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								      本發(fā)明提供了一種清潔生產(chǎn)審核重點(diǎn)的確定方法，涉及環(huán)境管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取被審核對(duì)象的清潔生產(chǎn)水平，采用清潔生產(chǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系確定其水平等級(jí)；以該等級(jí)為基準(zhǔn)，對(duì)應(yīng)到體系中的上一級(jí)別，選取劣于體系指標(biāo)值的可量化指標(biāo)，計(jì)算各指標(biāo)項(xiàng)與體系指標(biāo)值的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及城市建筑消防管理領(lǐng)域，公開(kāi)了基于BIM與GIS多源融合的城市建筑消防安全智能管理平臺(tái)，包括：多維度傳感模塊：用于接入BIM建筑細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)和GIS地理空間數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)采集建筑的多維度數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)融合模塊：用于采用時(shí)空注意力機(jī)制對(duì)BIM建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于跨區(qū)域配送協(xié)同的機(jī)器人動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)及方法，包括：任務(wù)調(diào)度中心、區(qū)域配送管理模塊、動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃引擎及資源協(xié)同單元，其中，任務(wù)調(diào)度中心內(nèi)置多維度優(yōu)先級(jí)評(píng)估模型，支持實(shí)時(shí)融合訂單時(shí)效系數(shù)、貨物類型權(quán)重及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及蓋章技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種蓋章機(jī)油墨管理方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括獲取蓋章數(shù)據(jù)和卡片數(shù)據(jù)；基于所述蓋章數(shù)據(jù)和卡片數(shù)據(jù)，進(jìn)行卡片識(shí)別判斷，得到卡片識(shí)別結(jié)果；根據(jù)所述蓋章數(shù)據(jù)和所述卡片識(shí)別結(jié)果，進(jìn)行油墨管理。這樣，先識(shí)別卡片是...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉一種基于知識(shí)圖譜的智能維護(hù)決策方法及系統(tǒng)，涉及智能運(yùn)維與決策支持、信息技術(shù)領(lǐng)域，其包括獲取工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)與歷史維修數(shù)據(jù)；接著構(gòu)建工業(yè)知識(shí)圖譜并生成關(guān)聯(lián)關(guān)系模型；基于此分析故障類型與維修路徑關(guān)系得出最優(yōu)維修路徑；通過(guò)最優(yōu)維修路徑...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于大數(shù)據(jù)的道路路面測(cè)量數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，屬于道路病害檢測(cè)與維護(hù)管理領(lǐng)域，本申請(qǐng)獲取路面路基病害數(shù)據(jù)，并通過(guò)沉降數(shù)據(jù)評(píng)估路基坡率變化情況，構(gòu)建病害演變模型，將路面裂縫寬度和差異沉降量導(dǎo)入病害演變模型中，綜合熱應(yīng)力、交通荷載、材...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖像識(shí)別技術(shù)的門(mén)店LED展示柜屏幕內(nèi)容智能推送方法，包括：通過(guò)廣角攝像頭實(shí)時(shí)采集門(mén)店環(huán)境圖像，識(shí)別顧客的面部朝向角度與身體朝向角度；結(jié)合顧客與LED屏幕的空間直線距離，計(jì)算實(shí)時(shí)關(guān)注度權(quán)重；融合聚合關(guān)注...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電力交易領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于區(qū)塊鏈共識(shí)的電力交易智能算法平臺(tái)。該方法包括：獲取實(shí)時(shí)綠電加密數(shù)據(jù)集，將實(shí)時(shí)綠電加密數(shù)據(jù)集上傳至區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)，生成未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)集；基于未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)集，生成并網(wǎng)驗(yàn)證指令，將未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了動(dòng)態(tài)光學(xué)散射成像恢復(fù)及位移預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)和裝置。所述動(dòng)態(tài)光學(xué)散射成像恢復(fù)及位移預(yù)測(cè)方法包括：獲取第二散斑圖像；通過(guò)雙向時(shí)序?