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          • 本申請實施例提供了一種分類方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品,先獲取目標區(qū)域在預(yù)設(shè)時間范圍內(nèi)對應(yīng)的第一影像數(shù)據(jù)、第二影像數(shù)據(jù)、第三影像數(shù)據(jù);然后基于第一影像數(shù)據(jù)確定目標區(qū)域?qū)?yīng)于第一時間單位的紋理特征數(shù)據(jù),基于第二影像數(shù)據(jù)確定目標區(qū)域?qū)?yīng)...
          • 本發(fā)明涉及遙感監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于無人機遙感的森林病蟲害智能監(jiān)測方法及系統(tǒng),包括以下步驟:無人機采集多光譜數(shù)據(jù),提取反射率并平滑處理,差分識別異常像元,提取曲線篩選顯著變化,分割病斑邊界,分類健康狀態(tài),生成病蟲害圖層預(yù)測趨勢。本發(fā)明...
          • 本發(fā)明涉及倉儲物流技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種倉儲作業(yè)時長優(yōu)化方法及系統(tǒng),具有如下步驟:S1、貨位分配策略優(yōu)化模型構(gòu)建;S2、系統(tǒng)實現(xiàn)與集成;S3、動態(tài)調(diào)整與優(yōu)化。與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明能夠通過綜合考慮貨物屬性、倉儲作業(yè)流程和搬運設(shè)備路徑規(guī)劃,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于虛擬數(shù)字人和AI的農(nóng)業(yè)信息辦理方法及系統(tǒng),涉及農(nóng)業(yè)信息辦理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:首先,實時捕捉用戶語音輸入數(shù)據(jù),收集用戶語音參數(shù),為后續(xù)分析和處理提供原始數(shù)據(jù)支持;將獲取到的語音數(shù)據(jù)參數(shù)匯總成分析集合,并對收集到的語音...
          • 本發(fā)明涉及一種基于大語言模型的鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件表面損傷識別方法,涉及人工智能與結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。旨在解決傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法對大量標注樣本依賴嚴重、泛化能力差以及對復(fù)雜損傷場景適應(yīng)性不足的問題。該方法通過引入結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測圖像和損傷描述詞匯構(gòu)建提示...
          • 本發(fā)明公開了基于場景信息驅(qū)動的雷達?視覺自適應(yīng)融合感知方法,包括基于時空配準結(jié)果實現(xiàn)雷達檢測目標集合和視覺檢測目標集合的關(guān)聯(lián);獲取場景特征表征,包括道路特征和局部環(huán)境特征;設(shè)計權(quán)重生成網(wǎng)絡(luò),將場景特征映射為動態(tài)融合權(quán)重;構(gòu)建增強特征向量,分...
          • 本發(fā)明公開了一種輔助元數(shù)據(jù)驅(qū)動的廣域紅外小目標檢測方法,對輸入的紅外圖像進行預(yù)處理,對三類元數(shù)據(jù)進行特異化預(yù)編碼及多層感知機映射,生成初始輔助特征,通過骨干網(wǎng)絡(luò)提取多層級圖像特征,生成最終輔助特征,以彌合元高層語義缺乏的細節(jié)特征;利用多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種用于實驗動物巡檢的AI獸醫(yī)系統(tǒng),具體涉及實驗動物巡檢的AI獸醫(yī)領(lǐng)域,包括圖像采集模塊、結(jié)構(gòu)建模模塊、特征標注模塊、模態(tài)訓(xùn)練模塊、決策融合模塊、趨勢預(yù)警模塊;圖像采集模塊用于獲取具有完整輪廓結(jié)構(gòu)與高清圖像質(zhì)量的小鼠體表圖像幀數(shù)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N深度估計增強的語義分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括對采集的RGB圖像使用深度估計大模型提取對應(yīng)的深度圖像;構(gòu)建場景感知模型,場景感知模型包括編碼層和解碼層;編碼層包括RGB圖像編碼分支和深度圖像編碼分支,基于分別設(shè)置在...
