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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請涉及一種基于多模態(tài)感知的LED顯示屏環(huán)境交互系統(tǒng)及控制方法。所述系統(tǒng)包括：多模態(tài)感知模塊，用于獲取LED顯示屏的環(huán)境信息；用戶位置分布包括用戶分布熱區(qū)圖、區(qū)域目標向量和干擾指數(shù)；環(huán)境融合感知模塊，用于根據(jù)環(huán)境光照強度、環(huán)境溫度狀態(tài)、區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于校園信息安全的管理方法，包括：獲取學生的原始信息圖像，基于圖像分塊機制將原始信息圖像拆分為若干個原始像素塊；構(gòu)建多維噪聲模型，從多維噪聲模型中提取對應的噪聲數(shù)據(jù)并注入對應的原始像素塊中；對注入后的原始像素塊進行重新融合，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖像識別批改答題內(nèi)容的方法及系統(tǒng)，屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。其中，該方法包括：獲取答題內(nèi)容圖像，通過預處理答題內(nèi)容圖像得到答題內(nèi)容基準圖像；通過級聯(lián)識別架構(gòu)識別答題內(nèi)容基準圖像提取待批改內(nèi)容；獲取標準答案，通過語義相似度模型計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于YOLOv8模型的餐食識別與卡路里估算方法及系統(tǒng)，通過輸入餐食圖像，基于YOLOv8模型實時檢測圖像中的食物、識別食物類別，結(jié)合食物的烹飪方式和分量信息，動態(tài)計算卡路里含量，實現(xiàn)了準確識別餐食場景食物和高效估算卡路里的功...
								
            
							
            
							
						
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								      融合局部密度與幾何特征的桿狀物識別方法，包括以下步驟：對點云數(shù)據(jù)進行預處理；針對點云數(shù)據(jù)的分布密度不同制定不同的分割條件，對點云簇進行自適應的區(qū)域生長分割；對分割好的點云簇進行性狀約束，以識別其中的桿狀物目標；對相似的點云簇進行分布密度數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識別方法，涉及目標檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實驗平臺，采集事故模擬實驗中的氣泡圖像并進行預處理；構(gòu)建鉛基堆SGTR事故模擬實驗氣泡圖像數(shù)據(jù)集；在傳統(tǒng)yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于自適應步長切片策略的遙感訓練樣本自動生成方法，涉及遙感影像處理領(lǐng)域，方法包括：獲取多源遙感數(shù)據(jù)并進行融合，得到融合影像；獲取地物標簽數(shù)據(jù)并進行柵格化處理，將地物標簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與所述融合影像對齊的標簽柵格影像，得到融合影像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的浮游生物智能化檢測方法，包括獲取浮游生物的圖像，輸入至訓練好的檢測模型，得到圖像中浮游生物的位置和類別。本基于深度學習的浮游生物智能化檢測方法通過對比學習模塊和重建圖像模塊相結(jié)合，通過多模態(tài)特征融合增強模型表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度錨圖的水下高光譜圖像聚類方法，屬于水下圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。主要包括：對水下高光譜圖像進行超像素分割；對分割后的高光譜圖像進行噪聲去除處理；學習去噪后的高光譜圖像的多尺度錨圖；對多種尺度錨圖進行矩陣分解，獲取超像素點的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于共識引導的水下高光譜圖像聚類方法，包括：引入填充矩陣進行視圖重構(gòu)并恢復缺失像素，以學習像素間的親和表示；將凈化后的特定視圖的親和表示分解為具有線性關(guān)系的共識表示和特異性表示；構(gòu)建高階視圖交互模塊，在共識表示的指導下學習具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大視角多視圖工業(yè)零件螺絲孔位匹配方法，包括建立雙層調(diào)度模型，首先，在生產(chǎn)車間傳輸帶的不同視角布置攝像頭，采集多視圖汽車零件圖像，通過隨機單應性變換制作數(shù)據(jù)集，對E?LoFTR模型進行訓練，提升模型適應能力；隨后選取同一時刻兩...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于雙域特征融合的紅外小目標檢測方法，包括：步驟1：將紅外圖像輸入網(wǎng)絡(luò)的編碼器模塊，依次提取并輸出四個階段的多尺度特征圖，用于表征不同層級的空間信息；步驟2：將步驟1中編碼部分第四階段的輸出特征圖送入瓶頸層模塊，經(jīng)過瓶頸層模塊的特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于熱力圖的牙模鋼絲制作方法，屬于口腔正畸技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：S1、識別口掃模型，根據(jù)預設(shè)取點規(guī)則選取出造型點，將造型點依次相連形成離散樣條曲線；S2、構(gòu)建SDF，用于計算離散樣條曲線的每個點到口掃模型的距離；S3、在每段距...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及虛擬仿真領(lǐng)域，提供了一種用于虛擬現(xiàn)實動畫播放的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，其首先對接收到的開發(fā)需求數(shù)據(jù)進行g(shù)ltf格式化處理以生成待加載模型數(shù)據(jù)，接著對該模型數(shù)據(jù)進行格式識別、初始化、屬性設(shè)置，并基于程序發(fā)布標準數(shù)據(jù)與過程動畫模型數(shù)據(jù)之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺與圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種圖像編輯中移除對象的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明第一方面提供了一種圖像編輯中移除對象的方法，其步驟包括：獲取待處理圖像和任務(wù)指令；根據(jù)所述任務(wù)指令，將所述待處理圖像輸入變自分編碼器得到潛在表示；將所述潛...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種確定輪廓圖形的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：獲取芯片的圖像，芯片包括多個芯粒，圖像中包括多個芯粒的輪廓圖形；基于每個輪廓圖形對應的版圖圖形的哈希編碼值對多個輪廓圖形進行分組，得到多個輪廓分組，其中，每個輪廓分組中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于智能感知和邊緣計算的光伏數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法，涉及光伏數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集模塊、標準數(shù)據(jù)處理模塊、特征組拼接模塊、理論發(fā)電功率分析模塊、發(fā)電效果分析模塊與光伏板健康分析模塊，監(jiān)測光伏板的運行情況，采集關(guān)于光伏板...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于量子深度強化學習的港口裝備集群多能源控制方法，包括：獲取港口的能源相關(guān)數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)預處理；將預處理后的所述能源相關(guān)數(shù)據(jù)和設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)根據(jù)量子編碼規(guī)則轉(zhuǎn)換為量子態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)量子態(tài)數(shù)據(jù)，利用量子策略網(wǎng)絡(luò)生成選擇能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種異構(gòu)圖節(jié)點表示學習方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取異構(gòu)圖和節(jié)點特征矩陣；將異構(gòu)圖和節(jié)點特征矩陣輸入異構(gòu)圖節(jié)點表示學習網(wǎng)絡(luò)進行學習，確定每種類型節(jié)點的節(jié)點向量表示；節(jié)點向量表示表征有效捕獲節(jié)點特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N測試電路設(shè)計方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，應用于計算機技術(shù)領(lǐng)域，該方法在根據(jù)集成電路的門級網(wǎng)表進行布局布線，得到集成電路的初始版圖后，根據(jù)初始版圖中功能單元以及金屬線的分布情況，將初始版圖劃分為多個子區(qū)域且集成電路中任一功能...
								
            
							
            
							
						
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