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          • 本發(fā)明屬于無(wú)人機(jī)閘門維護(hù)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于多傳感物理校正的無(wú)人機(jī)閘門維護(hù)調(diào)度方法及系統(tǒng),將紋理、深度和厚度重投影到同一圖平面,將材質(zhì)編碼、含沙量均值及涂層厚度組成場(chǎng)景向量,將場(chǎng)景向量映射為殘差偏置并與初級(jí)特征相加形成含物理語(yǔ)義的融...
          • 本發(fā)明屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于改進(jìn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型的工業(yè)表面缺陷檢測(cè)方法,該方法在RT_DETR模型的特征提取模塊引入多注意力卷積空間聚合模塊,通過(guò)空間注意力機(jī)制,增強(qiáng)模型對(duì)工業(yè)表面缺陷區(qū)域的關(guān)注能力,抑制背景干擾,提升對(duì)缺陷的...
          • 一種印刷圖像匹配方法、裝置、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)和程序產(chǎn)品,包括:獲取包括單模電子圖像的大版電子圖像;對(duì)單模電子圖像進(jìn)行分層,獲取整飾層電子圖像和基礎(chǔ)層電子圖像;基于基礎(chǔ)層圖像,以及單模電子圖像在大版電子圖像上的位置信息和形狀信息,生成基礎(chǔ)層印刷...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的試卷智能批改方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:得到文本圖像質(zhì)量判定結(jié)果,若文本圖像質(zhì)量判定結(jié)果為合格,則將其存儲(chǔ)至合格圖像暫存區(qū)以等待執(zhí)行試卷智能批改,否則進(jìn)行文本圖像質(zhì)量初次校正,若初次校正判...
          • 本發(fā)明公開了一種基于RBF曲面的熱效應(yīng)和條帶噪聲的同步漸進(jìn)校正方法,該方法包括:獲取退化圖像;對(duì)退化圖像進(jìn)行灰度處理,得到灰度退化圖像;對(duì)灰度退化圖像進(jìn)行引導(dǎo)濾波處理,得到濾波后的熱輻射效應(yīng)估計(jì)圖像;根據(jù)熱輻射效應(yīng)估計(jì)圖像以及RBF核函數(shù)構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開了基于細(xì)節(jié)敏感和噪聲抑制融合的圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:輸入的無(wú)標(biāo)記顯微細(xì)胞圖像首先通過(guò)一個(gè)包含細(xì)節(jié)敏感增強(qiáng)、多尺度Haar小波下采樣模塊和損失函數(shù)約束的三分支網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理;該網(wǎng)絡(luò)提取多尺度梯度特征,并在...
          • 本申請(qǐng)公開了一種利用RGB數(shù)據(jù)提升TOF數(shù)據(jù)的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),所述方法包括獲取同步拍攝的RGB數(shù)據(jù)和TOF數(shù)據(jù);根據(jù)所述RGB數(shù)據(jù)估計(jì)偽深度圖,并利用所述TOF數(shù)據(jù)對(duì)所述偽深度圖進(jìn)行修正以得到修正深度圖;提取所述RGB數(shù)據(jù)的梯度圖,...
          • 本申請(qǐng)涉及醫(yī)療器械以及穿刺技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種圖像融合方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括:獲取從目標(biāo)對(duì)象椎骨部位的超聲圖像中分割出的第一橫突圖像、從椎骨部位的醫(yī)學(xué)影像中分割出的第二橫突圖像;根據(jù)第一橫突圖像和第二橫突圖像中各橫突的三維坐...
          • 本發(fā)明提供了一種經(jīng)度跨越正負(fù)180度衛(wèi)星數(shù)據(jù)的幾何處理方法、裝置和設(shè)備,涉及衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該幾何處理方法包括:獲得衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的初始經(jīng)度范圍,在初始經(jīng)度范圍跨越正負(fù)180度的情況下,對(duì)初始經(jīng)度范圍進(jìn)行修正,得到修正經(jīng)度范圍;對(duì)修正經(jīng)...
          • 本發(fā)明提供一種基于可形變Top?k稀疏注意力的上采樣方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括獲取輸入圖像,提取輸入圖像的特征圖;對(duì)特征圖執(zhí)行自適應(yīng)形變鄰域預(yù)測(cè),得到形變采樣坐標(biāo);基于形變采樣坐標(biāo)執(zhí)行Top?k稀疏注意力計(jì)算,生成上...
