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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N多出口流域土地利用的優(yōu)化調(diào)控方法,步驟一:構(gòu)建空間屬性回歸模型,定量分析研究區(qū)流域內(nèi)各土地利用類型對水生態(tài)載荷的影響;步驟二:步驟一結(jié)合研究區(qū)的剛性邊界,得到相應(yīng)的調(diào)控潛力;對空間屬性回歸模型進(jìn)行優(yōu)化,利用優(yōu)化后的空間屬性回...
          • 本申請公開了一種基于規(guī)劃沖突識別的國土空間布局調(diào)整決策方法,屬于國土空間規(guī)劃與管理技術(shù)領(lǐng)域。包括如下步驟:構(gòu)建包含多維屬性的時空沖突特征向量庫;生成包含因果關(guān)系、時序關(guān)系、空間關(guān)系和從屬關(guān)系的語義知識圖譜;實現(xiàn)對沖突狀態(tài)隨時間推移的影響強度...
          • 本發(fā)明公開了儲充設(shè)備循環(huán)壽命優(yōu)化的智能管理方法及系統(tǒng),方法包括:對儲充設(shè)備群組的歷史運行數(shù)據(jù),根據(jù)電氣參數(shù)閾值過濾異常值并歸一化處理,提取性能指標(biāo)進(jìn)行聚類分組,并確定性能等級;按性能等級匹配算力節(jié)點以分配實時運行數(shù)據(jù),若節(jié)點負(fù)荷超負(fù)荷閾值則...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理及智能預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于多維特征耦合驅(qū)動的質(zhì)量預(yù)測系統(tǒng)及方法,包括:業(yè)務(wù)邏輯固化模塊,用于提煉并固化業(yè)務(wù)影響邏輯,生成靜態(tài)風(fēng)險因子;實時工況比對模塊,用于比對實時運營數(shù)據(jù),生成動態(tài)偏差檔案;風(fēng)險趨勢外推模塊,用于...
          • 本申請公開了基于深度學(xué)習(xí)的建筑工地安全監(jiān)測方法及系統(tǒng),屬于建筑施工安全監(jiān)測領(lǐng)域,本申請獲取建筑工地的人員作業(yè)圖像,同時獲取作業(yè)環(huán)境參數(shù),構(gòu)建攀爬復(fù)雜度評估模型,通過采集的人員作業(yè)情況評估作業(yè)區(qū)域的攀爬復(fù)雜程度,構(gòu)建安全帶磨損評估模型,通過安...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N軌跡與氣象數(shù)據(jù)融合分析方法及系統(tǒng),通過將軌跡數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)基于路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)融合,在多來源氣象數(shù)據(jù)情況下選擇可信概率最高的氣象數(shù)據(jù),并基于路段分段進(jìn)行精準(zhǔn)的平均速度分析和關(guān)聯(lián)分析,為業(yè)務(wù)員例如快遞員或外賣員派單、路徑規(guī)劃提供數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種作業(yè)流包初始化方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品,其中,方法包括:接收包括目標(biāo)車間標(biāo)識的作業(yè)流包初始化請求;基于所述目標(biāo)車間標(biāo)識獲取車間信息及關(guān)聯(lián)的主流水線配置信息;基于所述主流水線配置的ID獲取相關(guān)節(jié)點信息,并將所述相關(guān)節(jié)...
          • 本發(fā)明提供一種基于元認(rèn)知協(xié)調(diào)架構(gòu)智能體集群的連鑄質(zhì)量管控方法,涉及鋼鐵冶金智能制造技術(shù)領(lǐng)域。其中,連鑄質(zhì)量管控方法包括:數(shù)據(jù)輸入與標(biāo)準(zhǔn)化,中樞協(xié)調(diào),智能體集群運維;在中樞協(xié)調(diào)過程中,元認(rèn)知協(xié)調(diào)智能體作為核心,協(xié)調(diào)語義解析智能體、數(shù)據(jù)感知智能...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度混合注意力的無人機影像超分辨率方法,步驟如下:先切割獲取的無人機影像制作數(shù)據(jù)集;再對影像降質(zhì),分別得低、高分辨率圖像數(shù)據(jù)集;接著創(chuàng)建并訓(xùn)練HTMA?RS模型;最后拼接模型輸出的高分辨率圖像,獲完整高分辨率航拍影像。...
          • 本發(fā)明提供了一種基于動態(tài)物理約束的投影圖像幾何矯正方法和系統(tǒng),涉及投影圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過物理約束建模確定梯形投影區(qū)域的最小外接矩形,僅對該區(qū)域內(nèi)像素進(jìn)行處理,減少計算量;采用1像素鏡像擴展原始圖像,確保插值所需鄰點均在擴展圖像內(nèi),...
