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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種資源調(diào)節(jié)潛力評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取待評(píng)估的至少一個(gè)初始建筑以及各所述初始建筑在不同歷史時(shí)刻下的用電數(shù)據(jù)；所述初始建筑的用電數(shù)據(jù)包括所述初始建筑對(duì)應(yīng)的空調(diào)用電數(shù)據(jù)；基于各...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于分層優(yōu)化的露天礦卡車調(diào)度與故障調(diào)整方法及系統(tǒng)，包括：獲取露天礦的基礎(chǔ)調(diào)度參數(shù)，包括電鏟、卸載點(diǎn)、礦卡的基本配置、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、車輛運(yùn)行成本、各設(shè)備服務(wù)能力及產(chǎn)量要求，建立礦卡－電鏟－卸載點(diǎn)任務(wù)分配模型，面向?qū)嶋H作業(yè)時(shí)序的礦卡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種衛(wèi)星測(cè)控遙感一體化任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng)，主要解決現(xiàn)有測(cè)控與遙感任務(wù)分離失敗率高及調(diào)度效率低等問題。其實(shí)現(xiàn)方案是：低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)傳輸測(cè)控遙感任務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包并通過地面站接收；地面控制中心產(chǎn)生任務(wù)列表；地面站設(shè)備產(chǎn)生設(shè)備信息并通過與...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種優(yōu)化配送流程的方法，包括以下步驟：啟動(dòng)掃碼系統(tǒng)，建立網(wǎng)絡(luò)通信連接；根據(jù)系統(tǒng)生成的訂單列表，工作人員依次前往指定貨架進(jìn)行取貨操作；使用掃碼槍掃描每件商品的條形碼；將包裝完成的商品置于運(yùn)輸車輛內(nèi)的指定位置；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于學(xué)情信息的崗位能力分析系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：成績量化單元，其用以采集用戶的科目成績和科目學(xué)分，以及計(jì)算得到綜合技能值和專業(yè)技能值；建模單元，其用以構(gòu)建學(xué)習(xí)檢測(cè)模型；成績檢測(cè)單元，其用以采集用戶完成學(xué)習(xí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開能源數(shù)字孿生平臺(tái)及構(gòu)建方法，涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，通過分布式智能傳感器網(wǎng)絡(luò)采集能源系統(tǒng)各階段的多元感知數(shù)據(jù)，并進(jìn)行噪聲過濾、數(shù)據(jù)精簡和特征提煉，方法涉及將相鄰階段的感知數(shù)據(jù)兩兩分組，通過特征提煉網(wǎng)絡(luò)提取特征向量，并利用轉(zhuǎn)換矩陣將后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，提供一種基于深度學(xué)習(xí)的新能源發(fā)電設(shè)備缺陷識(shí)別系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：邊緣設(shè)備、云端服務(wù)器及運(yùn)維終端；邊緣設(shè)備用于獲取新能源發(fā)電設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，輸入預(yù)先構(gòu)建的缺陷初篩模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高壓變壓器繞線機(jī)線圈完整性檢測(cè)裝置及方法，所述裝置包括：圖像采集模塊，用于獲取繞制線圈的表面圖像；深度檢測(cè)模塊，用于獲取繞制線圈的深度信息并生成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；圖像處理模塊，用于對(duì)表面圖像和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；尺寸與深度分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于爬行機(jī)器人的檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及建設(shè)工程技術(shù)領(lǐng)域，包括，獲取采集圖像與采集數(shù)據(jù)；提取采集數(shù)據(jù)中光照強(qiáng)度，依據(jù)光照強(qiáng)度對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取處理后的調(diào)整矩陣；依據(jù)調(diào)整矩陣與輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取圖像特征；提取采集數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)圖像的高空鋼構(gòu)件螺栓監(jiān)測(cè)方法，包括：在被檢鋼構(gòu)件的被連接件上繪制參考標(biāo)記點(diǎn)；在被檢鋼構(gòu)件的螺栓上繪制目標(biāo)標(biāo)記點(diǎn)；設(shè)置無人機(jī)監(jiān)測(cè)作業(yè)的航行參數(shù)；使無人機(jī)按照設(shè)置的航行參數(shù)進(jìn)行采集作業(yè)，獲取被檢鋼構(gòu)件的采集圖像；根據(jù)采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種貨車車廂側(cè)板特征自適應(yīng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包含：步驟1：采集車廂側(cè)板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟2：識(shí)別車廂側(cè)板的外邊緣特征；步驟3：分割出單個(gè)車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟4：在所述單個(gè)車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，查找并識(shí)別門內(nèi)特征物；本發(fā)明提供...