          • 本公開提供了一種交通違章處理方法、電子設(shè)備及程序產(chǎn)品,涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:根據(jù)接收到的罰單生成請(qǐng)求,確定待處罰人員的處罰事項(xiàng)以及身份信息;獲取與身份信息對(duì)應(yīng)的交通行為記錄,交通行為記錄包括交通行為的違章記錄和抓拍記錄;根據(jù)違章記...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于異步多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的雙層非合作需求響應(yīng)方法,包括:S1、構(gòu)建雙層非合作博弈框架,包括:構(gòu)建公用事業(yè)公司與消費(fèi)者之間的雙層動(dòng)態(tài)博弈模型;S2、完成部分可觀測(cè)馬爾可夫博弈建模,將雙層非合作博弈轉(zhuǎn)化為部分可觀測(cè)馬爾可夫博弈;...
          • 本發(fā)明提供一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的多模型評(píng)分融合方法,涉及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在金融信貸風(fēng)控中的應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。內(nèi)容包括:在模型糾偏階段,對(duì)各評(píng)分模型的評(píng)分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;在約束條件解析階段,通過(guò)構(gòu)建并求解目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)得到最優(yōu)評(píng)分映射值;在動(dòng)態(tài)規(guī)劃尋優(yōu)階段,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于局域網(wǎng)和數(shù)據(jù)安全的辦公設(shè)備租賃管理方法及系統(tǒng),包括響應(yīng)租賃終端的辦公設(shè)備租賃請(qǐng)求,獲取歷史租賃行為中的設(shè)備損耗率和網(wǎng)絡(luò)行為安全評(píng)分;當(dāng)二者同時(shí)滿足預(yù)設(shè)條件時(shí),解析租賃請(qǐng)求中的目標(biāo)設(shè)備型號(hào)及所需數(shù)量;實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)目標(biāo)設(shè)備的局域...
          • 本發(fā)明提供一種結(jié)合用戶畫像的門店個(gè)性化推薦交互方法及系統(tǒng),首先獲取用戶在門店內(nèi)的位置移動(dòng)信號(hào)、商品接觸信號(hào)及語(yǔ)音交互信號(hào)等交互信號(hào)序列,通過(guò)時(shí)空特征編碼器生成用戶意圖特征向量,再利用場(chǎng)景特征提取器獲取門店當(dāng)前的交互環(huán)境特征,接著通過(guò)推薦決策...
          • 本發(fā)明涉及中間號(hào)商戶信用評(píng)分方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取多模態(tài)數(shù)據(jù),對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。從預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取通信行為特征和交易行為特征,通過(guò)遞歸特征消除和主成分分析去除冗余特征。基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)架構(gòu)對(duì)多模態(tài)特征進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛運(yùn)輸里程結(jié)算系統(tǒng),涉及車輛運(yùn)輸結(jié)算技術(shù)領(lǐng)域,包括行駛數(shù)據(jù)記錄模塊、行業(yè)數(shù)據(jù)分組模塊、費(fèi)用系數(shù)計(jì)算模塊以及運(yùn)輸里程結(jié)算模塊;所述行駛數(shù)據(jù)記錄模塊用于對(duì)車輛的行駛數(shù)據(jù)和載貨數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄;所述行業(yè)數(shù)據(jù)分組模塊用于劃分貨...
          • 本發(fā)明提供一種結(jié)合BIM的建筑設(shè)施數(shù)字化運(yùn)維方法及系統(tǒng),涉及建筑信息模型技術(shù)領(lǐng)域,首先獲取目標(biāo)建筑設(shè)施的BIM模型數(shù)據(jù)集合,包括幾何特征數(shù)據(jù)、屬性特征數(shù)據(jù)及設(shè)施關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理操作,隨后,對(duì)預(yù)處理后的BIM模型數(shù)據(jù)集合進(jìn)行狀態(tài)特征...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了集成物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的項(xiàng)目管理數(shù)字化管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及實(shí)訓(xùn)平臺(tái),涉及辦公自動(dòng)化或電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域,基于物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理中心獲取項(xiàng)目管理信息,篩選出項(xiàng)目管理信息中的基礎(chǔ)配置信息,得到基礎(chǔ)配置信息中的物聯(lián)網(wǎng)模...
          • 本申請(qǐng)涉及物流設(shè)備控制技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的物流倉(cāng)儲(chǔ)管理方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集RFID信號(hào)和設(shè)備位置數(shù)據(jù),評(píng)估傳感器節(jié)點(diǎn)通信質(zhì)量生成數(shù)據(jù)質(zhì)量矩陣,利用改進(jìn)蟻群算法優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)揀選路徑,通過(guò)設(shè)備能力評(píng)...
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