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								      本發(fā)明屬于水下圖像處理和裂縫檢測技術領域，具體說是一種水電站大壩水下裂縫圖像定位方法，包括以下步驟：采集大壩表面裂縫的圖像數(shù)據(jù)并獲取關鍵圖像；對采集到的水下圖像進行預處理，采用基于YOLOv9的裂縫目標檢測網(wǎng)絡對預處理后的圖像進行裂縫區(qū)域的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像技術領域，尤其是涉及一種基于深度學習和邊緣檢測的圖像矢量化方法及系統(tǒng)，所述方法，包括獲取家電模塊的圖像數(shù)據(jù)，并對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行預處理；將預處理后的圖像數(shù)據(jù)作為輸入構建邊緣檢測模型，對邊緣檢測模型輸出的邊緣概率圖進行優(yōu)化處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于物理散射模型引導的SAR圖像生成方法，包含物理引導的特征調(diào)制、屬性散射中心特征約束及生成網(wǎng)絡訓練。物理引導的特征調(diào)制通過設計多尺度注意力模塊PMA，將俯仰角參數(shù)化編碼與多尺度卷積融合，動態(tài)增強關鍵散射特征，補償俯仰角變化導...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種退役風機的處理方法、裝置及設備，涉及風機技術領域和三維模型技術領域。該方法包括：接收退役風機的至少一種類型的待處理部件的部件參數(shù)后，確定并展示每一待處理部件所對應的部件三維模型；接收退役風機所對應的安置類型之后，確定匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng)，涉及視覺檢測技術領域。該基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng)，包括S1.識別目標邊界框及類別標簽，將邊界框覆蓋區(qū)域劃分為語義關鍵塊，非邊界框區(qū)域劃分為背景塊；S2.通過高可靠通信信道優(yōu)先傳輸語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種機器人抓取姿態(tài)預測方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及機器人視覺領域。所述方法包括以物體圖像和隱含意圖的文本指令為輸入，以明確意圖的文本指令為期望輸出，對意圖推理模型進行訓練；以物體圖像和明確意圖的文本指令為輸入，以區(qū)域分割圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于改進RT?DETR的麥穗自動檢測與計數(shù)方法，步驟包括：1)采集麥田小麥視頻；2)在FasterNet結構中引入SENetV2注意力機制，構建一個新的特征提取模塊FasterSEV2；3)用FasterSEV2代替RT?DETR的主干...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視頻監(jiān)控與人工智能的滯洪區(qū)實時安全監(jiān)測方法，涉及水利工程與人工智能交叉領域，包括采集滯洪區(qū)的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，并對所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)進行預處理；利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對預處理后的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)進行特征提取和識別，生成監(jiān)測特征數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像識別技術領域，尤其是涉及一種基于SSM?YOLO?tiny輕量化改進算法的多種食用菌復雜環(huán)境下檢測方法，能夠提升在復雜環(huán)境下對多種食用菌的分類檢測精度，同時保持較低的計算開銷。通過減低模型深度和通道數(shù)，引入Slim?Neck結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種預警信息生成方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，通過獲取重點人員基礎信息；所述重點人員基礎信息包括原始圖像信息；基于所述原始圖像信息構建針對重點人員的人臉特征標識；獲取視頻流數(shù)據(jù)，并從所述視頻流數(shù)據(jù)中提取實時人臉特征；當判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于環(huán)境感知和智能分析的滯洪區(qū)應急撤退預警方法，涉及防洪減災技術領域，包括采集滯洪區(qū)現(xiàn)場的原始數(shù)據(jù)，形成監(jiān)測點陣；通過將監(jiān)測點陣按照地理網(wǎng)格劃分成若干監(jiān)測單元，并根據(jù)降雨數(shù)據(jù)和土壤濕度數(shù)據(jù)建立降雨滲透模型，結合地形高程數(shù)據(jù)構...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車輛預警方法、裝置以及電子設備，該車輛預警方法包括：根據(jù)多個預警監(jiān)控模型各自需求的信號的類型，對多個預警監(jiān)控模型進行分組，獲得多個任務組以及多個任務組各自對應的任務，每個任務組中包括至少一個預警監(jiān)控模型，多個預警監(jiān)控模型是由...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種風況預警方法、存儲介質(zhì)、程序產(chǎn)品、設備、系統(tǒng)及載具。該風況預警方法包括：根據(jù)當前風況數(shù)據(jù)，以及載具所處環(huán)境的風況特征數(shù)據(jù)，對載具進行風況預警處理。本申請通過風況預警處理可以及時對載具進行風況預警，有助于用戶或路人等及時采取措施...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于信息技術領域，涉及一種基于Three.js的地下停車導航系統(tǒng)，包括：停車場數(shù)據(jù)采集模塊，用于實時采集停車場的車位狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至后端服務器；后端服務器，用于管理數(shù)據(jù)庫以及處理停車場數(shù)據(jù)采集模塊和客戶端的請求；數(shù)據(jù)庫，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種處理語音混淆的命名實體矯正方法及系統(tǒng)，包括：檢測給定的語音識別文本中的損壞實體；對損壞實體逐一執(zhí)行音素級檢索操作，基于損壞實體與預定義實體的語音相似度從預定義實體列表中篩選出候選實體；采用雙編碼器結構計算候選實體與語音識別文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能檢測技術，揭露了一種基于風機葉片音頻信號的葉片損傷分類方法，包括：獲取風機音頻信號，利用第一圖像轉換模型將風機音頻信號轉換成第一信號圖像，及利用第二圖像轉換模型將風機音頻信號轉換成第二信號圖像；將第一信號圖像以及第二信號圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于氣溶膠分析儀的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，屬于氣溶膠分析儀的數(shù)據(jù)處理技術領域，包括步驟：根據(jù)光源系統(tǒng)和探測器采集氣溶膠顆粒的光吸收信號，生成原始電信號；通過對所述原始電信號進行預處理，得到預處理數(shù)據(jù)；從預處理后的數(shù)據(jù)中提取黑碳氣溶...
								
            
							
            
							
						
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								      本方案屬于數(shù)字病理圖像處理領域，具體涉及基于細胞輪廓的智能輔助診斷系統(tǒng)及方法。基于細胞輪廓的智能輔助診斷方法包括以下步驟：S10：獲取染色后的病理組織圖像，通過顏色反卷積算法分離病理組織圖像中的HE染色通道，根據(jù)分離結果識別標記圖像中細胞核...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與醫(yī)療健康交叉領域，尤其涉及一種基于知識圖譜的體質(zhì)智能評估方法。包括：獲取面部圖像并進行預處理，得到預處理后的面部圖像，將預處理后的面部圖像輸入至定制化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行特征提取，輸出特征向量；基于特征向量和知識圖譜，計算每...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種分化型甲癌術后碘?131輻射安全智能管理系統(tǒng)和方法，本發(fā)明結合查房機器人來實現(xiàn)分化型甲癌術后患者的輻射安全智能管理，能夠通過查房機器人來無接觸動態(tài)掃描分化型甲癌術后患者及周圍環(huán)境的輻射劑量，并通過查房機器人對患者進行智能預測，...
								
            
							
            
							
						
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