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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種XR場(chǎng)景實(shí)時(shí)人體姿態(tài)追蹤方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，解決了無(wú)法突破視覺(jué)與時(shí)序特征的模態(tài)壁壘以及擴(kuò)散模型退化的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明通過(guò)針對(duì)RGB圖像，動(dòng)態(tài)高斯濾波和ROI裁剪，既抑制噪聲又聚焦人體區(qū)域，歷史姿態(tài)歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)大模型的運(yùn)動(dòng)軌跡構(gòu)建方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：采用基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法，從原始激光雷達(dá)點(diǎn)云與原始視頻流中生成平滑的時(shí)序同步軌跡；應(yīng)用結(jié)合最小描述長(zhǎng)度原則與視覺(jué)語(yǔ)言模型語(yǔ)義校驗(yàn)的混合方法，將軌跡分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N基于殘差去器擴(kuò)散的MRI影像重建模型的構(gòu)建方法及應(yīng)用，包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中多模態(tài)MRI影像中的加噪模態(tài)作為目標(biāo)模態(tài)，非加噪模態(tài)作為先驗(yàn)?zāi)B(tài)，基于先驗(yàn)?zāi)B(tài)獲取先驗(yàn)?zāi)[瘤掩碼，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每一多模態(tài)MRI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于視覺(jué)自回歸模型的數(shù)字人生成系統(tǒng)，所述系統(tǒng)基于視覺(jué)自回歸模型引入BSQ多尺度圖像分詞器、條件圖像引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序注意力層構(gòu)建數(shù)字人生成模型，利用溫度圖調(diào)整時(shí)序注意力權(quán)重分布，實(shí)現(xiàn)人物身份標(biāo)簽和顏色編碼圖像序列引導(dǎo)的目標(biāo)數(shù)字人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于工程機(jī)械非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景的多源感知方法，涉及工程機(jī)械環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域，先對(duì)LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成與RGB圖像對(duì)齊的2D透視圖，為后續(xù)的特征提取提供基礎(chǔ)。圖像分支利用改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語(yǔ)義分割，而點(diǎn)云分支則通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N交通基礎(chǔ)設(shè)施的異常檢測(cè)方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取交通基礎(chǔ)設(shè)施的圖像數(shù)據(jù)；提取圖像數(shù)據(jù)的視覺(jué)特征，以及對(duì)應(yīng)異常描述文本的語(yǔ)義向量特征利用多模態(tài)模型將視覺(jué)特征和語(yǔ)義向量特征映射至同一嵌入空間，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種清潔設(shè)備的臟污處理方法、清潔設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于清潔機(jī)器技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域中疑似臟污的第一圖像，并對(duì)所述疑似臟污進(jìn)行清潔；獲取包含所述疑似臟污的第二圖像；將所述第一圖像和第二圖像中的疑似臟污進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多分支特征融合與注意力機(jī)制的圖像融合系統(tǒng)及方法，屬于多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合領(lǐng)域，解決了單一尺度特征提取不足、注意力機(jī)制建模不充分、多尺度融合策略低效、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜導(dǎo)致的特征捕捉不全、權(quán)重分配不合理、信息冗余或丟失等問(wèn)題。本發(fā)明構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣象監(jiān)測(cè)與智能感知技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種海陸復(fù)雜氣象條件下鐵塔探頭的歷史相似與深度學(xué)習(xí)的能見(jiàn)度感知算法。