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          • 本發(fā)明公開了一種消防設(shè)備運行狀況智能監(jiān)測系統(tǒng),涉及消防設(shè)備運行監(jiān)測領(lǐng)域,包括:狀態(tài)偏差獲取單元,用于獲取消防設(shè)備的運行參數(shù),結(jié)合排熵法分析消防設(shè)備的運行狀態(tài)特征,并與正常運行狀態(tài)特征進行對比獲取狀態(tài)偏差;失效概率預(yù)測單元,用于基于狀態(tài)偏差劃...
          • 本發(fā)明提供了一種店鋪資源的規(guī)劃方法及系統(tǒng),其中方法包括:獲取店鋪選址的評估數(shù)據(jù)信息;提取店鋪選址的評估數(shù)據(jù)信息中的店鋪選址綜合分值;若店鋪選址綜合分值大于等于預(yù)設(shè)第一分值,則將店鋪選址對應(yīng)的位置信息進行標(biāo)識,得到標(biāo)識位置;若店鋪選址綜合分值...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N邊緣增強方法、圖像形成作業(yè)方法、裝置及存儲介質(zhì)。所述方法包括:首先根據(jù)原始圖像對應(yīng)的邊緣圖像,確定邊緣直方圖;然后,根據(jù)邊緣直方圖,確定邊緣目標(biāo)閾值;最后,根據(jù)邊緣目標(biāo)閾值,確定邊緣二值化圖像數(shù)據(jù)。可理解,根據(jù)邊緣直方圖的數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療信息處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種游離皮瓣移植術(shù)的創(chuàng)面?zhèn)槌曉u估方法,包括:對獲取的超聲灰度圖像進行分塊處理得到各個增強分析待選分塊,分塊處理有助于提升脂肪區(qū)域與水腫區(qū)域的對比度;通過脂肪特征篩選參數(shù)進行篩選得到若干個增強分析目...
          • 本申請公開了一種用于缺陷檢測的系統(tǒng)、設(shè)備、方法及機器可讀存儲介質(zhì)。該系統(tǒng)包括:圖像獲取模塊用于獲取被測物體表面的原始圖像;圖像切片模塊用于對原始圖像進行切片處理得到多個切片圖像;預(yù)構(gòu)建的缺陷檢測模型用于對各切片圖像進行推理得到對應(yīng)的局部缺陷...
          • 本發(fā)明實施例涉及汽車智能控制技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種高程預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),旨在準(zhǔn)確預(yù)測車輛輪胎的高程信息。所述方法包括:通過第一深度學(xué)習(xí)模型,根據(jù)雙目相機獲取的待檢測場景圖像得到對應(yīng)的視差圖;根據(jù)所述視差圖以及所述雙目相機...
          • 本申請實施例提供三維數(shù)字人流媒體質(zhì)量評估方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。將數(shù)字人模型轉(zhuǎn)換為數(shù)字人流媒體進行展示,獲取表面特征評分,基于交互動作序列控制對應(yīng)的數(shù)字人模型進行交互生成第一評估流媒體,獲取動作執(zhí)行評分和交互效果...
          • 本發(fā)明公開了一種虛實結(jié)合的互動社交系統(tǒng)及實現(xiàn)方法,該方法包括:接收用戶上傳的正面人像圖像,基于預(yù)設(shè)的圖像生成模型及微調(diào)模型,生成用戶的定制化2D卡通風(fēng)格圖像;根據(jù)所述2D卡通風(fēng)格圖像,通過三維重建技術(shù)生成對應(yīng)的3D卡通數(shù)字人模型;將所述3D...
          • 本發(fā)明公開了一種基于室內(nèi)環(huán)境特征的多線激光雷達SLAM點云稠密化方法,方法包括:使用第一幀糾偏后的點云數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)點云,構(gòu)建初始化地圖:對每一幀糾偏后的點云數(shù)據(jù)實施特征提取、數(shù)據(jù)匹配與特征融合,然后構(gòu)建殘差方程;根據(jù)所述殘差方程,通過非線性...
