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								      本申請(qǐng)公開了一種逗留時(shí)長(zhǎng)的更新方法及裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子裝置，涉及智慧家庭技術(shù)領(lǐng)域，該逗留時(shí)長(zhǎng)的更新方法包括：在通過第一設(shè)備檢測(cè)到目標(biāo)對(duì)象接近第二設(shè)備的識(shí)別范圍的情況下，獲取目標(biāo)對(duì)象在所述識(shí)別范圍內(nèi)的第一逗留時(shí)長(zhǎng)，其中，所述第一設(shè)備部署在所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于人體檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的學(xué)習(xí)狀態(tài)檢測(cè)方法及裝置，該方法包括：獲取自主學(xué)習(xí)視頻數(shù)據(jù)并提取多個(gè)圖像幀；將圖像幀輸入MediaPipe模型，得到人體骨架關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)；將各個(gè)圖像幀的人體骨架關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行時(shí)序排序，得到骨架...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖像描述方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，所述方法包括以下步驟：對(duì)圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，獲取所述圖像中的目標(biāo)對(duì)象；對(duì)所述圖像進(jìn)行全景分割，獲取所述圖像中的場(chǎng)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(biāo)對(duì)象和所述場(chǎng)景描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種車輛識(shí)別碼的識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：確定待識(shí)別圖像的圖像質(zhì)量；待識(shí)別圖像包含待識(shí)別的車輛識(shí)別碼；若圖像質(zhì)量滿足預(yù)設(shè)的圖像質(zhì)量條件，則對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理和去噪重建處理，得到待...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種物料運(yùn)輸車傾倒檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。涉及人工智能及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，該方法包括：通過安裝在預(yù)設(shè)高度范圍內(nèi)的監(jiān)控設(shè)備采集物料運(yùn)輸車圖像；將物料運(yùn)輸車圖像輸入目標(biāo)模型，得到物料運(yùn)輸車的傾倒行為檢測(cè)結(jié)果，其中，目標(biāo)模型通過卷積...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種綠視指數(shù)估計(jì)模型構(gòu)建及綠視指數(shù)監(jiān)測(cè)方法、裝置，屬于地理信息技術(shù)領(lǐng)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(duì)應(yīng)的若干街景圖像；其中，每張所述遙感切片圖像各自對(duì)應(yīng)一道路網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)所述若干街景圖像，確定對(duì)應(yīng)所述...
								
            
							
            
							
						
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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(gè)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(gè)建筑物對(duì)應(yīng)的各像素點(diǎn)在震前與震后的相關(guān)系數(shù)；將分類信息和地理位置信息分別與多個(gè)建筑物對(duì)應(yīng)的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的活魚運(yùn)輸質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括：獲取水質(zhì)監(jiān)測(cè)信息，根據(jù)所述水質(zhì)監(jiān)測(cè)信息對(duì)運(yùn)輸水體進(jìn)行分析，得到運(yùn)輸水體分析信息；對(duì)運(yùn)輸魚體進(jìn)行監(jiān)測(cè)，獲取魚體監(jiān)測(cè)信息，根據(jù)所述魚體監(jiān)測(cè)信息分析運(yùn)輸魚體的外觀狀態(tài)，得到外觀狀態(tài)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的洪澇災(zāi)后評(píng)估方法，涉及洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)洪澇災(zāi)害的評(píng)估并未考慮障礙物堆積，進(jìn)而導(dǎo)致災(zāi)害評(píng)估及災(zāi)害告警不夠精確的問題。本發(fā)明首先基于無人機(jī)巡航拍攝的圖像進(jìn)行圖像識(shí)別和分析，記錄障礙物區(qū)域的面...
								
            
							
            
							
						
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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(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，SNN模型包括特征提取層、至少一個(gè)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(duì)接收的加密磁共...
								
            
							
            
							
						
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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(duì)高光譜圖像的原始特征進(jìn)行確定性注意力處理，得到確定性注意力特征；對(duì)高光譜圖像的原始特征進(jìn)行概率性注意力處理，得到概率性注意力特征；對(duì)確定性注意力特征和概率性注意力特...
								
            
							
            
							
						
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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(shè)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(gè)并行的注意力模塊同時(shí)提取其空間維度和光譜維度的信息，實(shí)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(chǔ)；并創(chuàng)新性的利用協(xié)同注意...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種模型訓(xùn)練方法、對(duì)象分割方法、裝置以及電子設(shè)備，其中，方法包括：獲取多個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)包括至少一個(gè)對(duì)象；對(duì)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的語義信息；根據(jù)每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的語義信息，確定每個(gè)點(diǎn)的標(biāo)簽，標(biāo)簽用于指示...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種考慮領(lǐng)域異質(zhì)性的聯(lián)邦語義分割方法、系統(tǒng)及裝置，包括：接收服務(wù)器發(fā)送的上一輪訓(xùn)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(xùn)練的本地圖像的特征圖和類別掩碼；采用本地模型進(jìn)行標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開一種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：提取區(qū)域圖像中目標(biāo)對(duì)象的像素坐標(biāo)信息、尺寸信息和速度信息；依據(jù)像素坐標(biāo)信息、尺寸信息和速度信息對(duì)目標(biāo)對(duì)象之間的物理距離進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到目標(biāo)對(duì)象之間的物理距...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)據(jù)處理方法、機(jī)器人及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法應(yīng)用于機(jī)器人，機(jī)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(duì)應(yīng)的位姿，根據(jù)所述圖像和所述圖像對(duì)應(yīng)的位...
								
            
							
            
							
						
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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(shù)領(lǐng)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(shí)況檢測(cè)模塊；根據(jù)房屋環(huán)境信息進(jìn)行空間建模，獲得房屋網(wǎng)絡(luò)空間，對(duì)電器基礎(chǔ)信息進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)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(qiáng)模塊、病變區(qū)域判定模塊、局部紋理與全局結(jié)構(gòu)融合模塊、自適應(yīng)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(xì)胞結(jié)構(gòu)邊緣特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種狀態(tài)檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取初始耗材盒圖像和當(dāng)前耗材盒圖像，對(duì)初始耗材盒圖像和當(dāng)前耗材盒圖像，進(jìn)行前后幀差異特征提取，獲得耗材盒差異特征圖像，對(duì)耗材盒差異特征圖像進(jìn)行圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明將原始RGB彩色圖分解為RGB灰度圖以及顏色信息，將原始水下單色圖與RGB灰度圖分別分解為基礎(chǔ)層與細(xì)節(jié)層，將原始水下單色圖的基礎(chǔ)層與RGB灰度圖的基礎(chǔ)層進(jìn)行融合，將原始水下單色圖的細(xì)節(jié)層與RGB灰度圖細(xì)節(jié)層進(jìn)行融合，將融合基礎(chǔ)層與融合...
								
            
							
            
							
						
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