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          首頁(yè) 專(zhuān)利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于星載激光雷達(dá)波形的人工林與天然林深度學(xué)習(xí)分類(lèi)方法,包括如下步驟:步驟1、獲取森林區(qū)域的星載全波形激光雷達(dá)GEDI的L1B地理定位波形;步驟2、對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作,得到區(qū)域內(nèi)高質(zhì)量GEDI光斑的波形信息;步驟3、...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GEE云平臺(tái)和SAM模型的光伏電站精細(xì)化提取方法,包括如下步驟:步驟1、標(biāo)注光伏電站,創(chuàng)建光伏電站樣本數(shù)據(jù)集;步驟2、在遙感云平臺(tái)上根據(jù)光伏電站光譜特征和隨機(jī)森林算法構(gòu)建提取模型,利用中等分辨率遙感影像獲取光伏電站的初步...
          • 本發(fā)明公開(kāi)基于無(wú)人機(jī)目標(biāo)識(shí)別的圖像處理系統(tǒng),包括:信號(hào)傳輸單元,所述信號(hào)傳輸單元包括信號(hào)收發(fā)模塊和定位模塊,所述信號(hào)收發(fā)模塊用于接收用戶(hù)發(fā)送的圖像攝取信號(hào)以及接收目標(biāo)無(wú)人機(jī)發(fā)送的圖像處理請(qǐng)求,所述圖像處理請(qǐng)求中包括待處理圖像的數(shù)量,所述定位...
          • 本申請(qǐng)涉及浮游生物智能識(shí)別領(lǐng)域,公開(kāi)了浮游生物智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),方法包括以下步驟:利用掃描平臺(tái)采集浮游生物樣品圖像,并實(shí)時(shí)調(diào)整焦距、曝光時(shí)間和掃描路徑,以?xún)?yōu)化成像質(zhì)量;基于最小二乘法及特征點(diǎn)匹配進(jìn)行多張圖像的拼接優(yōu)化,生成完整圖像;拼接后...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了應(yīng)用于線(xiàn)上面試的作弊檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)往往全程采用面試人員中的多種行為特征進(jìn)行監(jiān)測(cè),在存在非作弊行為時(shí)的多數(shù)據(jù)分析會(huì)造成計(jì)算資源的浪費(fèi),使得作弊檢測(cè)方法的效率較低的技術(shù)問(wèn)題;通過(guò)根據(jù)注視數(shù)據(jù)生...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多階特征提取的違禁品檢測(cè)方法,該方法是基于多階特征提取網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的X光安檢中違禁品的高精度檢測(cè),該模型改進(jìn)在于將多階門(mén)控聚合網(wǎng)絡(luò)模塊引入到模型的主干網(wǎng)絡(luò)、在Encoder網(wǎng)絡(luò)中引入了全局?局部空間聚合網(wǎng)絡(luò)GLSA和基于雙向...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種熒光狀態(tài)下的智能圖像識(shí)別方法,涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:使用4K熒光腔鏡攝像設(shè)備采集同一時(shí)間點(diǎn)的熒光圖像和白光圖像,并進(jìn)行圖像預(yù)處理,包括光照校正、模糊校正、濾波去噪和邊緣增強(qiáng);基于Mask RCNN算法,對(duì)熒光圖...
          • 本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)U?Net的視網(wǎng)膜血管圖像分割方法及系統(tǒng)。首先構(gòu)建由多張視網(wǎng)膜血管圖像及其對(duì)應(yīng)分割掩碼所組成的數(shù)據(jù)集,并將數(shù)據(jù)集預(yù)處理后,劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集;再向U?Net模型中引入空洞卷積層和ELA注意力機(jī)制,從而構(gòu)建初始模型;然...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于加速度傳感器的跌倒檢測(cè)和報(bào)警的系統(tǒng)和方法,屬于涉及可穿戴設(shè)備及健康監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:通過(guò)多源數(shù)據(jù)采集單元中的各種傳感器采集信號(hào),并將采集到的信號(hào)傳輸至信號(hào)處理單元中,經(jīng)過(guò)信號(hào)處理單元中三級(jí)信號(hào)處理流水線(xiàn)的處理之后...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種大壩運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng),包含:無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)模塊,用于對(duì)大壩進(jìn)行多維度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),獲取大壩表面和周邊環(huán)境的圖像、視頻以及結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,用于對(duì)無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)模塊獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括圖像去噪、視頻幀提取、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換;...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種通航隧道船行波智能預(yù)警消波系統(tǒng)及方法,屬于通航隧道消波領(lǐng)域,通航隧道船行波智能預(yù)警消波方法包括:當(dāng)船舶到達(dá)通航隧道入口時(shí),升降旋轉(zhuǎn)組件控制消波板旋轉(zhuǎn)至與通航隧道的內(nèi)壁的夾角為預(yù)設(shè)角度,船舶駛?cè)胪ê剿淼罆r(shí),波高測(cè)量組件實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種城市規(guī)劃宣傳展示裝置,包括防護(hù)箱房,承載板的上表面固定連接有透明底架,承載板的下表面設(shè)置有位于透明底架下方的海報(bào)展示機(jī)構(gòu),透明底架的上端固定連接有透明安裝板,透明安裝板的表面呈矩形陣列開(kāi)設(shè)有若干個(gè)安裝插孔,安裝插孔內(nèi)卡接安裝...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、顯示設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及顯示控制技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:確定存儲(chǔ)器中多個(gè)地址對(duì)應(yīng)的多個(gè)像素點(diǎn)的標(biāo)志數(shù)據(jù);標(biāo)志數(shù)據(jù)表征像素點(diǎn)與相鄰的前位像素點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果,數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果包括數(shù)據(jù)相同和數(shù)據(jù)不同;將標(biāo)志數(shù)據(jù)為表...
