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          • 本發(fā)明涉及展示板領(lǐng)域,特別是涉及一種快速更換式可拼接廣告展板。包括兩個(gè)滑動(dòng)座、透明護(hù)板、兩對(duì)定位座、第一導(dǎo)桿和第二導(dǎo)桿;透明護(hù)板設(shè)置在兩個(gè)滑動(dòng)座之間,透明護(hù)板的兩端分別沿第一方向穿過(guò)兩個(gè)滑動(dòng)座,然后彎曲并沿第二方向穿回滑動(dòng)座,第一方向和第二...
          • 本發(fā)明提供高爾夫智能球車實(shí)時(shí)定位與交通管理系統(tǒng),涉及交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)量化草坪、聲學(xué)等多維環(huán)境狀態(tài)并融合成統(tǒng)一的綜合通行成本地圖,實(shí)現(xiàn)了從最短距離到環(huán)境影響最小化的全局最優(yōu)路徑規(guī)劃。進(jìn)一步地,通過(guò)前瞻性地分析路徑風(fēng)險(xiǎn),生成...
          • 本發(fā)明公開了基于LoRa技術(shù)的工業(yè)遙控器系統(tǒng)及其實(shí)時(shí)可靠通信控制方法,屬于工業(yè)無(wú)線控制技術(shù)領(lǐng)域,其方法具體包括:采集通信鏈路質(zhì)量參數(shù)構(gòu)建多維鏈路質(zhì)量評(píng)估模型并輸出鏈路質(zhì)量評(píng)分;基于評(píng)分利用模糊邏輯決策算法動(dòng)態(tài)調(diào)整LoRa物理層參數(shù),獲得優(yōu)化...
          • 本發(fā)明提出了一種融合多模態(tài)推理能力的校園安全分析預(yù)警方法及系統(tǒng),屬于智慧校園安全技術(shù)領(lǐng)域;包括校園內(nèi)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集;依次對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、輕量化處理和隱私化處理;利用云端DeepSeek引擎對(duì)經(jīng)過(guò)輕量化處理和隱私化處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)公開一種死雞識(shí)別、定位及姿態(tài)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及家禽健康監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取深度相機(jī)采集的待測(cè)雞籠的可見光圖像和深度圖像;將待測(cè)雞籠的可見光圖像輸入至雞只識(shí)別模型中,得到目標(biāo)雞只識(shí)別結(jié)果;當(dāng)目標(biāo)雞只識(shí)別結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及文檔處理與數(shù)據(jù)提取領(lǐng)域,具體公開了一種基于大語(yǔ)言模型的PDF文本提取方法及系統(tǒng),本發(fā)明對(duì)目標(biāo)PDF文檔各頁(yè)內(nèi)容定位標(biāo)記得到第一待識(shí)別區(qū)域以及第二待識(shí)別區(qū)域,剔除待識(shí)別區(qū)域的噪聲干擾特征;制定多層次文本邏輯重構(gòu)策略完成對(duì)目標(biāo)PDF文...
          • 本申請(qǐng)涉及了一種電子圖書中的文字識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),通過(guò)Transformer與CNN的協(xié)同工作,同時(shí)保留整體結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)特征,能夠準(zhǔn)確分割復(fù)雜形狀輪廓內(nèi)的文字區(qū)域,消除背景圖案對(duì)文字識(shí)別的干擾。通過(guò)形狀分割框定精確的識(shí)別范圍,避免傳...
          • 本發(fā)明涉及點(diǎn)云圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種3D目標(biāo)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、裝置、介質(zhì);首先對(duì)目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的點(diǎn)進(jìn)行體素化和網(wǎng)格化,得到網(wǎng)格體素化點(diǎn)云;然后,篩選網(wǎng)格體素化點(diǎn)云中的前景點(diǎn),經(jīng)特征維度轉(zhuǎn)化后進(jìn)行若干次差分注意力處理、下采樣處理和前景點(diǎn)更...
          • 本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)感知注意力的實(shí)時(shí)交通目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng),該方法通過(guò)構(gòu)建改進(jìn)的Mobilenetv3網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),融入自適應(yīng)通道注意力機(jī)制提取交通目標(biāo)底層語(yǔ)義特征,利用自適應(yīng)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度特征融合。基于交通目標(biāo)運(yùn)動(dòng)、空間位置及外觀...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N消防頭盔頦帶規(guī)范佩戴檢測(cè)方法及裝置,還方法包括獲取消防員頭部原始圖像數(shù)據(jù),構(gòu)建頦帶?下巴間動(dòng)態(tài)負(fù)空間表征框(通過(guò)拓?fù)涓采w動(dòng)態(tài)間隙實(shí)現(xiàn)),提取頦帶動(dòng)態(tài)脫離間隙,執(zhí)行空間約束檢測(cè)。若檢測(cè)結(jié)果違反頭盔?人體解剖結(jié)構(gòu)空間約束,則生成違...
