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								      本申請?zhí)峁┮环N融冰系統(tǒng)及融冰方法，該融冰系統(tǒng)包括：整流變壓器，包括至少兩個并聯(lián)的整流模塊；選相器，每個整流模塊連接一個選相器，每個選相器包括：正極選相模塊，配置為將整流模塊的正極連接至三相輸電線路中的非融冰相線路；負極選相模塊，配置為將整流...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及濕式制程設備技術領域，具體為一種半導體濕式制程設備，包括刻蝕箱體，所述刻蝕箱體的一側內部安裝有輸送機構，所述輸送機構之間放置有玻璃基板，所述刻蝕箱體的一側貫穿設置有排料口；攔截機構，所述攔截機構設于所述排料口靠近所述輸送機構的一側...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高屏蔽性能的復合型數(shù)據(jù)電纜，涉及電纜構造技術領域，包括護套和同軸設置在護套內的三角骨架，三角骨架由三條沿圓周均勻分布的輻條構成，輻條將護套內部分隔形成三個扇形腔室，三個扇形腔室內分別獨立容納光纖、銅纜和電源線，輻條內部沿軸向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視頻分析用于兒童多動癥行為早期預警監(jiān)測方法及存儲介質，首先利用多路視頻采集裝置確保對兒童行為的全面監(jiān)控，為后續(xù)分析提供充足的連續(xù)數(shù)據(jù)源；進一步地，通過圖像降噪和分割技術的使用確保監(jiān)控數(shù)據(jù)的質量，光流算法和背景減除算法的結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進間隙策略和深度確定性策略梯度算法的車輛隊列控制方法，包括以下步驟：建立考慮前車速度和自車速度差距的車間間隙策略，采用該策略構建MPC框架，并將車間最小安全距離加入MPC框架的約束條件；使用訓練好的深度確定性策略梯度算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于工業(yè)網(wǎng)絡智能終端設備的監(jiān)測系統(tǒng)，包括：智能終端設備監(jiān)測單元，用于對智能終端設備監(jiān)測，獲取到智能終端設備信息；防護設備監(jiān)測單元，用于對智能終端設備的防護設備進行監(jiān)測，獲取到防護設備監(jiān)測信息；處理單元，用于對智能終端設備信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種參數(shù)化三維人體姿態(tài)估計方法、裝置、設備及介質，其中，方法包括：獲取人體姿態(tài)圖像；將人體姿態(tài)圖像輸入至人體姿態(tài)估計模型，得到人體姿態(tài)的形狀參數(shù)和姿態(tài)參數(shù)；其中，人體姿態(tài)估計模型包括：圖像編碼器模塊，用于對人體姿態(tài)圖像進行特征編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于親屬面部特征相似度的實時換臉方法，涉及人工智能技術領域，包括以下步驟：S1.通過面部幾何特征提取與相似度計算驗證用戶親屬關系；S2.采用分幀異步處理與動態(tài)碼率適配實現(xiàn)200ms內實時渲染；S3.通過數(shù)字水印技術綁定換臉內...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術領域，提供了一種道路危險目標的檢測方法、裝置及計算機可讀存儲介質。道路危險目標的檢測方法包括：采用目標檢測模型對目標圖像進行處理，得到目標圖像中的候選目標的檢測框信息；采用車道分割線檢測模型對目標圖像進行處理，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術領域，提供了一種測距方法、裝置及計算機可讀存儲介質。測距方法包括：采用訓練完成的目標檢測模型對目標圖像進行處理，得到目標圖像中的目標對象的檢測框信息；檢測框信息包括檢測框的高度；根據(jù)檢測框的高度和目標圖像對應的攝像頭...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)多尺度特征融合和殘差上下文感知的遙感小目標檢測方法。包括具體步驟如下：S1獲取光學遙感圖像目標檢測數(shù)據(jù)集；S2構建多尺度卷積解耦模塊,擴充感受視野；S3構建動態(tài)自適應特征融合，集成動態(tài)維度感知模塊，實現(xiàn)自適應特征融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種雜交水稻制種植株圖像數(shù)據(jù)深度聚類方法和系統(tǒng)，涉及農業(yè)人工智能技術。包括：獲取不同生長階段和不同尺度的雜交水稻穗圖像作為訓練集；采用數(shù)據(jù)增廣方法獲取原始圖像的增強圖像，基于增強圖像的圖像嵌入構建正負樣本對，訓練一個用于提取圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維場景重建技術領域，尤其涉及一種應用于三維空間點云的顏色融合處理方法及裝置。方法包括：獲取目標空間點的目標空間坐標；目標空間點包括三維空間點云中的至少一個待進行顏色融合的空間點；根據(jù)目標空間坐標，對每個目標空間點和預設的索引網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于幾何約束的視覺測量系統(tǒng)相機主距標定方法與系統(tǒng)。該方法包括：獲取多個控制點的物方坐標，并在拍攝場景中確定多個幾何約束指針點；其中，多個幾何約束指針點對稱分布；識別左右相機拍攝的圖像中各控制點的像點，基于像點坐標和圖像的外方位元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于背景平面點云的反光物料機器人抓取位姿檢測方法，包括以下步驟：1)采集場景點云并進行預處理，分離物料與工作臺背景點云；2)對物料點云進行三維目標檢測，實現(xiàn)粗定位；3)對各物料點云進行邊界提取，分離內外邊界、點排序并進行邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的同步定位與建圖方法，包括：利用深度學習模型提取圖像特征，獲得特征點概率張量和描述符張量；根據(jù)幀間特征關系以及幀內特征關系自適應地篩選特征點概率張量中的特征點，生成篩選后的特征點集合；利用篩選后的特征點集合和描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度小波變換的BEVFusion工業(yè)巡檢機器人定位方法，通過離散小波變換對多模態(tài)傳感器輸入特征進行多頻域分解，分離出低低頻、高低頻、低高頻與高高頻信息，并結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡以及全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)提取后特征的增強。具體而...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及PCB板檢測技術領域，尤其涉及一種基于機器視覺的多工位PCB板檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：識別多個工位的攝像頭位置，并進行自適應焦距調整，從而得到每一個攝像頭的自適應焦距參數(shù)；根據(jù)所述自適應焦距參數(shù)進行多工位PCB板并行視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于牙片影像上下頜的實際咬合錯位咬合關系的識別方法，涉及影像識別技術領域，該方法通過構建云端牙片識別服務器，并結合影像數(shù)據(jù)庫的云連接技術，能夠自動化處理大規(guī)模牙片影像集。每一顆牙齒的實際中心點坐標提取、牙齒間距擬合以及偏差計算，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模糊熵的發(fā)動機射線圖像局部增強方法。該方法包括：獲取初始發(fā)動機射線圖像；對初始發(fā)動機射線圖像進行處理，得到全局色調映射圖像；通過三態(tài)中值濾波器對全局色調映射圖像進行濾波處理，得到目標濾波圖像；基于模糊熵對目標濾波圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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