先利用鐵塔上的探頭采集海陸區(qū)域內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維數(shù)據(jù)樣本庫(kù)；通過(guò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的分析，提取關(guān)鍵特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于運(yùn)動(dòng)調(diào)制注意力時(shí)空特征金字塔的視頻目標(biāo)檢測(cè)方法，包括如下步驟：1）CNN特征提取；2）運(yùn)動(dòng)特征提取；3）位置編碼；4）特征向量轉(zhuǎn)換；5）運(yùn)動(dòng)信息增強(qiáng)；6）層級(jí)空間注意力計(jì)算；7）時(shí)間注意力計(jì)算；8）預(yù)測(cè)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于光子可微分邏輯門(mén)網(wǎng)絡(luò)模型的圖像識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取輸入圖像的灰度矩陣數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)光功率映射規(guī)則對(duì)灰度矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到光功率信號(hào)；通過(guò)光子可微分邏輯門(mén)網(wǎng)絡(luò)模型的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種視頻動(dòng)作識(shí)別方法、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：獲取目標(biāo)視頻片段，目標(biāo)視頻片段是基于目標(biāo)視頻劃分確定；將每一目標(biāo)視頻片段輸入至目標(biāo)行為識(shí)別主網(wǎng)絡(luò)，并獲取目標(biāo)行為識(shí)別主網(wǎng)絡(luò)輸出的初始識(shí)別結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種涉及火災(zāi)探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域的火災(zāi)煙霧探測(cè)器、測(cè)試平臺(tái)和火災(zāi)煙霧探測(cè)方法，所述火災(zāi)煙霧探測(cè)器中的光學(xué)腔體用于將第一光源模塊的入射光軸與探測(cè)器光軸之間的夾角固定為目標(biāo)角度；第一接收模塊用于在目標(biāo)角度下采集多個(gè)離散通道的散射光譜信號(hào)；第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于雪崩啟動(dòng)物理模型的雪崩動(dòng)態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于雪崩預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，獲取采集參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，采集參數(shù)包括背景參數(shù)、影響參數(shù)和觸發(fā)參數(shù)，對(duì)各個(gè)參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，當(dāng)出現(xiàn)差異性數(shù)據(jù)時(shí)，進(jìn)行差異性校準(zhǔn)，剔除干擾數(shù)據(jù)；對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模塊化可拓展升級(jí)的交通信號(hào)燈，包括外殼單元、頂蓋單元、升降架、第一電動(dòng)卷繞單元以及安裝于升降架處的顯示單元；第一電動(dòng)卷繞單元和升降架之間連接有第一拉繩；外殼單元包括背板、面板以及兩個(gè)側(cè)板，面板處具有第一矩形通孔和第二矩形通孔...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及邊緣計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及基于邊緣計(jì)算的智慧停車(chē)無(wú)人值守車(chē)輛出入管理系統(tǒng)及方法。其包括：車(chē)輛檢測(cè)定位單元基于多模態(tài)傳感器陣列模塊獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，并通過(guò)卡爾曼濾波算法并結(jié)合QBCN信息干擾變量實(shí)現(xiàn)車(chē)輛實(shí)時(shí)定位并實(shí)時(shí)更新車(chē)位狀態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種低空航班智能調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及航班調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括：獲取當(dāng)前待調(diào)度飛行器的航班信息，當(dāng)前待調(diào)度飛行器為多個(gè)；根據(jù)航班信息構(gòu)造約束條件及目標(biāo)函數(shù)；根據(jù)約束條件及目標(biāo)函數(shù)得到拉格朗日優(yōu)化函數(shù)；基于貝葉斯優(yōu)化算...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了呼吸波形仿真方法，包括S1，構(gòu)建呼吸波形的數(shù)學(xué)仿真模型，所述呼吸波形包括機(jī)械通氣波形、輔助通氣波形；S2，獲取待顯示的病例，得到患者的初始呼吸狀態(tài)信息；S3，獲取目標(biāo)用戶基于所述初始呼吸狀態(tài)信息的呼吸模式指令，基于呼吸模式與呼吸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種LED顯示屏生產(chǎn)用封裝結(jié)構(gòu)及其封裝方法，涉及LED顯示屏技術(shù)領(lǐng)域，包括：主體組件、移動(dòng)件、連接件、轉(zhuǎn)動(dòng)件、限位件。本發(fā)明通過(guò)設(shè)置移動(dòng)塊與移動(dòng)桿，可減少人工操作，裝配顯示屏?xí)r，將墊片與散熱板套接在插銷(xiāo)桿的后端處，推動(dòng)與移動(dòng)桿齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N音智膜空間智能主動(dòng)降噪方法及系統(tǒng)，屬于降噪技術(shù)領(lǐng)域，首先控制終端基于麥克風(fēng)陣列獲取膜空間內(nèi)的噪聲信號(hào)，并根據(jù)噪聲信號(hào)輸出控制指令，其中，控制指令包括控制氣腔內(nèi)的氣壓大小，然后，根據(jù)噪聲信號(hào)生成降噪信號(hào)，最后，向執(zhí)行終端發(fā)送控制...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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