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								      本發(fā)明涉及一種手寫筆筆順檢測(cè)的方法及裝置，其方法包括：基于安裝在手寫筆端部的標(biāo)定板對(duì)雙目相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，以獲取手寫筆書寫過(guò)程的連續(xù)圖像；基于標(biāo)定板幾何中心在雙目相機(jī)對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)變化，實(shí)時(shí)計(jì)算手寫筆的軌跡；基于標(biāo)定板的法向運(yùn)動(dòng)特征，對(duì)所述軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)一種基于雙分支自注意力機(jī)制的駕駛員行為識(shí)別方法，有效解決駕駛員行為識(shí)別算法由于駕駛員個(gè)體行為差異導(dǎo)致的錯(cuò)誤識(shí)別問(wèn)題。步驟為：(1)使用公開(kāi)數(shù)據(jù)集并按照駕駛員劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，對(duì)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于AI智能識(shí)別技術(shù)的煤礦井口智能化安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法，本發(fā)明基于AI智能識(shí)別技術(shù)分析礦工在井口附近的活動(dòng)頻率，確定礦工活動(dòng)的聚類中心，并根據(jù)活動(dòng)半徑劃分多個(gè)子區(qū)域，對(duì)各子區(qū)域的第一環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于視頻流動(dòng)態(tài)追蹤的電力設(shè)施積液監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)，涉及人工智能機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，包括接入電廠監(jiān)控設(shè)備的視頻流，進(jìn)行定時(shí)抽幀，對(duì)圖像逐幀處理；使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識(shí)別算法，對(duì)抽取的幀圖像進(jìn)行積液區(qū)域檢測(cè)，若檢測(cè)到積液，則將當(dāng)前幀設(shè)為基準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于時(shí)間序列遙感影像的濱海濕地復(fù)雜地表精細(xì)制圖方法，包括：獲取時(shí)序多光譜影像，對(duì)時(shí)序多光譜影像切塊形成時(shí)序光譜圖像補(bǔ)?。粚?duì)所述時(shí)序光譜圖像補(bǔ)丁進(jìn)行時(shí)間?空間?光譜三個(gè)特征的提取與交互；引入時(shí)間指數(shù)分支，對(duì)時(shí)間特征進(jìn)行增強(qiáng)；利用特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于目標(biāo)識(shí)別的工業(yè)冒灰檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括在工業(yè)管道處部署攝像頭，采集管道影像得到視頻流，基于深度學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別模型對(duì)視頻流進(jìn)行第一次識(shí)別；對(duì)第一次識(shí)別出的存在冒灰或漏氣的圖片進(jìn)行裁剪，在獲取冒...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種變電站設(shè)備盲點(diǎn)巡視檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括根據(jù)變電站中的電力設(shè)備形狀特征和遮擋設(shè)備的樹(shù)葉形狀特征計(jì)算得到電力設(shè)備與樹(shù)葉的空間分布圖，采用隨機(jī)森林算法根據(jù)電力設(shè)備形狀特征和樹(shù)葉形狀特征得到電力設(shè)備和樹(shù)葉的位置關(guān)系，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于室內(nèi)環(huán)境特征的多線激光雷達(dá)SLAM點(diǎn)云稠密化方法，方法包括：使用第一幀糾偏后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)點(diǎn)云，構(gòu)建初始化地圖：對(duì)每一幀糾偏后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)施特征提取、數(shù)據(jù)匹配與特征融合，然后構(gòu)建殘差方程；根據(jù)所述殘差方程，通過(guò)非線性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種虛實(shí)結(jié)合的互動(dòng)社交系統(tǒng)及實(shí)現(xiàn)方法，該方法包括：接收用戶上傳的正面人像圖像，基于預(yù)設(shè)的圖像生成模型及微調(diào)模型，生成用戶的定制化2D卡通風(fēng)格圖像；根據(jù)所述2D卡通風(fēng)格圖像，通過(guò)三維重建技術(shù)生成對(duì)應(yīng)的3D卡通數(shù)字人模型；將所述3D...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供三維數(shù)字人流媒體質(zhì)量評(píng)估方法、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。將數(shù)字人模型轉(zhuǎn)換為數(shù)字人流媒體進(jìn)行展示，獲取表面特征評(píng)分，基于交互動(dòng)作序列控制對(duì)應(yīng)的數(shù)字人模型進(jìn)行交互生成第一評(píng)估流媒體，獲取動(dòng)作執(zhí)行評(píng)分和交互效果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及汽車智能控制技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種高程預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在準(zhǔn)確預(yù)測(cè)車輛輪胎的高程信息。