          • 本發(fā)明屬于智能檢測與識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)缺陷智能識別系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:異常指數(shù)計算單元、缺陷類別概率分析單元、數(shù)據(jù)增強單元和空間鄰近概率場推斷單元;所述異常指數(shù)計算單元,用于得到歸一化值,基于歸一化值,結(jié)合位置參數(shù),得到復(fù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多維分析的麻鴨營養(yǎng)數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng),具體涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域,包括飼養(yǎng)區(qū)域劃分模塊、麻鴨信息采集模塊、麻鴨預(yù)處理模塊、麻鴨信息分析模塊、綜合分析模塊、綜合判斷模塊以及人機交互模塊。通過多源傳感器對目標飼養(yǎng)區(qū)域的任意子區(qū)域...
          • 本公開提供了基于大模型的交互方法、訓(xùn)練方法、裝置及智能體,涉及人工智能領(lǐng)域,尤其涉及語音識別、語音交互、深度學(xué)習(xí)、大模型等技術(shù)領(lǐng)域,可以應(yīng)用于知識搜索、自動駕駛、智能客服、智能語音控制、智慧電商、AI醫(yī)療等應(yīng)用場景。基于大模型的交互方法包括...
          • 本發(fā)明涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種過夜航班拖曳計劃確定方法及裝置,旨在解決現(xiàn)有方法存在效率低、人力成本高以及準確性較差的問題,方案主要包括:確定每個過夜航班的航班信息、每個拖曳代理公司的代理公司信息以及每個可用機位的機位信息;生成包括多個...
          • 本發(fā)明涉及管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種智能倉儲管理系統(tǒng)與方法,包括需求計算單元,將需要存儲的貨品記作倉儲貨品,將倉儲貨品分為重量、體積不同的多個目標貨品,計算倉儲貨品對應(yīng)的貨架需求數(shù)量,計算目標貨品對應(yīng)的單類型托盤數(shù)量;計算目標貨品對應(yīng)的...
          • 本發(fā)明提供了一種基于大語言模型的智能評估系統(tǒng),結(jié)合語音識別和AI大模型分析,實現(xiàn)了一種智能的評估系統(tǒng),涉及人機交互技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合架構(gòu),集成實時語音識別、界面元素語義解析和上下文感知技術(shù),實現(xiàn)自然語言指令結(jié)合數(shù)據(jù)庫篩選內(nèi)容,...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N多塔協(xié)同調(diào)度方法、協(xié)同服務(wù)器及多塔協(xié)同調(diào)度系統(tǒng),所述方法包括:構(gòu)建施工場地的孿生圖,生成每臺塔吊設(shè)備的可活動三維空間,并渲染至所述孿生圖內(nèi);根據(jù)多塔協(xié)同任務(wù)的協(xié)同起點定位和協(xié)同終點定位得到最短任務(wù)線,并渲染至所述孿生圖內(nèi);獲...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的出版社全流程數(shù)字化管理系統(tǒng),包括出版社選題策劃模塊、選題內(nèi)容確定模塊、出版社訂單管理模塊、圖書庫存監(jiān)測模塊、圖書質(zhì)量評估模塊以及圖書版權(quán)管理模塊;本發(fā)明通過圖書多源數(shù)據(jù)融合建立選題...
          • 本發(fā)明提供一種鐵路冷鏈運輸動態(tài)資源調(diào)配方法,屬于鐵路運輸管理技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟:構(gòu)建鐵路冷鏈運輸動態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò),將動態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖與鐵路冷鏈運輸作業(yè)流程深度融合,構(gòu)建出鐵路冷鏈運輸動態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò);構(gòu)建0?1整數(shù)規(guī)劃模型,其目標是總成本最小...
          • 本發(fā)明提供一種會議紀要記錄方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取會議上幻燈片播放時的幻燈片內(nèi)容信息和對應(yīng)幻燈片所采集的多媒體數(shù)據(jù)采集片斷;根據(jù)多媒體數(shù)據(jù)采集片斷,獲得幻燈片播放時對應(yīng)發(fā)言方的用戶采集信息,根據(jù)用戶采集信息識別發(fā)言方...
          • 本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的運輸路線優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及運輸路線優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,通過整合多源環(huán)境信息,并結(jié)合動態(tài)交通數(shù)據(jù)和運輸車輛位置數(shù)據(jù),使得運輸路徑規(guī)劃更加智能化和靈活,當出現(xiàn)交通擁堵、突發(fā)事故或道路封閉時,系統(tǒng)能夠?qū)崟r檢測運輸路徑的通行...
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