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          • 本發(fā)明提供一種建筑物定損分類方法及裝置,該方法包括:根據(jù)社交媒體數(shù)據(jù)獲取多個建筑物的分類信息和地理位置信息,根據(jù)遙感影像數(shù)據(jù)獲取多個建筑物對應(yīng)的各像素點在震前與震后的相關(guān)系數(shù);將分類信息和地理位置信息分別與多個建筑物對應(yīng)的遙感影像數(shù)據(jù)進行空...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的活魚運輸質(zhì)量評估方法及系統(tǒng),包括:獲取水質(zhì)監(jiān)測信息,根據(jù)所述水質(zhì)監(jiān)測信息對運輸水體進行分析,得到運輸水體分析信息;對運輸魚體進行監(jiān)測,獲取魚體監(jiān)測信息,根據(jù)所述魚體監(jiān)測信息分析運輸魚體的外觀狀態(tài),得到外觀狀態(tài)分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的洪澇災(zāi)后評估方法,涉及洪澇災(zāi)害監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中對洪澇災(zāi)害的評估并未考慮障礙物堆積,進而導致災(zāi)害評估及災(zāi)害告警不夠精確的問題。本發(fā)明首先基于無人機巡航拍攝的圖像進行圖像識別和分析,記錄障礙物區(qū)域的面...
          • 本發(fā)明提供了一種基于電路自舉和SNN的腦腫瘤分類方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)學影像分析技術(shù)領(lǐng)域,SNN模型包括特征提取層、至少一個脈沖神經(jīng)單元以及輸出脈沖神經(jīng)元層,脈沖神經(jīng)單元包括第一脈沖神經(jīng)元層和自舉電路;其方法包括:基于特征提取層對接收的加密磁共...
          • 本發(fā)明涉及基于確概雙注意力的高光譜圖像分類方法及模型,其中,該分類方法包括對高光譜圖像的原始特征進行確定性注意力處理,得到確定性注意力特征;對高光譜圖像的原始特征進行概率性注意力處理,得到概率性注意力特征;對確定性注意力特征和概率性注意力特...
          • 本發(fā)明涉及一種基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法、系統(tǒng)及設(shè)備,其中,基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法,通過三個并行的注意力模塊同時提取其空間維度和光譜維度的信息,實現(xiàn)多角度的特征提取為后續(xù)的特征提取和分類提供了基礎(chǔ);并創(chuàng)新性的利用協(xié)同注意...
          • 本申請公開了一種模型訓練方法、對象分割方法、裝置以及電子設(shè)備,其中,方法包括:獲取多個點云數(shù)據(jù),每個點云數(shù)據(jù)包括至少一個對象;對每個點云數(shù)據(jù),獲取點云數(shù)據(jù)中每個點的語義信息;根據(jù)每個點云數(shù)據(jù)中每個點的語義信息,確定每個點的標簽,標簽用于指示...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種考慮領(lǐng)域異質(zhì)性的聯(lián)邦語義分割方法、系統(tǒng)及裝置,包括:接收服務(wù)器發(fā)送的上一輪訓練的泛化全局模型,并將此作為本地模型的初始模型參數(shù);采用本地模型,提取本輪訓練的本地圖像的特征圖和類別掩碼;采用本地模型進行標...
          • 本申請涉及風險評估檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開一種風險預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:提取區(qū)域圖像中目標對象的像素坐標信息、尺寸信息和速度信息;依據(jù)像素坐標信息、尺寸信息和速度信息對目標對象之間的物理距離進行預(yù)測,得到目標對象之間的物理距...
          • 本申請涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、機器人及計算機可讀存儲介質(zhì),該方法應(yīng)用于機器人,機器人包括攝像頭和位姿采集裝置,該方法包括:通過所述位姿采集裝置采集位姿,通過所述攝像頭采集圖像,根據(jù)所述位姿確定所述圖像對應(yīng)的位姿,根據(jù)所述圖像和所述圖像對應(yīng)的位...
