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								      本發(fā)明公開能源數(shù)字孿生平臺(tái)及構(gòu)建方法，涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)分布式智能傳感器網(wǎng)絡(luò)采集能源系統(tǒng)各階段的多元感知數(shù)據(jù)，并進(jìn)行噪聲過(guò)濾、數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)和特征提煉，方法涉及將相鄰階段的感知數(shù)據(jù)兩兩分組，通過(guò)特征提煉網(wǎng)絡(luò)提取特征向量，并利用轉(zhuǎn)換矩陣將后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域，提供一種基于深度學(xué)習(xí)的新能源發(fā)電設(shè)備缺陷識(shí)別系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：邊緣設(shè)備、云端服務(wù)器及運(yùn)維終端；邊緣設(shè)備用于獲取新能源發(fā)電設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，輸入預(yù)先構(gòu)建的缺陷初篩模型，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高壓變壓器繞線機(jī)線圈完整性檢測(cè)裝置及方法，所述裝置包括：圖像采集模塊，用于獲取繞制線圈的表面圖像；深度檢測(cè)模塊，用于獲取繞制線圈的深度信息并生成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；圖像處理模塊，用于對(duì)表面圖像和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；尺寸與深度分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于爬行機(jī)器人的檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及建設(shè)工程技術(shù)領(lǐng)域，包括，獲取采集圖像與采集數(shù)據(jù)；提取采集數(shù)據(jù)中光照強(qiáng)度，依據(jù)光照強(qiáng)度對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取處理后的調(diào)整矩陣；依據(jù)調(diào)整矩陣與輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取圖像特征；提取采集數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無(wú)人機(jī)圖像的高空鋼構(gòu)件螺栓監(jiān)測(cè)方法，包括：在被檢鋼構(gòu)件的被連接件上繪制參考標(biāo)記點(diǎn)；在被檢鋼構(gòu)件的螺栓上繪制目標(biāo)標(biāo)記點(diǎn)；設(shè)置無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)作業(yè)的航行參數(shù)；使無(wú)人機(jī)按照設(shè)置的航行參數(shù)進(jìn)行采集作業(yè)，獲取被檢鋼構(gòu)件的采集圖像；根據(jù)采...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種貨車車廂側(cè)板特征自適應(yīng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，包含：步驟1：采集車廂側(cè)板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟2：識(shí)別車廂側(cè)板的外邊緣特征；步驟3：分割出單個(gè)車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟4：在所述單個(gè)車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，查找并識(shí)別門內(nèi)特征物；本發(fā)明提供...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基底平面快速構(gòu)建方法及應(yīng)用其的貨車車廂特征識(shí)別方法，包括：S1：采集車廂的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2：識(shí)別出外邊緣特征；S3：結(jié)合車輛裝配參數(shù)，計(jì)算旋轉(zhuǎn)角α；S4：旋轉(zhuǎn)上梁確認(rèn)點(diǎn)，結(jié)合原始的車廂3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)和旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn)，擬合獲得參考基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種貨車車廂端板特征識(shí)別方法及系統(tǒng)，包含：S1：采集端板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2：識(shí)別出內(nèi)部橫向特征；S3：根據(jù)縱向特征和橫向特征分割出待切割區(qū)域底面；S4：在單個(gè)待切割區(qū)域底面內(nèi)識(shí)別相應(yīng)的待切割特征物。本發(fā)明提供的方法，結(jié)合切割焊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種凹凸表面特征交線識(shí)別方法及應(yīng)用其的車廂焊縫識(shí)別方法，包含以下步驟：S1 獲取基底平面以及立面的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2 擬合出參考基底平面C；S3 投影3D點(diǎn)集至參考基底平面C并舍棄z坐標(biāo)獲得2D點(diǎn)集P；S4 得到交線投影區(qū)域；S5...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于電力巡檢技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N無(wú)人機(jī)電力巡檢中電力桿塔單目距離估計(jì)方法。