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          • 本申請?zhí)峁┮环N簽名圖像生成方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質(zhì),屬于人工智能領(lǐng)域。該簽名圖像生成方法包括:獲取初始簽名圖像;根據(jù)所述初始簽名圖像的像素大小,生成包含遮擋區(qū)域的目標遮罩圖像;基于所述目標遮罩圖像對所述初始簽名圖像進行擦除...
          • 本發(fā)明公開了一種基于三胞胎寬度神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測方法,包括:S1、圖像預處理;S2、提取特征;S3、圖像轉(zhuǎn)化;S4、圖像融合及數(shù)據(jù)增強;S5、YOLOV5模型訓練及檢測。本發(fā)明提供一種基于三胞胎寬度神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測方法,將寬度學習系統(tǒng)作為...
          • 本發(fā)明屬于水質(zhì)檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于格拉姆角場圖像的水質(zhì)監(jiān)測方法及裝置,包括:獲取待監(jiān)測水體的吸光度曲線數(shù)據(jù),通過格拉姆角場將吸光度曲線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像數(shù)據(jù);將圖像數(shù)據(jù)輸入預訓練的水質(zhì)監(jiān)測模型,通過水質(zhì)監(jiān)測模型執(zhí)行如下步驟:提取圖像數(shù)據(jù)...
          • 本申請?zhí)峁┝说牟馁|(zhì)屬性預測模型的訓練方法,通過獲取待訓練圖像和所述待訓練圖像對應的法向圖;將所述待訓練圖像輸入到第一編碼器,獲得所述待訓練圖像的特征數(shù)據(jù),將所述法向圖輸入至第二編碼器,獲得所述法向圖的特征數(shù)據(jù);所述待訓練圖像的特征數(shù)據(jù)、所述...
          • 本公開提出一種用于煤炭行業(yè)異常檢測模型的輕量化設計方法,該方法包括:獲取礦井中的樣本圖像數(shù)據(jù)和樣本時序數(shù)據(jù);根據(jù)樣本圖像數(shù)據(jù)和樣本時序數(shù)據(jù)對第一初始異常檢測模型進行訓練,得到第一目標異常檢測模型;對第一目標異常檢測模型進行輕量化處理,得到第...
          • 本申請公開了場景信息識別方法、模型的訓練方法及相關(guān)裝置,該方法包括:獲取對目標場景采集得到的場景圖像;利用場景信息識別模型的語義網(wǎng)絡對所述場景圖像進行語義預測,得到所述場景圖像的語義預測結(jié)果,其中,所述語義預測結(jié)果包括所述場景圖像中不同像素...
          • 一種基于無人機航空器視覺的林草火災跡地恢復監(jiān)測方法,其特征在于,包括步驟1:構(gòu)建林草火災跡地恢復監(jiān)測系統(tǒng);步驟2:無人機航空器搭載多光譜相機實時拍攝林地區(qū)域的視頻流遙感數(shù)據(jù),并將其轉(zhuǎn)換為圖像幀數(shù)據(jù);步驟3:圖像預處理模塊對圖像幀數(shù)據(jù)進行預處...
          • 本申請?zhí)峁┮环N多模態(tài)細胞圖像特征提取方法、電子設備及程序產(chǎn)品,涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取通過拍攝不同顯微鏡下的同一病理細胞樣本得到的多模態(tài)圖像集;對多模態(tài)圖像集進行預處理,得到經(jīng)過預處理的多模態(tài)圖像集,作為輸入數(shù)據(jù);利用預設空間配...
          • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種信息錄入方法、裝置、設備及介質(zhì),包括:獲取待識別的圖像信息,并通過深度學習模型對所述圖像信息進行分析,得到所述圖像信息中的關(guān)鍵文本;對所述關(guān)鍵文本進行結(jié)構(gòu)化處理,得到結(jié)構(gòu)化處理后的關(guān)鍵文本;按照預設字段對...
          • 本申請?zhí)峁┑幕谏疃葘W習的電梯內(nèi)部摔倒行為識別方法及系統(tǒng),涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域。在本申請中,首先,對目標監(jiān)控圖像數(shù)據(jù)進行特征挖掘,輸出目標圖像數(shù)據(jù)特征;然后,對目標監(jiān)控音頻數(shù)據(jù)進行特征挖掘,輸出目標音頻數(shù)據(jù)特征;之后,基于目標音頻數(shù)據(jù)特征,...
