維參數(shù)確定每個(gè)部件的復(fù)雜度;基于復(fù)雜度和預(yù)設(shè)復(fù)雜度與采樣精度關(guān)聯(lián)關(guān)系,...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)信息技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種三維空間模型的多人協(xié)同在線(xiàn)編輯方法及系統(tǒng),客戶(hù)端操作指令通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)預(yù)處理后上傳至服務(wù)器,服務(wù)器實(shí)時(shí)廣播更新至所有客戶(hù)端,基于用戶(hù)歷史行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,預(yù)測(cè)沖突概率并自動(dòng)調(diào)整模型參數(shù)根據(jù)用戶(hù)角...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于Retinex理論的低光照?qǐng)D像增強(qiáng)方法,隸屬低光照?qǐng)D像增強(qiáng)領(lǐng)域。該方法以Retinex理論為依托,展開(kāi)三方面創(chuàng)新:搭建雙分支分解網(wǎng)絡(luò)DecomNet,實(shí)現(xiàn)光照與反射分量的精準(zhǔn)解耦;引入擴(kuò)散模型為反射分量去噪,并借助自約束一...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于毫米波雷達(dá)的無(wú)線(xiàn)非模態(tài)感知方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及毫米波雷達(dá)感知領(lǐng)域,該方法包括:通過(guò)毫米波雷達(dá)獲取目標(biāo)點(diǎn)云,作為無(wú)線(xiàn)非模態(tài)感知的采集方式,目標(biāo)點(diǎn)云對(duì)檢測(cè)對(duì)象的成像不全;確定目標(biāo)點(diǎn)云的幾何特征;依據(jù)目標(biāo)點(diǎn)云的多視角...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Stein變分推理的圖像重建方法和裝置。本方法為:1)設(shè)置i=N,預(yù)先確定一組數(shù) 2025-10-02
          • 本發(fā)明涉及專(zhuān)家反饋驅(qū)動(dòng)的政府采購(gòu)智能輔助評(píng)標(biāo)系統(tǒng),包括:招標(biāo)文件分析模塊;投標(biāo)文件處理模塊;專(zhuān)家評(píng)審注釋模塊;以及評(píng)審模型及其優(yōu)化模塊;招標(biāo)文件分析模塊、投標(biāo)文件處理模塊、專(zhuān)家評(píng)審注釋模塊、評(píng)審模型及其優(yōu)化模塊之間的數(shù)據(jù)互通。著重強(qiáng)化專(zhuān)家評(píng)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種負(fù)荷建模方法、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),電子設(shè)備獲取用電設(shè)施的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù),可視化歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)得到負(fù)荷曲線(xiàn),該負(fù)荷曲線(xiàn)用于指示用電設(shè)施的負(fù)荷和時(shí)間之間的關(guān)系。之后,電子設(shè)備劃分負(fù)荷曲線(xiàn)得到多個(gè)周期曲線(xiàn),并根據(jù)多個(gè)周期曲線(xiàn)建立用...
          • 本公開(kāi)涉及一種圖像顯示方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)與電子設(shè)備,涉及電子技術(shù)領(lǐng)域。包括:響應(yīng)于對(duì)無(wú)限區(qū)域中的矢量圖的圖像切換操作,對(duì)所述矢量圖對(duì)應(yīng)的第一矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到經(jīng)過(guò)所述圖像切換操作之后的第二矢量數(shù)據(jù);所述無(wú)限區(qū)域包括屏幕顯示區(qū)域與所述屏...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合固體的應(yīng)力參數(shù)預(yù)測(cè)方法,該方法包括:獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練集上的當(dāng)前損失值;當(dāng)前損失值小于預(yù)設(shè)損失值時(shí),保存訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;獲取訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在測(cè)試集上的當(dāng)前絕對(duì)百分比誤差、當(dāng)前均方根誤差和當(dāng)前決定...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Python和Mayavi的公路勘測(cè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)處理方法,實(shí)測(cè)特征點(diǎn),整理為三維特征線(xiàn)和特征點(diǎn)數(shù)據(jù);根據(jù)項(xiàng)目是否具備LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),采用不同策略生成分幅范圍框并通過(guò)緩沖區(qū)分析確定最終分幅范圍;利用Python對(duì)特征點(diǎn)和特...
          • 本發(fā)明涉及氣候數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種氣候數(shù)據(jù)校正方法及系統(tǒng),方法包括:獲取第一待訂正數(shù)據(jù);對(duì)第一待訂正數(shù)據(jù)進(jìn)行第一篩選操作,得到第一篩選結(jié)果,并生成三通道特征數(shù)據(jù);將三通道特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的第一訂正網(wǎng)絡(luò)模型中,獲取三通道特征數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種放射源搜尋方法與系統(tǒng),屬于機(jī)器人搜尋技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:構(gòu)建搜尋環(huán)境對(duì)應(yīng)的柵格地圖;基于所述柵格地圖,利用傳感器觀(guān)測(cè)放射源的輻射數(shù)據(jù),得到觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù);利用改進(jìn)后的粒子濾波算法對(duì)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以估計(jì)放射源位置;根據(jù)估計(jì)出...
          • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的企業(yè)碳足跡高效追蹤和計(jì)量的系統(tǒng),涉及環(huán)境保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器實(shí)時(shí)采集企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的能源消耗、物流運(yùn)輸、廢棄物處理及辦公活動(dòng)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)傳輸模塊,采用加密通信協(xié)議和低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)傳...
          • 本公開(kāi)屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種數(shù)據(jù)采集方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括:獲取當(dāng)前打開(kāi)的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面的頁(yè)面元素以及與網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面對(duì)應(yīng)的標(biāo)記數(shù)據(jù),并利用標(biāo)記數(shù)據(jù)標(biāo)記對(duì)應(yīng)的頁(yè)面元素;按照目標(biāo)格式保存頁(yè)面元素,目標(biāo)格式包括網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面的頁(yè)面標(biāo)識(shí)和元...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種用戶(hù)界面元素識(shí)別方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:對(duì)資源文件、代碼文件和資源請(qǐng)求信息進(jìn)行解析得到至少一個(gè)第一目標(biāo)元素標(biāo)識(shí)和對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)元素屬性信息;對(duì)加載完成的用戶(hù)界面進(jìn)行畫(huà)面截取得到用戶(hù)界面圖像,對(duì)用戶(hù)界面...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于分布式內(nèi)存的流水線(xiàn)檢查點(diǎn)實(shí)現(xiàn)與故障恢復(fù)方法及系統(tǒng),屬于跨中心流水線(xiàn)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:將跨數(shù)據(jù)中心流水線(xiàn)劃分為若干個(gè)子流水線(xiàn),并分別在集群中對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)中心上執(zhí)行;在子流水線(xiàn)執(zhí)行結(jié)束時(shí),獲取當(dāng)前檢查點(diǎn)的Arrow格式數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種資源更新方法、電子裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括獲取車(chē)輛系統(tǒng)中的待更新應(yīng)用的資源包,基于資源包,更新所述待更新應(yīng)用。可實(shí)現(xiàn)車(chē)輛系統(tǒng)中應(yīng)用和應(yīng)用之間的隔離,快速獲取待更新應(yīng)用的資源包,基于已獲取的資源...
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