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								      本發(fā)明涉及針刺模擬技術領域。本發(fā)明涉及一種用于脈沖電治療訓練的中醫(yī)穴位針刺模擬方法。其包括以下步驟：S1、向用戶采集訓練需求，并將訓練需求輸入至針刺模擬裝置；S2、建立人體形態(tài)數(shù)據(jù)庫；本發(fā)明通過基于人體形態(tài)數(shù)據(jù)和訓練穴位列表，對不同電流強度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及基于水上電子卡口的圖像識別船舶行為的方法，涉及圖像識別技術領域，包括：通過水上電子卡口抓拍系統(tǒng)采集目標船舶的多角度圖像，構建三維模型；利用船型數(shù)據(jù)庫匹配固定預警水位線，結合實時航行干擾信息校正輸出適配預警水位線；分析預設時區(qū)的船舶...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于城市交通管理技術領域，提供了一種停車場出入活動對道路通行能力影響的評估方法及系統(tǒng)，為了解決停車場出入活動對道路通行能力影響的量化評估問題，本發(fā)明首先，按照設定的距離，沿銜接道路長度方向對銜接道路進行分段；繪制車輛在各個斷面內不同時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災預警的技術領域，特別是涉及一種基于熱輻射定向反射的火災預警裝置，包括安裝座、紅外傳感器組件、主反射鏡和外殼；還包括轉盤、環(huán)形測角部件和測角頭,轉盤轉動安裝在安裝座的下方，紅外傳感器組件豎直安裝在轉盤的下端面的中部，主反射鏡安裝...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于跨模態(tài)文本語義驅動的少樣本缺陷識別方法，屬于圖像處理技術領域。本發(fā)明針對工業(yè)質檢場景中異常樣本稀缺且缺陷類型動態(tài)演化導致的檢測模型泛化不足問題，通過建立動態(tài)特征重組機制與自適應判別邊界，實現(xiàn)僅需少量正常數(shù)據(jù)即可精準識別未知的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像校正技術領域，具體涉及一種基于圖像校正的牛肉質量分類方法。本發(fā)明根據(jù)每個大理石花紋連通域的形態(tài)特征，獲得每個大理石花紋連通域的生長方向以及生長趨勢程度，篩選出大理石花紋生長連通域；根據(jù)不同大理石花紋生長連通域的生長方向分布，以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供智能農業(yè)機器人圖形識別方法及避障系統(tǒng)，涉及圖像模式識別技術領域，本發(fā)明通過引入偏振成像，有效抑制水珠高光，避免了將光學偽影誤判為病害，顯著提升了識別準確性。針對低置信度目標，獨創(chuàng)的微區(qū)熱激勵物理復核機制，能在線確認其真實物理屬性，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于城市軌道交通的數(shù)據(jù)采集與用戶行為分析系統(tǒng)，涉及行為分析技術領域，包括圖像采集模塊實時采集含像素點坐標與數(shù)量的圖像數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預處理模塊對其預處理；中央計算處理模塊經(jīng)綜合計算和標準化處理得乘客換乘混亂參數(shù)，分析后若混亂則調用提示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于視覺識別技術領域，本發(fā)明提供了一種動態(tài)場景下的多目標視覺識別方法及系統(tǒng)，包括：在動態(tài)場景下實時采集多目標識別圖像，整理為多目標時序圖像序列，構建多目標識別圖像的背景模型，結合基于光流場計算的動態(tài)背景干擾補償，生成運動目標掩碼矩陣，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于邊緣檢測和邊界斷線連接的田塊提取方法，涉及計算機視覺領域、遙感圖像處理領域，田塊提取方法具體包括如下步驟：步驟1：提取遙感影像中的田塊范圍矢量數(shù)據(jù)A；步驟2：提取所述遙感影像的田塊邊界概率圖；步驟3：對所述邊界概率圖進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于時序遙感Mamba的遙感影像語義變化檢測方法，涉及圖像處理技術領域，包括：對時序遙感影像先進行輕量化局部特征提取，然后捕捉地表動態(tài)變化，得到多尺度特征；對多尺度特征先進行拼接，然后提取特征，再按照層級進行拼接，得到融合特征；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋒面路徑追蹤技術領域，特別是涉及一種基于深度學習的昆明準靜止鋒自動識別方法，包括：獲取昆明準靜止鋒歷史位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)；利用昆明準靜止鋒歷史位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，獲取昆明準靜止鋒標簽集；利用氣象數(shù)據(jù)，獲取RGB圖像數(shù)據(jù)集；將昆明準...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于視覺傳感數(shù)據(jù)融合技術領域，具體提供了一種視覺傳感數(shù)據(jù)融合的氣體成像方法，方法主要包括：獲取原始傳感器信號，對原始傳感器信號進行多源同步與特征提取，得到同步特征數(shù)據(jù)；基于同步特征數(shù)據(jù)集進行抗擾動空間配準處理，生成空間映射數(shù)據(jù)集；對空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)融合的肝病圖像識別處理方法、介質及設備，方法包括：采集肝病診斷過程中的多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)；對多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)進行跨模態(tài)特征提取，得到血流?影像關聯(lián)特征；根據(jù)血流?影像關聯(lián)特征構建生理約束的時空對齊模型，輸出血管幾何拓撲網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)知識蒸餾的礦物識別方法、系統(tǒng)及存儲介質，涉及礦物識別技術領域，所述礦物識別方法包括：獲取各類礦物圖像及物理屬性數(shù)據(jù)，并將其進行編碼；將各類礦物圖像及編碼后向量輸入混合礦物識別模型中，得到各礦物類別概率；其中，使用礦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的多級爆破巖體結構面智能化識別方法，包括：首先，通過獲取空間序列爆破工作面的多源異構數(shù)據(jù)，構建多模態(tài)數(shù)據(jù)集。接著，對數(shù)據(jù)集進行預處理，依據(jù)解譯標志表對數(shù)據(jù)集進行解譯，標注爆破巖體結構面的位置和范圍，生成標注訓練數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種對復雜環(huán)境下滾動軸承故障進行診斷的方法，屬于軸承故障診斷領域，將軸承的振動信號轉換為時頻圖像后進行預處理，突出圖像中故障特征的邊緣信息和局部變化后輸入可變形卷積層，自適應調整采樣點并提取圖像中的故障特征；依次經(jīng)過堆疊的多個故障特征提取模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理領域，公開了一種三維遮擋體素剔除方法、狀態(tài)估計方法、設備和介質。該方法包括：獲取載體運動過程中的連續(xù)多幀圖像和連續(xù)多幀點云；針對每一幀圖像中的每個像素塊，計算各像素塊在每一圖像幀中的像素強度方差，以確定各圖像幀中的所有穩(wěn)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于單階段網(wǎng)絡的跨域少樣本目標檢測方法，涉及計算機視覺技術領域，將查詢圖像和支持目標經(jīng)過權重共享的基座大模型中得到查詢圖像特征和支持目標特征；然后支持目標特征經(jīng)過支持集編碼器細化后和查詢圖像特征送入查詢圖像編碼器中，在提取查詢圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨域少樣本目標檢測中特征混淆的解決方法，屬于跨域少樣本目標檢測技術領域，包括以下步驟：S1:對查詢圖像進行特征提取，獲得查詢圖像塊特征序列；對支持集序列進行特征提取，獲得支持集特征序列；S2:將查詢圖像塊特征序列和支持集特征...
								
            
							
            
							
						
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