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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種亮度調(diào)節(jié)控制方法與亮度調(diào)節(jié)裝置,涉及車載系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域。其中,亮度調(diào)節(jié)控制方法包括獲取光線參數(shù)與位置數(shù)據(jù)、時(shí)間信息;確定車輛的當(dāng)前場(chǎng)景;生成對(duì)應(yīng)的控制信號(hào),驅(qū)動(dòng)背光光源工作。本申請(qǐng)通過(guò)融合光線參數(shù)、位置數(shù)據(jù)及時(shí)間信息,實(shí)現(xiàn)多...
          • 提供一種顯示裝置的驅(qū)動(dòng)方法和驅(qū)動(dòng)裝置。該方法包括:為多個(gè)子幀設(shè)置互不相同的PWM脈沖寬度閾值以及一個(gè)PWM脈沖信號(hào)寬度設(shè)定值;根據(jù)每幀圖像的原始灰度數(shù)據(jù)利用打散算法來(lái)得到各個(gè)子幀的原始PWM脈沖寬度;對(duì)于原始PWM脈沖寬度大于PWM脈沖寬度...
          • 本發(fā)明涉及針刺模擬技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明涉及一種用于脈沖電治療訓(xùn)練的中醫(yī)穴位針刺模擬方法。其包括以下步驟:S1、向用戶采集訓(xùn)練需求,并將訓(xùn)練需求輸入至針刺模擬裝置;S2、建立人體形態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù);本發(fā)明通過(guò)基于人體形態(tài)數(shù)據(jù)和訓(xùn)練穴位列表,對(duì)不同電流強(qiáng)度...
          • 本申請(qǐng)涉及基于水上電子卡口的圖像識(shí)別船舶行為的方法,涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過(guò)水上電子卡口抓拍系統(tǒng)采集目標(biāo)船舶的多角度圖像,構(gòu)建三維模型;利用船型數(shù)據(jù)庫(kù)匹配固定預(yù)警水位線,結(jié)合實(shí)時(shí)航行干擾信息校正輸出適配預(yù)警水位線;分析預(yù)設(shè)時(shí)區(qū)的船舶...
          • 本發(fā)明屬于城市交通管理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種停車場(chǎng)出入活動(dòng)對(duì)道路通行能力影響的評(píng)估方法及系統(tǒng),為了解決停車場(chǎng)出入活動(dòng)對(duì)道路通行能力影響的量化評(píng)估問(wèn)題,本發(fā)明首先,按照設(shè)定的距離,沿銜接道路長(zhǎng)度方向?qū)︺暯拥缆愤M(jìn)行分段;繪制車輛在各個(gè)斷面內(nèi)不同時(shí)...
          • 本發(fā)明涉及火災(zāi)預(yù)警的技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于熱輻射定向反射的火災(zāi)預(yù)警裝置,包括安裝座、紅外傳感器組件、主反射鏡和外殼;還包括轉(zhuǎn)盤(pán)、環(huán)形測(cè)角部件和測(cè)角頭,轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)安裝在安裝座的下方,紅外傳感器組件豎直安裝在轉(zhuǎn)盤(pán)的下端面的中部,主反射鏡安裝...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于跨模態(tài)文本語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的少樣本缺陷識(shí)別方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中異常樣本稀缺且缺陷類型動(dòng)態(tài)演化導(dǎo)致的檢測(cè)模型泛化不足問(wèn)題,通過(guò)建立動(dòng)態(tài)特征重組機(jī)制與自適應(yīng)判別邊界,實(shí)現(xiàn)僅需少量正常數(shù)據(jù)即可精準(zhǔn)識(shí)別未知的...
          • 本發(fā)明涉及圖像校正技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖像校正的牛肉質(zhì)量分類方法。本發(fā)明根據(jù)每個(gè)大理石花紋連通域的形態(tài)特征,獲得每個(gè)大理石花紋連通域的生長(zhǎng)方向以及生長(zhǎng)趨勢(shì)程度,篩選出大理石花紋生長(zhǎng)連通域;根據(jù)不同大理石花紋生長(zhǎng)連通域的生長(zhǎng)方向分布,以...
          • 本發(fā)明提供智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人圖形識(shí)別方法及避障系統(tǒng),涉及圖像模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)引入偏振成像,有效抑制水珠高光,避免了將光學(xué)偽影誤判為病害,顯著提升了識(shí)別準(zhǔn)確性。針對(duì)低置信度目標(biāo),獨(dú)創(chuàng)的微區(qū)熱激勵(lì)物理復(fù)核機(jī)制,能在線確認(rèn)其真實(shí)物理屬性,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了用于城市軌道交通的數(shù)據(jù)采集與用戶行為分析系統(tǒng),涉及行為分析技術(shù)領(lǐng)域,包括圖像采集模塊實(shí)時(shí)采集含像素點(diǎn)坐標(biāo)與數(shù)量的圖像數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)其預(yù)處理;中央計(jì)算處理模塊經(jīng)綜合計(jì)算和標(biāo)準(zhǔn)化處理得乘客換乘混亂參數(shù),分析后若混亂則調(diào)用提示...
