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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：在當(dāng)前場(chǎng)景中采集圖像，對(duì)采集到的圖像中存在畸變的線(xiàn)性結(jié)構(gòu)的邊界像素點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，獲取線(xiàn)性結(jié)構(gòu)的邊界位置信息；根據(jù)邊界位置信息對(duì)水平方向和垂直方向上線(xiàn)性結(jié)構(gòu)的邊界進(jìn)行采樣，并對(duì)采樣點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及視覺(jué)識(shí)別領(lǐng)域，尤其涉及基于3D視覺(jué)的料架識(shí)別定位方法，通過(guò)利用3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)料架的精準(zhǔn)識(shí)別和定位，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)物料的存在、缺失、位置或姿態(tài)異常，以及料架結(jié)構(gòu)的完整性，通過(guò)空間區(qū)域劃分、空間突變特征識(shí)別、識(shí)別周期分析等步驟，能...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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(guò)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于全景圖像的視覺(jué)多目標(biāo)跟蹤方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)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(guò)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，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種磁瓦表面微小線(xiàn)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(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)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(xiàn)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(guò)步進(jìn)電機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jué)的農(nóng)機(jī)車(chē)輪損傷檢測(cè)方法，包括：根據(jù)相鄰局部正面車(chē)胎厚度區(qū)域的車(chē)輪厚度的差異情況，獲取每個(gè)局部正面車(chē)胎厚度區(qū)域的車(chē)輪彈性磨損程度；根據(jù)初始車(chē)輪磨損程度和車(chē)輪彈性磨損程度，獲取每個(gè)磨損車(chē)胎區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(xún)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)采集用戶(hù)在實(shí)際答題過(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(kù)、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(guò)數(shù)字孿生技術(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guò)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(yǔ)義共振場(chǎng)模擬模態(tài)間非線(xiàn)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(yǔ)義場(chǎng)；計(jì)算非線(xiàn)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(lái)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(kāi)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(shū)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(shū)文本語(yǔ)義特征、企業(yè)屬性特征和行為時(shí)序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種工程量清單智能匹配方法，其首先通過(guò)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(lèi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(kāi)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(guò)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(xiàn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(xiàn)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...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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