          • 本發(fā)明公開了一種變電站設(shè)備盲點巡視檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括根據(jù)變電站中的電力設(shè)備形狀特征和遮擋設(shè)備的樹葉形狀特征計算得到電力設(shè)備與樹葉的空間分布圖,采用隨機森林算法根據(jù)電力設(shè)備形狀特征和樹葉形狀特征得到電力設(shè)備和樹葉的位置關(guān)系,...
          • 本發(fā)明公開了基于目標(biāo)識別的工業(yè)冒灰檢測方法及系統(tǒng),涉及目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域,包括在工業(yè)管道處部署攝像頭,采集管道影像得到視頻流,基于深度學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別模型對視頻流進行第一次識別;對第一次識別出的存在冒灰或漏氣的圖片進行裁剪,在獲取冒...
          • 本發(fā)明涉及基于時間序列遙感影像的濱海濕地復(fù)雜地表精細(xì)制圖方法,包括:獲取時序多光譜影像,對時序多光譜影像切塊形成時序光譜圖像補丁;對所述時序光譜圖像補丁進行時間?空間?光譜三個特征的提取與交互;引入時間指數(shù)分支,對時間特征進行增強;利用特征...
          • 本發(fā)明公開了基于視頻流動態(tài)追蹤的電力設(shè)施積液監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng),涉及人工智能機器視覺領(lǐng)域,包括接入電廠監(jiān)控設(shè)備的視頻流,進行定時抽幀,對圖像逐幀處理;使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識別算法,對抽取的幀圖像進行積液區(qū)域檢測,若檢測到積液,則將當(dāng)前幀設(shè)為基準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明涉及智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于AI智能識別技術(shù)的煤礦井口智能化安全監(jiān)測系統(tǒng)及方法,本發(fā)明基于AI智能識別技術(shù)分析礦工在井口附近的活動頻率,確定礦工活動的聚類中心,并根據(jù)活動半徑劃分多個子區(qū)域,對各子區(qū)域的第一環(huán)境數(shù)據(jù)進行分析,生...
          • 本發(fā)明屬于計算機視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開一種基于雙分支自注意力機制的駕駛員行為識別方法,有效解決駕駛員行為識別算法由于駕駛員個體行為差異導(dǎo)致的錯誤識別問題。步驟為:(1)使用公開數(shù)據(jù)集并按照駕駛員劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集,對數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及一種手寫筆筆順檢測的方法及裝置,其方法包括:基于安裝在手寫筆端部的標(biāo)定板對雙目相機進行標(biāo)定,以獲取手寫筆書寫過程的連續(xù)圖像;基于標(biāo)定板幾何中心在雙目相機對應(yīng)的像素坐標(biāo)變化,實時計算手寫筆的軌跡;基于標(biāo)定板的法向運動特征,對所述軌跡...
          • 本申請車輛標(biāo)定領(lǐng)域,并且更具體地,涉及用于標(biāo)定變速箱控制單元的方法、系統(tǒng)、計算機可讀存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括:采集車輛運行數(shù)據(jù)并且讀取所述變速箱控制單元的標(biāo)定值;從所述車輛運行數(shù)據(jù)中提取性能指標(biāo)以及與所述性能指標(biāo)關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵工況...
          • 本申請?zhí)峁┲悄艽痤}交互方法、系統(tǒng)、裝置和介質(zhì),涉及智能答題交互技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:顯示智能答題交互主界面;響應(yīng)于對年級科目選擇控件的觸發(fā)指令,顯示年級科目選擇子界面;通過年級科目選擇子界面設(shè)置待解答題目對應(yīng)的年級和科目;響應(yīng)于對題目問答控件...
          • 本說明書公開了一種混合音頻的處理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)、設(shè)備及智能汽車,所述方法包括:獲取音視頻通話場景或音視頻播放場景中的混合音頻信號流;其中,所述混合音頻信號流中的各幀音頻信號隨機包含語音信號、音樂信號、噪聲信號中的一種或者多種;利用音頻種類...
          • 本說明書公開了一種針對混合音頻的均衡調(diào)整方法、系統(tǒng)、介質(zhì)、設(shè)備及智能汽車,所述方法包括:獲取音視頻通話場景或者多媒體播放場景中的混合音頻信號流;其中,所述混合音頻信號流中的各幀音頻信號隨機包含語音信號、音樂信號、噪聲信號中的一種或者多種;利...
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