          • 本發(fā)明屬于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提供了一種動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的多目標(biāo)視覺(jué)識(shí)別方法及系統(tǒng),包括:在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下實(shí)時(shí)采集多目標(biāo)識(shí)別圖像,整理為多目標(biāo)時(shí)序圖像序列,構(gòu)建多目標(biāo)識(shí)別圖像的背景模型,結(jié)合基于光流場(chǎng)計(jì)算的動(dòng)態(tài)背景干擾補(bǔ)償,生成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)掩碼矩陣,...
          • 本發(fā)明提供了一種基于邊緣檢測(cè)和邊界斷線連接的田塊提取方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域、遙感圖像處理領(lǐng)域,田塊提取方法具體包括如下步驟:步驟1:提取遙感影像中的田塊范圍矢量數(shù)據(jù)A;步驟2:提取所述遙感影像的田塊邊界概率圖;步驟3:對(duì)所述邊界概率圖進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于時(shí)序遙感Mamba的遙感影像語(yǔ)義變化檢測(cè)方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:對(duì)時(shí)序遙感影像先進(jìn)行輕量化局部特征提取,然后捕捉地表動(dòng)態(tài)變化,得到多尺度特征;對(duì)多尺度特征先進(jìn)行拼接,然后提取特征,再按照層級(jí)進(jìn)行拼接,得到融合特征;...
          • 本發(fā)明涉及鋒面路徑追蹤技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的昆明準(zhǔn)靜止鋒自動(dòng)識(shí)別方法,包括:獲取昆明準(zhǔn)靜止鋒歷史位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù);利用昆明準(zhǔn)靜止鋒歷史位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),獲取昆明準(zhǔn)靜止鋒標(biāo)簽集;利用氣象數(shù)據(jù),獲取RGB圖像數(shù)據(jù)集;將昆明準(zhǔn)...
          • 本申請(qǐng)屬于視覺(jué)傳感數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種視覺(jué)傳感數(shù)據(jù)融合的氣體成像方法,方法主要包括:獲取原始傳感器信號(hào),對(duì)原始傳感器信號(hào)進(jìn)行多源同步與特征提取,得到同步特征數(shù)據(jù);基于同步特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行抗擾動(dòng)空間配準(zhǔn)處理,生成空間映射數(shù)據(jù)集;對(duì)空...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)融合的肝病圖像識(shí)別處理方法、介質(zhì)及設(shè)備,方法包括:采集肝病診斷過(guò)程中的多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù);對(duì)多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)特征提取,得到血流?影像關(guān)聯(lián)特征;根據(jù)血流?影像關(guān)聯(lián)特征構(gòu)建生理約束的時(shí)空對(duì)齊模型,輸出血管幾何拓?fù)渚W(wǎng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)知識(shí)蒸餾的礦物識(shí)別方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及礦物識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,所述礦物識(shí)別方法包括:獲取各類礦物圖像及物理屬性數(shù)據(jù),并將其進(jìn)行編碼;將各類礦物圖像及編碼后向量輸入混合礦物識(shí)別模型中,得到各礦物類別概率;其中,使用礦...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的多級(jí)爆破巖體結(jié)構(gòu)面智能化識(shí)別方法,包括:首先,通過(guò)獲取空間序列爆破工作面的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集。接著,對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,依據(jù)解譯標(biāo)志表對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行解譯,標(biāo)注爆破巖體結(jié)構(gòu)面的位置和范圍,生成標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)...
          • 一種對(duì)復(fù)雜環(huán)境下滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行診斷的方法,屬于軸承故障診斷領(lǐng)域,將軸承的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖像后進(jìn)行預(yù)處理,突出圖像中故障特征的邊緣信息和局部變化后輸入可變形卷積層,自適應(yīng)調(diào)整采樣點(diǎn)并提取圖像中的故障特征;依次經(jīng)過(guò)堆疊的多個(gè)故障特征提取模...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,公開(kāi)了一種三維遮擋體素剔除方法、狀態(tài)估計(jì)方法、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括:獲取載體運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的連續(xù)多幀圖像和連續(xù)多幀點(diǎn)云;針對(duì)每一幀圖像中的每個(gè)像素塊,計(jì)算各像素塊在每一圖像幀中的像素強(qiáng)度方差,以確定各圖像幀中的所有穩(wěn)定...
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