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          • 本發(fā)明公開了一種智慧巡防管控方法,涉及智慧巡防技術(shù)領(lǐng)域,智慧巡防管控方法主要包括:根據(jù)巡防資源得到資源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型;根據(jù)資源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型,基于最短路徑計(jì)算和任務(wù)匹配方法得到快速響應(yīng)警力任務(wù);確認(rèn)重大警情或安全事件,根據(jù)快速響應(yīng)警力任務(wù)進(jìn)行應(yīng)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N排水策略的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域在第一時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息;其中,動(dòng)態(tài)信息包括降雨信息和水質(zhì)信息中的至少一種;根據(jù)目標(biāo)區(qū)域在第一時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息,確定目標(biāo)區(qū)域在第二時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)信息;其中,...
          • 本發(fā)明涉及自然地理技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種多指標(biāo)綜合的干旱預(yù)警與階段檢測(cè)方法及裝置,應(yīng)用于氣象干旱、農(nóng)業(yè)干旱和水文干旱的監(jiān)測(cè)與預(yù)警,具有如下步驟:S1、數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理;S2、計(jì)算SIF葉綠素?zé)晒狻夂蚋珊抵笖?shù)和植被綠度數(shù)據(jù)集;S3、整理干...
          • 本發(fā)明公開了基于試題表征增強(qiáng)的變速認(rèn)知診斷方法和系統(tǒng)。首先,本方法采集并整理試題的異構(gòu)數(shù)據(jù)(包括文本、反應(yīng)時(shí)間、知識(shí)點(diǎn)),根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型采用不同的特征提取方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到數(shù)據(jù)數(shù)值化表示,然后通過文本與反應(yīng)時(shí)間和知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián),使...
          • 本發(fā)明公開了一種基于智能數(shù)據(jù)分析的智慧倉(cāng)儲(chǔ)監(jiān)控管理平臺(tái),包括傳感檢測(cè)模塊、理想分析模塊、影響計(jì)算模塊、疲勞預(yù)測(cè)模塊、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊、異常波動(dòng)識(shí)別模塊與群體對(duì)比模塊。系統(tǒng)通過多點(diǎn)應(yīng)力檢測(cè)構(gòu)建各結(jié)構(gòu)部位的應(yīng)力演變曲線,在檢測(cè)初期提取相似度高的段落...
          • 本發(fā)明提供基于動(dòng)態(tài)引導(dǎo)與多級(jí)互鎖的軟管連接智能防護(hù)系統(tǒng)及方法,涉及工業(yè)流體傳輸控制領(lǐng)域,解決了傳統(tǒng)白酒輸運(yùn)中軟管連接時(shí)存在的人工操作失誤風(fēng)險(xiǎn)與流程不可控等局限性問題。系統(tǒng)包括:上位機(jī)仿真模塊,用于動(dòng)態(tài)生成軟管連接邏輯圖,得到連接指令,并接收...
          • 本申請(qǐng)公開了一種業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的確定方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。涉及業(yè)務(wù)培訓(xùn)領(lǐng)域,該方法包括:獲取目標(biāo)用戶的業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù),其中,業(yè)務(wù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)包括以下至少之一:培訓(xùn)測(cè)試成績(jī)、操作行為鑒測(cè)結(jié)果、培訓(xùn)課程完課率;確定業(yè)務(wù)培訓(xùn)信息的培訓(xùn)維度,基于培訓(xùn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于輕量化注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)的霧霾圖像復(fù)原方法,包括提取霧霾圖像中底層至高層地特征,輸入編碼器中;構(gòu)建局部注意力機(jī)制,捕獲霧霾圖像中的局部細(xì)節(jié)與長(zhǎng)距離依賴信息;減少了計(jì)算復(fù)雜度并保證了復(fù)原效果;采用編碼器?解碼器結(jié)構(gòu),結(jié)合注意力...
          • 本發(fā)明提出基于改進(jìn)YOLOv11的基牙選擇多要素分析方法。包括:先對(duì)原始脫敏牙齒全景x光片預(yù)處理,構(gòu)建并標(biāo)注自制數(shù)據(jù)集,進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與牙齒關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)。目標(biāo)檢測(cè)中,在原始模型引入動(dòng)態(tài)混合卷積網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Inception Mixer...
          • 本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的圖片內(nèi)容安全檢測(cè)系統(tǒng),涉及圖片內(nèi)容安全檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明設(shè)置臨時(shí)存儲(chǔ)單元用以臨時(shí)存儲(chǔ)受信任數(shù)據(jù)源采集的未進(jìn)行安全檢測(cè)的所有圖片,設(shè)置前處理單元周期性對(duì)未檢測(cè)的圖片進(jìn)行前處理得到對(duì)應(yīng)的組內(nèi)校驗(yàn)序列、映射序列...