本公開實(shí)施例通過(guò)骨干網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)頭的多尺度特征提取，顯著提升塔頭檢測(cè)的精度與速度，有效區(qū)分結(jié)構(gòu)相似的塔頭與塔身；利用深度估計(jì)模型將背景歸為統(tǒng)一深度錨點(diǎn)，并通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種烘焙場(chǎng)景的渲染方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：對(duì)多個(gè)目標(biāo)模型進(jìn)行場(chǎng)景烘焙，獲得烘焙場(chǎng)景的多張光照貼圖和多個(gè)第一網(wǎng)格；每個(gè)第一網(wǎng)格是由至少一個(gè)目標(biāo)模型對(duì)應(yīng)的模型網(wǎng)格合并而成；針對(duì)每個(gè)第一網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)第一網(wǎng)絡(luò)中第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于船舶可見光紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)與匹配方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于船舶目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，獲取具有可見光與紅外變焦的圖像；對(duì)圖像中的船舶目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別，提取NHA特征；計(jì)算圖像中船舶目標(biāo)的NHA特征相似度，確定匹配目標(biāo)；依據(jù)關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，一種基于多數(shù)據(jù)融合的標(biāo)識(shí)牌智能控制方法及系統(tǒng)，包括：根據(jù)位置信息，對(duì)用戶進(jìn)行基于行動(dòng)軌跡的用戶場(chǎng)景識(shí)別，得到用戶場(chǎng)景類型，并獲取用戶場(chǎng)景類型對(duì)應(yīng)的信息展示類型及信息展示完整度；根據(jù)用戶場(chǎng)景類型，篩選位置信息對(duì)應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于SVM的人體動(dòng)作識(shí)別方法，包括：獲取人體動(dòng)作視頻，并對(duì)人體動(dòng)作視頻進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)圖像特征；構(gòu)建原始SVM模型，并對(duì)SVM模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，得到優(yōu)化SVM模型，然后使用優(yōu)化SVM模型對(duì)圖像特征進(jìn)行分類，得到動(dòng)作圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      一種膳食售賣柜及其取餐速度自動(dòng)校正方法，方法包括以下步驟：建立不同重量與取餐平臺(tái)運(yùn)行模式的映射關(guān)系，按照重量將取餐平臺(tái)載荷狀態(tài)分為從空載到滿載的多種運(yùn)行模式；在取餐平臺(tái)施加已知的不同載荷，逐一進(jìn)入不同運(yùn)行模式，在任一運(yùn)行模式下，將懸臂帶動(dòng)取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種危化品運(yùn)輸動(dòng)態(tài)限速控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)獲取危險(xiǎn)品電子運(yùn)單數(shù)據(jù)，解析所述危險(xiǎn)品電子運(yùn)單數(shù)據(jù)獲取化學(xué)物質(zhì)編號(hào)和危險(xiǎn)貨物分類代碼；根據(jù)所述化學(xué)物質(zhì)編號(hào)獲取?；饭逃蓄l率，根據(jù)所述危險(xiǎn)貨物分類代碼獲取速度衰減系數(shù)；掃描...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種病原微生物基因組、構(gòu)建方法、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及應(yīng)用。本發(fā)明創(chuàng)新病原微生物基因組數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建過(guò)程中對(duì)基因組數(shù)據(jù)質(zhì)量控制策略，尤其是創(chuàng)造性采用ANI結(jié)合AF雙指標(biāo)用于分類錯(cuò)誤識(shí)別，contig污染序列識(shí)別結(jié)合k...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自主神經(jīng)評(píng)測(cè)的智能中醫(yī)辯證系統(tǒng)，其中，數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)測(cè)量反映被測(cè)者心肺諧振的信號(hào)，并采集中醫(yī)專家所確定的該被測(cè)者的中醫(yī)辯證證形和干預(yù)處方，專家案例子系統(tǒng)用于對(duì)測(cè)量的信號(hào)進(jìn)行處理，得到規(guī)范化心肺諧振指標(biāo)系列，并據(jù)此計(jì)算身心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的糖尿病腎病預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：對(duì)患者的眼底分別采集白光圖像和近紅外圖像，并配準(zhǔn)形成對(duì)照?qǐng)D像；于對(duì)照?qǐng)D像中，基于白光圖像對(duì)近紅外圖像識(shí)別并添加分支血管標(biāo)注；依照分支血管標(biāo)注將分支血管區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及防排煙設(shè)備監(jiān)控方法及系統(tǒng)，其方法包括：判斷是否獲取到試驗(yàn)指令；當(dāng)獲取到所述試驗(yàn)指令時(shí)，輸出試驗(yàn)操作指令至防排煙設(shè)備，并獲取所述防排煙設(shè)備的狀態(tài)變化信息，根據(jù)所述狀態(tài)變化信息和所述試驗(yàn)操作指令對(duì)所述防排煙設(shè)備進(jìn)行功能試驗(yàn)；當(dāng)未獲取到...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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