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          • 本申請(qǐng)公開了一種基于CCD圖像傳感器的圓徑測(cè)量誤差補(bǔ)償方法,所述方法包括:獲取待測(cè)物體的數(shù)字圖像;對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)光強(qiáng)評(píng)估和修正,以生成修正后的數(shù)字圖像;對(duì)修正后的數(shù)字圖像,通過預(yù)設(shè)的邊緣補(bǔ)償模型,生成圖像邊緣坐標(biāo)點(diǎn)集;基于圖像邊緣坐標(biāo)點(diǎn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于全景圖像的視覺多目標(biāo)跟蹤方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過將全景RGB圖像輸入至特征提取網(wǎng)絡(luò),提取圖像特征并生成可學(xué)習(xí)實(shí)例,并通過解碼網(wǎng)絡(luò)獲取目標(biāo)的邊界框及屬性信息;基于歷史軌跡構(gòu)建軌跡實(shí)例以提取當(dāng)前幀的預(yù)測(cè)信息,...
          • 本發(fā)明公開了一種磁瓦表面微小線性缺陷的定性檢測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及磁性材料無損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。通過光源方位角動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)凸顯不同走向缺陷的散射特性,構(gòu)建包含低角度線性光源與高分辨率偏振相機(jī)的多向照明成像系統(tǒng);這中間除了光源外,攝像頭通過步進(jìn)電機(jī)...
          • 本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于圖像處理的膠水涂抹缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括:通過窄帶藍(lán)光LED對(duì)PCB板膠水涂抹區(qū)域光照成像獲取原始數(shù)據(jù);利用自適應(yīng)色彩分離通道選擇識(shí)別不同膠水得到特征數(shù)據(jù);依據(jù)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行三維膠路建模分析形...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于計(jì)算機(jī)視覺的農(nóng)機(jī)車輪損傷檢測(cè)方法,包括:根據(jù)相鄰局部正面車胎厚度區(qū)域的車輪厚度的差異情況,獲取每個(gè)局部正面車胎厚度區(qū)域的車輪彈性磨損程度;根據(jù)初始車輪磨損程度和車輪彈性磨損程度,獲取每個(gè)磨損車胎區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種PCB拼板自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明采用局部拍攝后拼接的方式獲得PCB拼版的整體圖像,此方式節(jié)約了成本。其次,本發(fā)明識(shí)別出待測(cè)圖像上的元器件,對(duì)于每一個(gè)元器件:基于該元器件從預(yù)設(shè)的關(guān)系...
          • 本發(fā)明涉及一種基于光照迭代調(diào)整的輕量級(jí)低光圖像增強(qiáng)方法,將待處理圖像進(jìn)行HVI顏色空間變換獲得HVI圖像,分離出光照強(qiáng)度分量得到光照強(qiáng)度特征圖,對(duì)HVI圖像進(jìn)行卷積處理得到淺層特征圖;對(duì)光照強(qiáng)度特征圖和淺層特征圖進(jìn)行特征融合和亮度調(diào)整得到深...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺與圖像盲去模糊技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于分層貝葉斯表示的自監(jiān)督圖像盲去模糊方法,包括:獲取清晰圖像并進(jìn)行處理,合成模糊圖像,建立模糊圖像數(shù)據(jù)集;基于運(yùn)動(dòng)退化模型結(jié)合模糊圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建分層貝葉斯先驗(yàn)?zāi)P秃湍繕?biāo)函數(shù)...
          • 本申請(qǐng)適用于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,提供一種混合空間索引方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中方法包括:確定檢索查詢請(qǐng)求指示的目標(biāo)三維空間范圍在目標(biāo)投影平面上的第一投影區(qū)域;基于二維空間索引,從多個(gè)三維對(duì)象中篩選出在所述目標(biāo)投影平面上的投影區(qū)域與...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)認(rèn)知評(píng)估題卷構(gòu)建系統(tǒng)及方法,涉及題卷評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,通過采集用戶在實(shí)際答題過程中的首次模態(tài)響應(yīng)行為,提取模態(tài)響應(yīng)時(shí)間向量,并進(jìn)一步推導(dǎo)出模態(tài)響應(yīng)順序向量與模態(tài)響應(yīng)權(quán)重向量,進(jìn)而在多題范圍內(nèi)統(tǒng)計(jì)構(gòu)建模態(tài)響應(yīng)權(quán)重集合,并據(jù)此...