          • 本發(fā)明提供一種基于改進(jìn)YOLOv8n的PCB表面缺陷檢測(cè)方法和系統(tǒng),方法包括:獲取PCB表面缺陷數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理,隨后劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集;選用YOLOv8n模型作為基礎(chǔ)模型,并對(duì)YOLOv8n模型進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建PCB表面缺陷檢測(cè)模型AGS...
          • 本申請(qǐng)公開了一種晶圓缺口頂點(diǎn)位置的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及晶圓校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取晶圓缺口的第一區(qū)域圖像、第二區(qū)域圖像與第三區(qū)域圖像;基于凸缺陷幾何特征,從第一區(qū)域圖像的第一缺口輪廓中識(shí)別出包含第一拐點(diǎn)的第一凸缺陷,...
          • 本發(fā)明涉及一種三維醫(yī)學(xué)圖像分割方法,包括:(1)獲取無標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本,并對(duì)所述無標(biāo)注的三維醫(yī)學(xué)圖像樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),得到兩組醫(yī)學(xué)圖像;(2)初始化自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練框架,所述自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練框架包括學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和教師網(wǎng)絡(luò);(3)將所述兩組...
          • 本發(fā)明公開了一種基于提示詞增強(qiáng)技術(shù)的圖像生成方法及系統(tǒng),包括:獲取待生成數(shù)據(jù),并采用正則表達(dá)式初步驗(yàn)證所述待生成數(shù)據(jù)的JSON格式;基于驗(yàn)證后的數(shù)據(jù),從預(yù)設(shè)的列表中隨機(jī)獲取元素,并根據(jù)不同的內(nèi)容類別和標(biāo)簽生成系統(tǒng)提示;根據(jù)輸入數(shù)據(jù)中的內(nèi)容類...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種動(dòng)畫生成方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:響應(yīng)于動(dòng)畫生成觸發(fā)操作,確定動(dòng)畫主題內(nèi)容信息;獲取當(dāng)前環(huán)境信息;生成匹配所述動(dòng)畫主題內(nèi)容信息和所述當(dāng)前環(huán)境信息的目標(biāo)動(dòng)畫。通過響應(yīng)動(dòng)畫生成觸發(fā)操作確定動(dòng)畫主...
          • 一種三維溫度梯度場(chǎng)可視化方法,通過解析零件模型并保存點(diǎn)面關(guān)系及溫度信息后,計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)溫度梯度并進(jìn)行點(diǎn)云、網(wǎng)格、實(shí)體模型可視化;再創(chuàng)建溫度場(chǎng)顏色映射并計(jì)算溫度場(chǎng)等值線后,分別基于點(diǎn)圖標(biāo)表示溫度梯度場(chǎng)、基于流線表示溫度梯度場(chǎng)并基于紋理表示溫度梯...
          • 本發(fā)明公開了無人洗車機(jī)污漬全景識(shí)別系統(tǒng),系統(tǒng)運(yùn)行過程具體包括以下步驟:獲取目標(biāo)車輛的全景圖像數(shù)據(jù);對(duì)全景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化全景圖像集合;基于深度學(xué)習(xí)模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化全景圖像集合進(jìn)行污漬區(qū)域識(shí)別,生成初始污漬分布圖;根據(jù)污漬特征數(shù)據(jù)庫(kù)...
          • 一種基于YOLOv11的油田漏油目標(biāo)檢測(cè)模型構(gòu)建方法、裝置、計(jì)算機(jī)程序及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)視覺和油田安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,所述方法通過采集多種復(fù)雜環(huán)境下的油田圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行半自動(dòng)標(biāo)注,結(jié)合圖像增強(qiáng)與歸一化預(yù)處理技術(shù),提升模型對(duì)光照、角度變化下...
          • 本發(fā)明公開了一種廣電機(jī)房環(huán)境探測(cè)與設(shè)施識(shí)別的方法,用于廣電機(jī)房的環(huán)境探測(cè)與設(shè)施識(shí)別。該算法旨在提升廣電機(jī)房輔助巡檢機(jī)器人在傳統(tǒng)發(fā)射機(jī)房等復(fù)雜廣播電視工作環(huán)境中的自主作業(yè)能力,使其能夠高效替代人工執(zhí)行設(shè)備檢測(cè)與維護(hù)任務(wù)。為此,本發(fā)明引入基于深...
          • 本發(fā)明提供基于多模態(tài)多尺度特征融合的駕駛?cè)俗⒁饬裹c(diǎn)預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng),包括:多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理;采用多分支卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN,分別從多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取多尺度特征,然后對(duì)提取的特征進(jìn)行融合,輸出多尺度融合特征圖;通過自注意力機(jī)制捕獲空間依賴關(guān)...
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