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基底平面快速構(gòu)建方法及應(yīng)用其的貨車車廂特征識(shí)別方法，包括：S1：采集車廂的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2：識(shí)別出外邊緣特征；S3：結(jié)合車輛裝配參數(shù)，計(jì)算旋轉(zhuǎn)角α；S4：旋轉(zhuǎn)上梁確認(rèn)點(diǎn)，結(jié)合原始的車廂3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)和旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn)，擬合獲得參考基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種貨車車廂端板特征識(shí)別方法及系統(tǒng)，包含：S1：采集端板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2：識(shí)別出內(nèi)部橫向特征；S3：根據(jù)縱向特征和橫向特征分割出待切割區(qū)域底面；S4：在單個(gè)待切割區(qū)域底面內(nèi)識(shí)別相應(yīng)的待切割特征物。本發(fā)明提供的方法，結(jié)合切割焊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種凹凸表面特征交線識(shí)別方法及應(yīng)用其的車廂焊縫識(shí)別方法，包含以下步驟：S1 獲取基底平面以及立面的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2 擬合出參考基底平面C；S3 投影3D點(diǎn)集至參考基底平面C并舍棄z坐標(biāo)獲得2D點(diǎn)集P；S4 得到交線投影區(qū)域；S5...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于電力巡檢技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N無人機(jī)電力巡檢中電力桿塔單目距離估計(jì)方法。本公開實(shí)施例通過骨干網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)頭的多尺度特征提取，顯著提升塔頭檢測(cè)的精度與速度，有效區(qū)分結(jié)構(gòu)相似的塔頭與塔身；利用深度估計(jì)模型將背景歸為統(tǒng)一深度錨點(diǎn)，并通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種烘焙場(chǎng)景的渲染方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：對(duì)多個(gè)目標(biāo)模型進(jìn)行場(chǎng)景烘焙，獲得烘焙場(chǎng)景的多張光照貼圖和多個(gè)第一網(wǎng)格；每個(gè)第一網(wǎng)格是由至少一個(gè)目標(biāo)模型對(duì)應(yīng)的模型網(wǎng)格合并而成；針對(duì)每個(gè)第一網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)第一網(wǎng)絡(luò)中第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于船舶可見光紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)與匹配方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于船舶目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，獲取具有可見光與紅外變焦的圖像；對(duì)圖像中的船舶目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別，提取NHA特征；計(jì)算圖像中船舶目標(biāo)的NHA特征相似度，確定匹配目標(biāo)；依據(jù)關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，一種基于多數(shù)據(jù)融合的標(biāo)識(shí)牌智能控制方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)位置信息，對(duì)用戶進(jìn)行基于行動(dòng)軌跡的用戶場(chǎng)景識(shí)別，得到用戶場(chǎng)景類型，并獲取用戶場(chǎng)景類型對(duì)應(yīng)的信息展示類型及信息展示完整度；根據(jù)用戶場(chǎng)景類型，篩選位置信息對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于SVM的人體動(dòng)作識(shí)別方法，包括：獲取人體動(dòng)作視頻，并對(duì)人體動(dòng)作視頻進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)圖像特征；構(gòu)建原始SVM模型，并對(duì)SVM模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，得到優(yōu)化SVM模型，然后使用優(yōu)化SVM模型對(duì)圖像特征進(jìn)行分類，得到動(dòng)作圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      一種膳食售賣柜及其取餐速度自動(dòng)校正方法，方法包括以下步驟：建立不同重量與取餐平臺(tái)運(yùn)行模式的映射關(guān)系，按照重量將取餐平臺(tái)載荷狀態(tài)分為從空載到滿載的多種運(yùn)行模式；在取餐平臺(tái)施加已知的不同載荷，逐一進(jìn)入不同運(yùn)行模式，在任一運(yùn)行模式下，將懸臂帶動(dòng)取...
								
            
							
            
							
						
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