相位循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別從時(shí)序正序和時(shí)序逆序提取所述第二散斑圖像的運(yùn)動(dòng)特征，融合得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像識(shí)別的便攜式終端外觀缺陷智能檢測(cè)方法；根據(jù)外觀圖像的灰度分布特征獲得邊緣點(diǎn)；根據(jù)邊緣點(diǎn)的分布位置特征和方向特征獲得缺陷強(qiáng)參考點(diǎn)；根據(jù)不同預(yù)設(shè)光照強(qiáng)度下像素點(diǎn)之間的灰度獲得灰度變化相似度并對(duì)像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種覆蓋全工藝的鋰電池輕量級(jí)視覺(jué)檢測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取鋰電池生產(chǎn)全工藝的多個(gè)檢測(cè)階段，采集各階段實(shí)時(shí)視覺(jué)圖像并進(jìn)行預(yù)處理；通過(guò)缺陷類型判別器對(duì)預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)匹配缺陷類型，計(jì)算各階段檢測(cè)置信度并融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于超高開(kāi)關(guān)比憶阻器驅(qū)動(dòng)的片上圖像識(shí)別方法，屬于圖像識(shí)別領(lǐng)域，本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有的被動(dòng)憶阻器陣列在片上神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中面臨串?dāng)_的問(wèn)題，本發(fā)明包括以下步驟：輸入圖像；對(duì)所述輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取輸入圖像像素的相對(duì)強(qiáng)度排序矩陣；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于瑕疵判斷模型的紡織服裝瑕疵圖案數(shù)據(jù)處理方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：粗略篩選、精細(xì)篩選和綜合決策。本發(fā)明首先判斷各紡織服裝圖案是否存在結(jié)構(gòu)類瑕疵，若存在結(jié)構(gòu)類瑕疵，則進(jìn)行結(jié)構(gòu)類瑕疵反饋修正，否則獲取各紡織服...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種晶體生長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及晶體檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，基于各個(gè)晶體生長(zhǎng)區(qū)域的場(chǎng)景識(shí)別而確定對(duì)應(yīng)的晶體生長(zhǎng)場(chǎng)景，根據(jù)多個(gè)晶體特征的形態(tài)、對(duì)應(yīng)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和對(duì)應(yīng)的晶體生長(zhǎng)場(chǎng)景確定晶體生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)圖，保證了晶體生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)圖的精準(zhǔn)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了光伏板組件分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割能夠精準(zhǔn)地識(shí)別出全部光伏板區(qū)域，并將光伏板區(qū)域映射至光伏板紅外熱圖像中，獲得紅外光伏板區(qū)域，通過(guò)對(duì)每個(gè)紅外光伏板區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測(cè)和直線檢測(cè)處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種XR場(chǎng)景實(shí)時(shí)人體姿態(tài)追蹤方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，解決了無(wú)法突破視覺(jué)與時(shí)序特征的模態(tài)壁壘以及擴(kuò)散模型退化的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明通過(guò)針對(duì)RGB圖像，動(dòng)態(tài)高斯濾波和ROI裁剪，既抑制噪聲又聚焦人體區(qū)域，歷史姿態(tài)歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)大模型的運(yùn)動(dòng)軌跡構(gòu)建方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：采用基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法，從原始激光雷達(dá)點(diǎn)云與原始視頻流中生成平滑的時(shí)序同步軌跡；應(yīng)用結(jié)合最小描述長(zhǎng)度原則與視覺(jué)語(yǔ)言模型語(yǔ)義校驗(yàn)的混合方法，將軌跡分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于殘差去器擴(kuò)散的MRI影像重建模型的構(gòu)建方法及應(yīng)用，包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中多模態(tài)MRI影像中的加噪模態(tài)作為目標(biāo)模態(tài)，非加噪模態(tài)作為先驗(yàn)?zāi)B(tài)，基于先驗(yàn)?zāi)B(tài)獲取先驗(yàn)?zāi)[瘤掩碼，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每一多模態(tài)MRI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于視覺(jué)自回歸模型的數(shù)字人生成系統(tǒng)，所述系統(tǒng)基于視覺(jué)自回歸模型引入BSQ多尺度圖像分詞器、條件圖像引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序注意力層構(gòu)建數(shù)字人生成模型，利用溫度圖調(diào)整時(shí)序注意力權(quán)重分布，實(shí)現(xiàn)人物身份標(biāo)簽和顏色編碼圖像序列引導(dǎo)的目標(biāo)數(shù)字人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于工程機(jī)械非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景的多源感知方法，涉及工程機(jī)械環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域，先對(duì)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成與RGB圖像對(duì)齊的2D透視圖，為后續(xù)的特征提取提供基礎(chǔ)。圖像分支利用改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語(yǔ)義分割，而點(diǎn)云分支則通...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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