          • 本發(fā)明涉及智慧工地管理技術(shù),其公開了一種用于EPC工程智慧工地的安全管控方法、裝置及系統(tǒng),提高對(duì)施工人員實(shí)際作業(yè)過(guò)程中安全裝置佩戴狀態(tài)的識(shí)別準(zhǔn)確率。本發(fā)明中的安全管控方法包括:向無(wú)人機(jī)發(fā)送廣播指令,廣播指令用于控制無(wú)人機(jī)廣播數(shù)據(jù)提取指令;接...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提出了基于高分辨率圖像的激光器件生產(chǎn)線動(dòng)態(tài)監(jiān)控方法,包括:對(duì)激光器件生產(chǎn)線上各組件通過(guò)高分辨率攝像頭跟蹤得到連續(xù)幀的組件圖像;分析組件圖像中單個(gè)組件的中心點(diǎn)分布及邊緣的分布角度,量化單個(gè)組件的剛體誤差性;量化單個(gè)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于解耦提示表示的目標(biāo)動(dòng)力學(xué)參數(shù)自主辨識(shí)方法,屬于航天器技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)解耦提示表示實(shí)現(xiàn)域泛化,能夠適應(yīng)復(fù)雜的空間環(huán)境變化,實(shí)現(xiàn)對(duì)航天器柔性結(jié)構(gòu)變形和振動(dòng)的高精度監(jiān)測(cè),并反演出柔性結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)參數(shù),為航天器健康狀態(tài)評(píng)估和...
          • 本發(fā)明公開了一種事件聚合的短視頻信息檢測(cè)方法,涉及網(wǎng)絡(luò)空間安全信息檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取目標(biāo)事件下的所有短視頻及其多模態(tài)信息,提取事件、視頻及多模態(tài)信息特征;構(gòu)建事件圖,包含事件、視頻和模態(tài)節(jié)點(diǎn),并根據(jù)節(jié)點(diǎn)間的包含關(guān)系和相似度建立相...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于跨模態(tài)共性交互的合成圖像檢測(cè)方法,包括步驟:輸入圖像被并行送入兩個(gè)分支:空域處理分支直接處理原始圖像并利用高頻自增強(qiáng)模塊強(qiáng)化空間域偽影;頻域處理分支則首先通過(guò)離散小波變換(DWT)提取高頻分量;然后利用多尺度頻率增強(qiáng)模塊...
          • 本發(fā)明公開一種基于無(wú)人機(jī)跨攝像頭目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤系統(tǒng)及方法,涉及圖像關(guān)聯(lián)模型技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明無(wú)人機(jī)輔助標(biāo)定模塊通過(guò)包括無(wú)人機(jī)攝像頭在內(nèi)的多個(gè)攝像頭采集視頻,并提取視頻得到多個(gè)攝像頭視角的圖像中各個(gè)目標(biāo)的像素坐標(biāo);提取無(wú)人機(jī)圖像與GIS地圖中的...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于仿生視覺的目標(biāo)探測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取采集到的目標(biāo)光譜信息以及目標(biāo)偏振信息圖;構(gòu)建目標(biāo)光譜信息對(duì)應(yīng)的光譜特征金字塔,并確定目標(biāo)偏振信息圖對(duì)應(yīng)的目標(biāo)偏振特征,以及基于光譜特征金字塔和目標(biāo)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)成像方法,包括以下步驟:S1,基于軸向深度卷積和注意力門控機(jī)制構(gòu)建輕量化網(wǎng)絡(luò);S2,將實(shí)驗(yàn)采集到的桶信號(hào)與散斑進(jìn)行差分關(guān)聯(lián)成像;S3,將差分關(guān)聯(lián)成像結(jié)果輸入到輕量化網(wǎng)絡(luò)中,得到預(yù)估桶信號(hào);S4,構(gòu)建損失函...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種軸封組件表面質(zhì)量檢測(cè)方法,其方法包括:對(duì)采集的軸封組件表面圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)后,進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng),并定位圓形邊緣并提取,將剩余連通域記為特征區(qū)域;通過(guò)計(jì)算特征可信度獲得熱裂紋區(qū)域;擬合熱裂紋趨勢(shì)線,以特征區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種結(jié)合視覺和X光檢測(cè)技術(shù)的缺陷檢測(cè)方法,該方法包括在檢測(cè)對(duì)象表面覆蓋區(qū)域同步采集視覺圖像數(shù)據(jù)和X光透射數(shù)據(jù),經(jīng)聯(lián)合預(yù)處理完成噪聲抑制、偽影消除及時(shí)間對(duì)齊后,分別提取表面紋理特征和內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征,通過(guò)...
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