          • 一種可售飲品的制作管理方法、裝置及電子設備,涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。在該方法中,獲取用戶輸入的用戶請求;根據(jù)飲品類型和飲品數(shù)量,計算對應的所需原料量;獲取各個原料的庫存量,并判斷庫存量與所需原料量的大小關(guān)系;若確定庫存量大于或等于所需原料量,則確...
          • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于功能組件化的工單生成方法、裝置、設備及介質(zhì),通過客戶端發(fā)起的工單創(chuàng)建請求,獲取客戶端的業(yè)務需求信息,減少了需求確認的溝通時間和人力成本。根據(jù)業(yè)務需求信息確定業(yè)務工單類型,可以快速識別已有工單類型,避免...
          • 本申請?zhí)峁┮环N多模態(tài)血液病診療數(shù)據(jù)處理方法、電子設備及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取目標患者在血液病就診過程中的多模態(tài)診療數(shù)據(jù);通過預設跨模態(tài)融合策略,對多模態(tài)診療數(shù)據(jù)進行特征提取,得到多模態(tài)診療數(shù)據(jù)對應的融合特征;根據(jù)融合...
          • 本發(fā)明公開了一種低溫可錫焊導電銅漿的制備方法,屬于電子材料技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明所述導電銅漿的制備原料包括銀包銅粉,有機載體,抗氧化劑,固化劑,助劑,觸變劑,溶劑以及附著力增強劑。采用表面包覆銀層的復合銅粉設計與分級粒徑匹配,結(jié)合有機載體,實現(xiàn)低...
          • 本發(fā)明公開了電池管理方法、電子設備以及存儲介質(zhì),其中,電池管理方法包括:響應于目標電池開始充電,獲取目標電池的歷史停充電量以及當前電量;基于目標電池的歷史停充電量以及當前電量調(diào)整目標電池的充電速度,以進行充電。通過上述方法,本發(fā)明能夠基于目...
          • 本申請?zhí)峁┮环N蓋板組件、電池、電池包及用電設備,涉及電池技術(shù)領(lǐng)域,該蓋板組件包括:蓋板主體,蓋板主體上設置有第一通孔;導電件,導電件位于第一通孔一側(cè),并貫穿蓋板主體;蓋帽部件,蓋帽部件蓋設在蓋板組件的厚度方向的第一端,以封閉第一通孔;引出片...
          • 本發(fā)明涉及儲能設備的技術(shù)領(lǐng)域,并具體公開一種儲能箱體、儲能系統(tǒng)及熱處理方法,儲能箱體包括箱主體以及控制單元,箱主體內(nèi)設有電池倉以及PCS倉,電池模組安裝在該電池倉內(nèi),儲能變流器安裝在該PSC倉內(nèi),且在電池倉與PCS倉之間設有用于連通兩倉的第...
          • 本發(fā)明公開了一種變電站戶外端子箱防塵散熱結(jié)構(gòu),包括:端子箱本體,所述端子箱本體的側(cè)面安裝有散熱窗,所述散熱風機的頂部外側(cè)安裝有防護罩,所述散熱風機的底部外緣設置有安裝座套環(huán),且通風窗的頂部沿緣固定設置有凸緣環(huán),所述通風窗的內(nèi)部中間安裝有通風...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)字電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,且公開了基于貝葉斯優(yōu)化的電網(wǎng)穩(wěn)定風險邊界生成與調(diào)整方法,包括通過傳感器和智能計量設備,實時采集電網(wǎng)運行狀態(tài)數(shù)據(jù);根據(jù)所采集的電網(wǎng)數(shù)據(jù),建立電網(wǎng)穩(wěn)定性風險評估模型,分析電網(wǎng)在不同運行狀態(tài)下的穩(wěn)定性,并識別潛在的風險...
          • 本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)調(diào)度故障信息的統(tǒng)計方法、系統(tǒng)及電子設備,涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,首先通過電網(wǎng)調(diào)度中心接收電網(wǎng)調(diào)度故障信息;所述電網(wǎng)調(diào)度故障信息包括電網(wǎng)各故障地點及電網(wǎng)各故障地點的電網(wǎng)運維信息;接著,同步采集和分析各故障地點的環(huán)境數(shù)據(jù)...
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