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								      本申請涉及一種狀態(tài)檢測方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取初始耗材盒圖像和當前耗材盒圖像，對初始耗材盒圖像和當前耗材盒圖像，進行前后幀差異特征提取，獲得耗材盒差異特征圖像，對耗材盒差異特征圖像進行圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術領域，具體為一種數(shù)據(jù)可視化病理圖分析系統(tǒng)，系統(tǒng)包括病理圖像降噪與增強模塊、病變區(qū)域判定模塊、局部紋理與全局結構融合模塊、自適應多尺度分割模塊、誤差修正與優(yōu)化模塊。本發(fā)明中，通過分析病理圖像中的顏色通道、細胞結構邊緣特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種家用電器的安裝位置選擇方法及系統(tǒng)，涉及物聯(lián)網(wǎng)技術領域，包括控制中心，所述控制中心連接有電器采集模塊、性能處理模塊、位置分析模塊、智能選擇模塊以及實況檢測模塊；根據(jù)房屋環(huán)境信息進行空間建模，獲得房屋網(wǎng)絡空間，對電器基礎信息進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、機器人及計算機可讀存儲介質，該方法應用于機器人，機器人包括攝像頭和位姿采集裝置，該方法包括：通過所述位姿采集裝置采集位姿，通過所述攝像頭采集圖像，根據(jù)所述位姿確定所述圖像對應的位姿，根據(jù)所述圖像和所述圖像對應的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及風險評估檢測技術領域，公開一種風險預警方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括：提取區(qū)域圖像中目標對象的像素坐標信息、尺寸信息和速度信息；依據(jù)像素坐標信息、尺寸信息和速度信息對目標對象之間的物理距離進行預測，得到目標對象之間的物理距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，公開了一種考慮領域異質性的聯(lián)邦語義分割方法、系統(tǒng)及裝置，包括：接收服務器發(fā)送的上一輪訓練的泛化全局模型，并將此作為本地模型的初始模型參數(shù)；采用本地模型，提取本輪訓練的本地圖像的特征圖和類別掩碼；采用本地模型進行標...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓練方法、對象分割方法、裝置以及電子設備，其中，方法包括：獲取多個點云數(shù)據(jù)，每個點云數(shù)據(jù)包括至少一個對象；對每個點云數(shù)據(jù)，獲取點云數(shù)據(jù)中每個點的語義信息；根據(jù)每個點云數(shù)據(jù)中每個點的語義信息，確定每個點的標簽，標簽用于指示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法、系統(tǒng)及設備，其中，基于協(xié)同注意力的高光譜圖像分類方法，通過三個并行的注意力模塊同時提取其空間維度和光譜維度的信息，實現(xiàn)多角度的特征提取為后續(xù)的特征提取和分類提供了基礎；并創(chuàng)新性的利用協(xié)同注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于確概雙注意力的高光譜圖像分類方法及模型，其中，該分類方法包括對高光譜圖像的原始特征進行確定性注意力處理，得到確定性注意力特征；對高光譜圖像的原始特征進行概率性注意力處理，得到概率性注意力特征；對確定性注意力特征和概率性注意力特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于電路自舉和SNN的腦腫瘤分類方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)學影像分析技術領域，SNN模型包括特征提取層、至少一個脈沖神經(jīng)單元以及輸出脈沖神經(jīng)元層，脈沖神經(jīng)單元包括第一脈沖神經(jīng)元層和自舉電路；其方法包括：基于特征提取層對接收的加密磁共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的洪澇災后評估方法，涉及洪澇災害監(jiān)測技術領域，解決了現(xiàn)有技術中對洪澇災害的評估并未考慮障礙物堆積，進而導致災害評估及災害告警不夠精確的問題。本發(fā)明首先基于無人機巡航拍攝的圖像進行圖像識別和分析，記錄障礙物區(qū)域的面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的活魚運輸質量評估方法及系統(tǒng)，包括：獲取水質監(jiān)測信息，根據(jù)所述水質監(jiān)測信息對運輸水體進行分析，得到運輸水體分析信息；對運輸魚體進行監(jiān)測，獲取魚體監(jiān)測信息，根據(jù)所述魚體監(jiān)測信息分析運輸魚體的外觀狀態(tài)，得到外觀狀態(tài)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種建筑物定損分類方法及裝置，該方法包括：根據(jù)社交媒體數(shù)據(jù)獲取多個建筑物的分類信息和地理位置信息，根據(jù)遙感影像數(shù)據(jù)獲取多個建筑物對應的各像素點在震前與震后的相關系數(shù)；將分類信息和地理位置信息分別與多個建筑物對應的遙感影像數(shù)據(jù)進行空...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種綠視指數(shù)估計模型構建及綠視指數(shù)監(jiān)測方法、裝置，屬于地理信息技術領域，所述方法為：獲取若干遙感切片圖像以及所述遙感切片圖像各自對應的若干街景圖像；其中，每張所述遙感切片圖像各自對應一道路網(wǎng)絡；根據(jù)所述若干街景圖像，確定對應所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種物料運輸車傾倒檢測方法、裝置及計算機程序產(chǎn)品。涉及人工智能及大數(shù)據(jù)領域，該方法包括：通過安裝在預設高度范圍內(nèi)的監(jiān)控設備采集物料運輸車圖像；將物料運輸車圖像輸入目標模型，得到物料運輸車的傾倒行為檢測結果，其中，目標模型通過卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種車輛識別碼的識別方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：確定待識別圖像的圖像質量；待識別圖像包含待識別的車輛識別碼；若圖像質量滿足預設的圖像質量條件，則對待識別圖像進行圖像增強處理和去噪重建處理，得到待...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖像描述方法、系統(tǒng)、存儲介質及電子設備，所述方法包括以下步驟：對圖像進行目標檢測，獲取所述圖像中的目標對象；對所述圖像進行全景分割，獲取所述圖像中的場景；獲取輸入文本提示，所述輸入文本提示用于指示根據(jù)所述目標對象和所述場景描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于人體檢測技術領域，公開了一種基于人工智能的學習狀態(tài)檢測方法及裝置，該方法包括：獲取自主學習視頻數(shù)據(jù)并提取多個圖像幀；將圖像幀輸入MediaPipe模型，得到人體骨架關鍵點坐標；將各個圖像幀的人體骨架關鍵點坐標進行時序排序，得到骨架...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種逗留時長的更新方法及裝置、存儲介質及電子裝置，涉及智慧家庭技術領域，該逗留時長的更新方法包括：在通過第一設備檢測到目標對象接近第二設備的識別范圍的情況下，獲取目標對象在所述識別范圍內(nèi)的第一逗留時長，其中，所述第一設備部署在所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多智能體交通信號的路口缺失信息處理方法，屬于交通控制系統(tǒng)技術領域。將交通信號控制中的多智能體強化學習建模為部分可觀測鄰居智能體感知型馬爾可夫博弈；在每個交通信號控制節(jié)點部署獨立智能體，將智能體劃分為可觀測智能體和不可觀測智...
								
            
							
            
							
						
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