          • 本發(fā)明公開了一種家用電器的安裝位置選擇方法及系統(tǒng),涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,包括控制中心,所述控制中心連接有電器采集模塊、性能處理模塊、位置分析模塊、智能選擇模塊以及實況檢測模塊;根據(jù)房屋環(huán)境信息進行空間建模,獲得房屋網(wǎng)絡(luò)空間,對電器基礎(chǔ)信息進行...
          • 本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種數(shù)據(jù)可視化病理圖分析系統(tǒng),系統(tǒng)包括病理圖像降噪與增強模塊、病變區(qū)域判定模塊、局部紋理與全局結(jié)構(gòu)融合模塊、自適應(yīng)多尺度分割模塊、誤差修正與優(yōu)化模塊。本發(fā)明中,通過分析病理圖像中的顏色通道、細胞結(jié)構(gòu)邊緣特征...
          • 本申請涉及一種狀態(tài)檢測方法、裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取初始耗材盒圖像和當前耗材盒圖像,對初始耗材盒圖像和當前耗材盒圖像,進行前后幀差異特征提取,獲得耗材盒差異特征圖像,對耗材盒差異特征圖像進行圖...
          • 本發(fā)明將原始RGB彩色圖分解為RGB灰度圖以及顏色信息,將原始水下單色圖與RGB灰度圖分別分解為基礎(chǔ)層與細節(jié)層,將原始水下單色圖的基礎(chǔ)層與RGB灰度圖的基礎(chǔ)層進行融合,將原始水下單色圖的細節(jié)層與RGB灰度圖細節(jié)層進行融合,將融合基礎(chǔ)層與融合...
          • 本申請公開了一種三維掃描數(shù)據(jù)的處理方法,包括:獲取目標對象的三維掃描數(shù)據(jù);在第一分辨率下對三維掃描數(shù)據(jù)進行融合處理,得到第一點云數(shù)據(jù);響應(yīng)于第二分辨率,對三維掃描數(shù)據(jù)進行融合處理,得到第二點云數(shù)據(jù),其中,第一分辨率的值大于第二分辨率的值;對...
          • 本申請涉及信息傳播技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種碳排放知識傳播方法及裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)。本申請?zhí)岢隽艘环N碳排放知識傳播方法,旨在提高碳排放知識傳播的有效性。該方法首先確定參與對象并獲取其虛擬資源,為后續(xù)的個性化傳播做準備。接著,構(gòu)建虛擬牌桌作為...
          • 本申請涉及基于智能模型的學生崗位推薦系統(tǒng)、方法。該系統(tǒng)包括:學生管理模塊,用于收集并存儲應(yīng)屆生的學生簡歷特征和求職意向;其中,所述學生簡歷特征包括:個人基礎(chǔ)特征、技能特征、學術(shù)特征和實習特征中至少一個;公司管理模塊,用于收集并存儲崗位特征;...
          • 本發(fā)明涉及審批管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)的審批效率管理方法,方法包括以下步驟:S1:獲取目標員工的行為數(shù)據(jù),基于行為數(shù)據(jù)獲取審批請求的權(quán)利值;S2:對審批節(jié)點設(shè)置權(quán)利值區(qū)間,確定審批請求的權(quán)利值所在的權(quán)利值區(qū)間A;獲取權(quán)利值區(qū)間...
          • 本發(fā)明公開了一種大數(shù)據(jù)物資采購審計系統(tǒng),屬于大數(shù)據(jù)審計技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于從多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)及外部數(shù)據(jù)源獲取物資采購相關(guān)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)清洗模塊,用于對物資采購相關(guān)數(shù)據(jù)進行清洗、校驗及異常處理,生成標準化數(shù)據(jù);審計模塊,基于標準化數(shù)據(jù),...
          • 本發(fā)明公開一種基于區(qū)塊鏈的冷鏈物流端側(cè)上鏈采集裝置,用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、身份核驗、區(qū)塊鏈存證的全流程自動化處理;通過傳感器單元采集冷鏈運輸設(shè)備的環(huán)境數(shù)據(jù),并與主控單元進行數(shù)據(jù)交互;區(qū)塊鏈安全護盾單元通過加密算法實現(xiàn)端到端加密傳輸,并基于聯(lián)盟鏈...
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