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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N工件型號(hào)識(shí)別方法和裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),其中,該方法包括:獲取待識(shí)別工件的待識(shí)別圖像;將待識(shí)別圖像與至少一個(gè)候選融合特征向量進(jìn)行匹配,得到匹配結(jié)果,其中,對(duì)于任意一個(gè)候選融合特征向量,候選融合特征向量對(duì)應(yīng)于唯一的工件型號(hào)...
          • 本發(fā)明涉及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與工業(yè)安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種基于多源感知的AR眼鏡危險(xiǎn)狀態(tài)動(dòng)態(tài)標(biāo)注方法及系統(tǒng),通過深度攝像頭、氣體傳感器等多源設(shè)備同步采集深度圖像、氣體濃度等數(shù)據(jù);經(jīng)改進(jìn)的危險(xiǎn)目標(biāo)檢測模型提取旋轉(zhuǎn)不變點(diǎn)云特征,融合多模態(tài)數(shù)據(jù)生成動(dòng)態(tài)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種輪轂缺陷的檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的缺陷檢測模型;其中,缺陷檢測模型包括設(shè)置有Transformer結(jié)構(gòu)的編碼器,Transformer結(jié)構(gòu)內(nèi)設(shè)置有多頭注意力機(jī)制,多頭注意力機(jī)制中包含初始...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┘谞钕贋V泡病灶分割模型訓(xùn)練方法、分割方法及設(shè)備,涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,訓(xùn)練方法包括:針對(duì)甲狀腺濾泡性灰度超聲圖像的各個(gè)圖像塊分別執(zhí)行基于對(duì)比度限制的對(duì)比度增強(qiáng)處理;將各個(gè)對(duì)比度增強(qiáng)塊進(jìn)行合并及邊緣平滑過渡處理以得到增強(qiáng)圖像樣本;采...
          • 本發(fā)明公開了一種用于無人機(jī)目標(biāo)識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精簡優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于無人機(jī)端側(cè)目標(biāo)檢測識(shí)別領(lǐng)域。其具體步驟如下:從無人機(jī)端側(cè)平臺(tái)獲取覆蓋工作場景和目標(biāo)種類的視頻數(shù)據(jù);將視頻數(shù)據(jù)回傳至云端,由開放詞匯視覺大模型進(jìn)行推理,標(biāo)定目標(biāo)類別;將標(biāo)定結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的林分樹種識(shí)別方法及系統(tǒng),所述方法包括以下步驟:獲取數(shù)據(jù),所述數(shù)據(jù)包括林地遙感影像數(shù)據(jù)和地面數(shù)據(jù);對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;構(gòu)建雙路徑CBAM?UNet網(wǎng)絡(luò)模型;將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入所述雙路徑CBAM?U...
          • 本發(fā)明公開林下種植技術(shù)領(lǐng)域的基于多源遙感影像融合的種植朝鮮淫羊藿區(qū)域識(shí)別方法,步驟包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的多源遙感數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理、基于預(yù)處理后的多源遙感數(shù)據(jù),提取與朝鮮淫羊藿林下種植相關(guān)的多源特征數(shù)據(jù)、對(duì)提取的多源特征進(jìn)行融合,并將融合的多...
          • 本申請(qǐng)涉及滑坡地質(zhì)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種水庫庫區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害識(shí)別方法及系統(tǒng),該方法包括:采集各時(shí)間點(diǎn)水庫庫區(qū)的SAR圖像以及DEM數(shù)據(jù);將相鄰時(shí)間點(diǎn)的SAR圖像組成主從SAR影像,獲取主從SAR影像的干涉圖,將主從SAR影像的干涉圖劃分...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于高光譜成像系統(tǒng)的生態(tài)濕地?cái)?shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng),所述方法包括獲取濕地區(qū)域的地圖,根據(jù)所述地圖選取無人機(jī),同步確定無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)路徑;接收無人機(jī)定時(shí)反饋的含有位置標(biāo)簽和時(shí)間標(biāo)簽的濕地圖像,對(duì)所述濕地圖像...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種用于城市低空的無人機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng),包括:通過傳感器網(wǎng)絡(luò)采集識(shí)別數(shù)據(jù),根據(jù)識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測,根據(jù)目標(biāo)檢測結(jié)果輸出主控決策;實(shí)時(shí)計(jì)算目標(biāo)檢測的干擾度,若干擾度超過閾值則啟動(dòng)輔助目標(biāo)識(shí)別,獲取輔助...