          • 本發(fā)明公開了一種建筑工程安全、質(zhì)量巡檢系統(tǒng)及方法,建筑工程安全、質(zhì)量巡檢系統(tǒng)包括相互之間數(shù)據(jù)連接的巡檢機(jī)器人、BIM模型數(shù)據(jù)庫、數(shù)字孿生引擎、AI分析模塊以及云端管理平臺(tái),本發(fā)明提高了巡檢效率和準(zhǔn)確性,確保了工程安全和質(zhì)量通過數(shù)字孿生技術(shù),...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息感知與決策技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種多源感知融合的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng);所述方法包括:通過將多源異構(gòu)農(nóng)業(yè)感知信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)空張量并構(gòu)建語義共振場(chǎng)模擬模態(tài)間非線性耦合,利用引力演化機(jī)制驅(qū)動(dòng)多模態(tài)數(shù)據(jù)自適應(yīng)聚合形成融合語義場(chǎng);計(jì)算非線性...
          • 本申請(qǐng)公開了一種影響因子的確定方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)、電子裝置、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域,該影響因子的確定方法包括:獲取目標(biāo)交易系統(tǒng)的目標(biāo)歷史數(shù)據(jù),其中,所述目標(biāo)歷史數(shù)據(jù)包括:歷史評(píng)估價(jià)格、歷史交易價(jià)格、歷史交易評(píng)估值;根據(jù)所述目標(biāo)歷史...
          • 本發(fā)明公開了一種農(nóng)村金融風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警系統(tǒng),涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,包括評(píng)價(jià)得分統(tǒng)計(jì)單元、預(yù)測(cè)模型分析單元、初始個(gè)體篩選單元、超參數(shù)優(yōu)化單元、超參數(shù)確定單元和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別單元。本發(fā)明使用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別單元獲取指定農(nóng)作物在預(yù)測(cè)周期內(nèi)的價(jià)格以及產(chǎn)量,來...
          • 本發(fā)明屬于招投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的圍串標(biāo)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及終端設(shè)備;方法包括:構(gòu)建動(dòng)態(tài)的圖結(jié)構(gòu)模型;獲取標(biāo)書文本數(shù)據(jù)、投標(biāo)企業(yè)的工商信息數(shù)據(jù)以及歷史投標(biāo)行為數(shù)據(jù);分別提取標(biāo)書文本語義特征、企業(yè)屬性特征和行為時(shí)序...
          • 本發(fā)明公開了一種工程量清單智能匹配方法,其首先通過對(duì)項(xiàng)目描述進(jìn)行深度解析,形成關(guān)鍵特征字典,構(gòu)成后續(xù)精準(zhǔn)匹配的基礎(chǔ);接著,采用“粗篩?精排”兩階段流程:在粗篩階段,將指向?qū)I(yè)分類的項(xiàng)目編碼與能快速鎖定核心要素的關(guān)鍵特征相結(jié)合,對(duì)龐大的標(biāo)準(zhǔn)定...
          • 本發(fā)明屬于工業(yè)設(shè)備健康監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,公開一種基于持續(xù)優(yōu)化Mamba網(wǎng)絡(luò)的機(jī)床進(jìn)給軸精度退化預(yù)測(cè)性維護(hù)方法。本發(fā)明通過三向振動(dòng)傳感器采集機(jī)床進(jìn)給軸振動(dòng)信號(hào),經(jīng)基線矯正、濾波降噪及自編碼器特征提取后,構(gòu)建低維特征向量。利用試驗(yàn)平臺(tái)軸...
          • 本發(fā)明公開了一種基于顯式反饋的人力資源增強(qiáng)推薦方法及裝置,涉及在線招聘技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取目標(biāo)崗位信息、針對(duì)目標(biāo)崗位投遞的簡(jiǎn)歷文本信息和招聘方對(duì)目標(biāo)崗位投遞簡(jiǎn)歷的顯式反饋信息;提取簡(jiǎn)歷摘要信息和招聘需求信息,從招聘需求信息中提取篩選條件...
          • 本申請(qǐng)適用于通信技術(shù)領(lǐng)域,提供了商品庫存管理方法、裝置及電子設(shè)備,包括:獲取商品購買請(qǐng)求;將商品購買請(qǐng)求分配到對(duì)應(yīng)的庫存段;判斷目標(biāo)庫存段的剩余庫存是否滿足商品購買請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的商品購買數(shù)量要求;若目標(biāo)庫存段的剩余庫存滿足商品購買請(qǐng)求對(duì)應(yīng)的商品...
          • 本發(fā)明公開了基于AI的多式聯(lián)運(yùn)資源協(xié)同動(dòng)態(tài)配置方法,包括以下步驟:構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)層,用于采集多維數(shù)據(jù);對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)信息,動(dòng)態(tài)構(gòu)建數(shù)字孿生平臺(tái);訓(xùn)練多個(gè)智能體;并將多個(gè)智能體在聯(lián)邦學(xué)習(xí)集群框架下進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練;...
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