          • 本發(fā)明適用于音頻數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種預(yù)掃描測(cè)試的方法及裝置,所述預(yù)掃描測(cè)試的方法包括:獲取標(biāo)準(zhǔn)音頻數(shù)據(jù)和待測(cè)設(shè)備在多種電磁干擾下分別輸出的待識(shí)別音頻數(shù)據(jù);提取待識(shí)別音頻數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)標(biāo)識(shí)音頻數(shù)據(jù)片段;基于預(yù)設(shè)標(biāo)識(shí)音頻數(shù)據(jù)片段,將標(biāo)準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于語(yǔ)音識(shí)別的英語(yǔ)自動(dòng)評(píng)測(cè)系統(tǒng),涉及語(yǔ)音識(shí)別和評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域,包括資料收集端、語(yǔ)音識(shí)別端和記憶練習(xí)端,資料收集端和語(yǔ)音識(shí)別端共同設(shè)置有異常反饋模塊,資料收集端用于通過(guò)對(duì)英語(yǔ)評(píng)測(cè)相關(guān)的資料進(jìn)行獲取和實(shí)時(shí)更新,并根據(jù)資料的難易程度...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種可變磁記錄系統(tǒng)、方法、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及服務(wù)器數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括存儲(chǔ)器和存儲(chǔ)器的讀寫(xiě)設(shè)備、顯示器以及處理器,通過(guò)顯示器的交互界面顯示存儲(chǔ)器的操作選項(xiàng),用戶(hù)基于操作選項(xiàng)確定目標(biāo)存儲(chǔ)器和目標(biāo)磁記錄模式,其中目標(biāo)磁記...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于人工智能的塑料回收料純度監(jiān)測(cè)方法,包括:采集塑料回收料的表面視覺(jué)圖像數(shù)據(jù)和光譜信號(hào)數(shù)據(jù)、以及環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的塑料回收料純度數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)處理;構(gòu)建雙分支深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從表面視覺(jué)圖像數(shù)據(jù)和光譜信號(hào)數(shù)據(jù)中分別提取表面...
          • 本發(fā)明提供了一種化合物核磁共振結(jié)構(gòu)解析自動(dòng)化方法及系統(tǒng),方法包括:獲取目標(biāo)化合物的分子式及核磁共振原始數(shù)據(jù);基于分子式,在PubChem數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索匹配的候選化合物結(jié)構(gòu);利用核磁共振原始數(shù)據(jù)自動(dòng)傅里葉變換;自動(dòng)分析提取化學(xué)位移的信息,生成片...
          • 本發(fā)明涉及中藥制藥工程技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種基于深度學(xué)習(xí)的中藥飲片煎煮加水量計(jì)算方法,包括:步驟1,獲取中藥飲片的三維形態(tài)數(shù)據(jù)和物理參數(shù)數(shù)據(jù),將三維形態(tài)數(shù)據(jù)和物理參數(shù)數(shù)據(jù)輸入深度時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成動(dòng)態(tài)吸水曲線(xiàn)模板;步驟2,通過(guò)煎煮容器中部署的液位...
          • 本發(fā)明提供了一種運(yùn)動(dòng)損傷康復(fù)方案生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于運(yùn)動(dòng)損傷醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,其方法包括如下步驟:獲取關(guān)于運(yùn)動(dòng)損傷的文本數(shù)據(jù),根據(jù)文本數(shù)據(jù)構(gòu)建運(yùn)動(dòng)損傷知識(shí)圖譜;使用LTE?KGE作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼器,使用雙曲嵌入模型MrpHKG作為圖...
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