          • 本申請涉及一種表面缺陷檢測方法和表面缺陷檢測裝置。所述方法包括:對待檢測表面圖像進(jìn)行特征提取和特征融合,得到融合特征;基于自適應(yīng)權(quán)重參數(shù)對所述融合特征進(jìn)行融合,得到聯(lián)合特征;基于動態(tài)卷積和共享卷積,分別對所述聯(lián)合特征進(jìn)行預(yù)測,得到定位預(yù)測結(jié)...
          • 本發(fā)明提供了一種平面流場漩渦中心標(biāo)定方法、運動軌跡跟蹤方法及系統(tǒng);根據(jù)平面漩渦流場特征確定最大值濾波器和最小值濾波器尺寸,以及DBSCAN聚類算法參數(shù);采用所述最大值濾波器計算局部極大值,采用所述最小值濾波器計算局部極小值;根據(jù)所述局部極大...
          • 本發(fā)明提供一種焊縫定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及焊接技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取焊接工件的多模態(tài)數(shù)據(jù),多模態(tài)數(shù)據(jù)包括:工件設(shè)計數(shù)據(jù)、工件實物圖像數(shù)據(jù)和工件三維點云數(shù)據(jù);基于預(yù)設(shè)模板從工件設(shè)計數(shù)據(jù)中獲取第一焊縫信息;基于預(yù)設(shè)模板和工件實物圖...
          • 本發(fā)明適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于跨模態(tài)對齊的文本與人臉協(xié)同修復(fù)方法,包括以下步驟:構(gòu)建文本?人臉多模態(tài)數(shù)據(jù)集;基于跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),實現(xiàn)文本?人臉多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的圖像超分辨率以及文本和圖像對齊;訓(xùn)練跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計優(yōu)化混合損失函數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于LiDAR光子統(tǒng)計的高精度DEM融合構(gòu)建方法,包括:收集區(qū)域內(nèi)的ICESat?2 L3A和GEDI L2A星載LiDAR數(shù)據(jù),并對光子數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和條帶濾波處理;整合多個開源DEM產(chǎn)品,并進(jìn)行大地基準(zhǔn)校準(zhǔn)、空間偏移修正以...
          • 本發(fā)明公開了一種用于網(wǎng)格再劃分的圓柱面或類圓柱面同胚參數(shù)化方法,包括:對待參數(shù)化的幾何面進(jìn)行特征識別,如果幾何面存在圓柱面的特征,則:定義完整圓柱面的內(nèi)外邊界;根據(jù)新的邊界將網(wǎng)格全體三角形單元進(jìn)行保角映射的參數(shù)化處理;檢查參數(shù)平面目標(biāo)網(wǎng)格質(zhì)...
          • 本發(fā)明涉及洞穴三維建模技術(shù)領(lǐng)域,一種基于多傳感器融合的洞穴三維建模方法及系統(tǒng),包括:識別模擬特征網(wǎng)面點集,根據(jù)模擬特征網(wǎng)面點集與實際校驗網(wǎng)面點集計算模擬精度,根據(jù)單元測試網(wǎng)格面積與模擬精度進(jìn)行描點,得到面積精度點集,對面積精度點集進(jìn)行回歸分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于分層多尺度Transformer的導(dǎo)航語義分割方法,涉及導(dǎo)航語義分割技術(shù)領(lǐng)域,步驟S1,獲取輸入圖像,提取多層次特征圖;步驟S2,將多層次特征圖中的最高層級特征圖輸入至分層多尺度窗口Transformer模塊進(jìn)行處理,得...
          • 本申請涉及一種基于圖像的城管案件分類方法,屬于計算機視覺領(lǐng)域,方法包括:獲取城管案件數(shù)據(jù)集;構(gòu)建城管案件分類網(wǎng)絡(luò);基于城管案件數(shù)據(jù)集對城管案件分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多教師蒸餾訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的城管案件分類網(wǎng)絡(luò);將待分類的城管案件圖像輸入訓(xùn)練后的城管案...
          • 本發(fā)明公開了一種軌跡預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、裝置和介質(zhì)。包括:根據(jù)初始軌跡預(yù)測模型對訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)測,得到多個類別的軌跡預(yù)測結(jié)果;根據(jù)多個類別的軌跡預(yù)測結(jié)果確定目標(biāo)導(dǎo)向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損失;根據(jù)目標(biāo)導(dǎo)向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損...
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