所述方法包括：通過(guò)第一深度學(xué)習(xí)模型，根據(jù)雙目相機(jī)獲取的待檢測(cè)場(chǎng)景圖像得到對(duì)應(yīng)的視差圖；根據(jù)所述視差圖以及所述雙目相機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于缺陷檢測(cè)的系統(tǒng)、設(shè)備、方法及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該系統(tǒng)包括：圖像獲取模塊用于獲取被測(cè)物體表面的原始圖像；圖像切片模塊用于對(duì)原始圖像進(jìn)行切片處理得到多個(gè)切片圖像；預(yù)構(gòu)建的缺陷檢測(cè)模型用于對(duì)各切片圖像進(jìn)行推理得到對(duì)應(yīng)的局部缺陷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種游離皮瓣移植術(shù)的創(chuàng)面?zhèn)槌曉u(píng)估方法，包括：對(duì)獲取的超聲灰度圖像進(jìn)行分塊處理得到各個(gè)增強(qiáng)分析待選分塊，分塊處理有助于提升脂肪區(qū)域與水腫區(qū)域的對(duì)比度；通過(guò)脂肪特征篩選參數(shù)進(jìn)行篩選得到若干個(gè)增強(qiáng)分析目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N邊緣增強(qiáng)方法、圖像形成作業(yè)方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：首先根據(jù)原始圖像對(duì)應(yīng)的邊緣圖像，確定邊緣直方圖；然后，根據(jù)邊緣直方圖，確定邊緣目標(biāo)閾值；最后，根據(jù)邊緣目標(biāo)閾值，確定邊緣二值化圖像數(shù)據(jù)?？衫斫?，根據(jù)邊緣直方圖的數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種店鋪資源的規(guī)劃方法及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取店鋪選址的評(píng)估數(shù)據(jù)信息；提取店鋪選址的評(píng)估數(shù)據(jù)信息中的店鋪選址綜合分值；若店鋪選址綜合分值大于等于預(yù)設(shè)第一分值，則將店鋪選址對(duì)應(yīng)的位置信息進(jìn)行標(biāo)識(shí)，得到標(biāo)識(shí)位置；若店鋪選址綜合分值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種消防設(shè)備運(yùn)行狀況智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，涉及消防設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，包括：狀態(tài)偏差獲取單元，用于獲取消防設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，結(jié)合排熵法分析消防設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)特征，并與正常運(yùn)行狀態(tài)特征進(jìn)行對(duì)比獲取狀態(tài)偏差；失效概率預(yù)測(cè)單元，用于基于狀態(tài)偏差劃...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)可視數(shù)據(jù)的電能質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及配電網(wǎng)電能評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過(guò)多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集電氣運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)及負(fù)荷特性數(shù)據(jù)，經(jīng)時(shí)空對(duì)齊生成動(dòng)態(tài)可視數(shù)據(jù)集。利用小波變換提取電壓暫降特征，結(jié)合LSTM挖掘諧波時(shí)序特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及軌道交通網(wǎng)絡(luò)與城市規(guī)劃融合評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種軌道交通網(wǎng)絡(luò)與城市規(guī)劃融合評(píng)估方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過(guò)獲取城市軌道交通數(shù)據(jù)的覆蓋范圍的人口數(shù)據(jù)和各區(qū)域人口數(shù)據(jù)，結(jié)合城市軌道交通評(píng)估預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)獲取第三軌道影響數(shù)據(jù)和第四軌道影響數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于數(shù)字孿生的水利水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，包括如下步驟：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，用于采集處理氣象數(shù)據(jù)；水庫(kù)群數(shù)字孿生建模模塊，用于構(gòu)建動(dòng)態(tài)數(shù)字孿生水庫(kù)群仿真模型；未來(lái)狀態(tài)預(yù)測(cè)模塊，用于預(yù)測(cè)水庫(kù)群未來(lái)狀態(tài)變化趨勢(shì)；聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種電動(dòng)汽車個(gè)體用戶充電需求預(yù)測(cè)方法及裝置，本方法基于社區(qū)內(nèi)EV用戶的充電行為數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)及節(jié)假日數(shù)據(jù)，構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集；通過(guò)多源數(shù)據(jù)預(yù)處理模型對(duì)所述多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗及標(biāo)準(zhǔn)化處理，獲得處理后多源數(shù)據(jù)集；通過(guò)雙層聚類模型對(duì)所述處理...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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