          • 本發(fā)明提供一種目標(biāo)載體狀態(tài)估計(jì)方法、裝置和電子設(shè)備,涉及計(jì)算機(jī)視覺和空間算法技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取圖像傳感器采集的當(dāng)前圖像幀,并對(duì)圖像傳感器采集的當(dāng)前圖像幀進(jìn)行特征提取得到原始特征點(diǎn)集;獲取至少一個(gè)輔助傳感器采集的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù);其中,...
          • 本申請(qǐng)公開了一種監(jiān)控影像事件識(shí)別分析追溯系統(tǒng)及方法、存儲(chǔ)介質(zhì),涉及智能監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括通信連接的服務(wù)器和攝像集群,攝像集群中各攝像頭分布在不同監(jiān)控區(qū)域;服務(wù)器用于獲取監(jiān)控視頻數(shù)據(jù);利用預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型對(duì)監(jiān)控圖像進(jìn)行分析,當(dāng)識(shí)別...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的青菜生長速率預(yù)測方法,包括以下步驟:采集青菜冠層圖像,并對(duì)圖像數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)預(yù)處理;通過對(duì)比不同網(wǎng)絡(luò)框架下的多種模型在多種超參數(shù)配置下的表現(xiàn),選出最優(yōu)模型,并利用最優(yōu)模型將冠層圖像分割為前景信息和背景信息,統(tǒng)計(jì)前景...
          • 本發(fā)明公開了一種基于位置信息的園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法,涉及園區(qū)安全管理技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明通過實(shí)時(shí)采集人員車輛定位數(shù)據(jù)、固定風(fēng)險(xiǎn)源坐標(biāo)、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)及視頻流數(shù)據(jù);采用Geohash算法將園區(qū)劃分網(wǎng)格,并通過滑動(dòng)時(shí)間窗口實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊;...
          • 本申請(qǐng)公開了一種公式識(shí)別及模型訓(xùn)練方法、裝置、相關(guān)設(shè)備及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)的公式識(shí)別模型中的圖像特征提取模塊和公式字符解碼模塊在訓(xùn)練階段,與公式結(jié)構(gòu)解碼模塊聯(lián)合訓(xùn)練,公式解碼結(jié)構(gòu)模塊基于圖像特征提取模塊輸出的圖像特征解碼...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的鳥類識(shí)別與生態(tài)監(jiān)測方法及其系統(tǒng),其中基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的鳥類識(shí)別與生態(tài)監(jiān)測方法,包括:根據(jù)圖像數(shù)據(jù)和聲紋數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理,進(jìn)行類型識(shí)別,得到類型識(shí)別結(jié)果;多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理包括:對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N協(xié)同叫號(hào)方法、終端與系統(tǒng)。其中協(xié)同叫號(hào)方法應(yīng)用于協(xié)同叫號(hào)系統(tǒng)中的任一叫號(hào)終端,該方法包括:確定服務(wù)隊(duì)列中的目標(biāo)用戶;根據(jù)目標(biāo)用戶的隊(duì)列屬性確定相應(yīng)的信息采集規(guī)則對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行信息采集,獲取目標(biāo)用戶的信息采集結(jié)果;在根據(jù)信息采集...
          • 本發(fā)明公開了一種電氣火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及電氣火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,包括采集原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并構(gòu)建火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù)集;基于火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù)集,提取彩色時(shí)頻圖像數(shù)據(jù),并使用YOLOv5模型獲取特征圖,應(yīng)用全局平均池化與最大池...
          • 本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧交通非現(xiàn)場執(zhí)法方法及系統(tǒng),涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、行駛數(shù)據(jù)、稱重?cái)?shù)據(jù)以及圖像視頻數(shù)據(jù),進(jìn)而制定車輛信息匹配規(guī)則以及異常行駛類型標(biāo)記規(guī)則,并構(gòu)建動(dòng)態(tài)自適應(yīng)識(shí)別模型,進(jìn)而快速識(shí)別車輛異常行駛...
          • 本發(fā)明公開了一種公路作業(yè)的安全監(jiān)管系統(tǒng),屬于道路作業(yè)監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:指令采集模塊接收含作業(yè)區(qū)多邊形頂點(diǎn)坐標(biāo)集和有效施工時(shí)段集的數(shù)字化許可指令集;指令解析模塊據(jù)此生成道路自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)管邊界,劃分作業(yè)階段并配置狀態(tài)標(biāo)識(shí)符;時(shí)空檢測模塊...
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