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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)識別方法及系統(tǒng),包含:步驟1:采集車廂側(cè)板的3D點云數(shù)據(jù);步驟2:識別車廂側(cè)板的外邊緣特征;步驟3:分割出單個車廂門的點云數(shù)據(jù);步驟4:在所述單個車廂門的點云數(shù)據(jù)范圍內(nèi),查找并識別門內(nèi)特征物;本發(fā)明提供...
          • 本發(fā)明公開了一種基于無人機圖像的高空鋼構(gòu)件螺栓監(jiān)測方法,包括:在被檢鋼構(gòu)件的被連接件上繪制參考標記點;在被檢鋼構(gòu)件的螺栓上繪制目標標記點;設(shè)置無人機監(jiān)測作業(yè)的航行參數(shù);使無人機按照設(shè)置的航行參數(shù)進行采集作業(yè),獲取被檢鋼構(gòu)件的采集圖像;根據(jù)采...
          • 本發(fā)明公開了一種基于爬行機器人的檢測方法及系統(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)中光照強度,依據(jù)光照強度對采集圖像進行預(yù)處理,獲取處理后的調(diào)整矩陣;依據(jù)調(diào)整矩陣與輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲取圖像特征;提取采集數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種高壓變壓器繞線機線圈完整性檢測裝置及方法,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;深度檢測模塊,用于獲取繞制線圈的深度信息并生成三維點云數(shù)據(jù);圖像處理模塊,用于對表面圖像和三維點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;尺寸與深度分...
          • 本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域,提供一種基于深度學習的新能源發(fā)電設(shè)備缺陷識別系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括:邊緣設(shè)備、云端服務(wù)器及運維終端;邊緣設(shè)備用于獲取新能源發(fā)電設(shè)備在實際運行狀態(tài)下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理后,輸入預(yù)先構(gòu)建的缺陷初篩模型,...
          • 本發(fā)明公開能源數(shù)字孿生平臺及構(gòu)建方法,涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域,通過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),并進行噪聲過濾、數(shù)據(jù)精簡和特征提煉,方法涉及將相鄰階段的感知數(shù)據(jù)兩兩分組,通過特征提煉網(wǎng)絡(luò)提取特征向量,并利用轉(zhuǎn)換矩陣將后...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于學情信息的崗位能力分析系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:成績量化單元,其用以采集用戶的科目成績和科目學分,以及計算得到綜合技能值和專業(yè)技能值;建模單元,其用以構(gòu)建學習檢測模型;成績檢測單元,其用以采集用戶完成學習...
          • 本申請涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種優(yōu)化配送流程的方法,包括以下步驟:啟動掃碼系統(tǒng),建立網(wǎng)絡(luò)通信連接;根據(jù)系統(tǒng)生成的訂單列表,工作人員依次前往指定貨架進行取貨操作;使用掃碼槍掃描每件商品的條形碼;將包裝完成的商品置于運輸車輛內(nèi)的指定位置;...
          • 本發(fā)明公開了一種衛(wèi)星測控遙感一體化任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng),主要解決現(xiàn)有測控與遙感任務(wù)分離失敗率高及調(diào)度效率低等問題。其實現(xiàn)方案是:低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)傳輸測控遙感任務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包并通過地面站接收;地面控制中心產(chǎn)生任務(wù)列表;地面站設(shè)備產(chǎn)生設(shè)備信息并通過與...
          • 本發(fā)明公開了一種基于分層優(yōu)化的露天礦卡車調(diào)度與故障調(diào)整方法及系統(tǒng),包括:獲取露天礦的基礎(chǔ)調(diào)度參數(shù),包括電鏟、卸載點、礦卡的基本配置、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、車輛運行成本、各設(shè)備服務(wù)能力及產(chǎn)量要求,建立礦卡-電鏟-卸載點任務(wù)分配模型,面向?qū)嶋H作業(yè)時序的礦卡...
          • 本申請涉及一種資源調(diào)節(jié)潛力評估方法、裝置、計算機設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取待評估的至少一個初始建筑以及各所述初始建筑在不同歷史時刻下的用電數(shù)據(jù);所述初始建筑的用電數(shù)據(jù)包括所述初始建筑對應(yīng)的空調(diào)用電數(shù)據(jù);基于各...
          • 本申請涉及一種功率調(diào)節(jié)潛力評估方法、裝置、計算機設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品。所述方法包括:獲取目標建筑在預(yù)設(shè)工作日內(nèi)各個目標時刻下的空調(diào)用電功率;針對每一工作日,根據(jù)空調(diào)用電功率,確定空調(diào)在工作日內(nèi)的最大用電功率差;根據(jù)預(yù)設(shè)溫度調(diào)節(jié)量和最大用電功率差...
          • 本發(fā)明提供一種適用于現(xiàn)貨交易的新能源場站電力市場交易系統(tǒng)及方法,電力市場交易系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集子模塊、數(shù)據(jù)分析與預(yù)測子模塊、交易決策子模塊、交易執(zhí)行與監(jiān)控子模塊、風險預(yù)警子模塊,數(shù)據(jù)采集子模塊連接數(shù)據(jù)分析與預(yù)測子模塊,數(shù)據(jù)分析與預(yù)測子模塊連接...
          • 一種基于儲層結(jié)構(gòu)高效并行填充原子陣列的方法,由本體陣列、儲層陣列和填充轉(zhuǎn)運陣列組成,通過引入儲層陣列以提升裝載率,規(guī)避了單獨本體陣列架構(gòu)需同時滿足高裝載率、高保真度量子調(diào)控和讀取等多重要求的困難;填充轉(zhuǎn)運陣列由兩互相垂直的聲光偏轉(zhuǎn)器(即雙A...
          • 本發(fā)明提供了一種基于自然語言提取和BIM融合的施工質(zhì)量巡檢知識庫構(gòu)建方法,首先獲取施工BIM模型,利用IfcOpenShell工具提取BIM模型中包含的BIM信息,將其存儲為BIM信息表。然后利用基于深度雙向編碼器、知識反饋改進的門控循環(huán)單...
          • 本發(fā)明提供了一種面向EPC領(lǐng)域的知識共享平臺構(gòu)建方法,此方法以知識圖譜為基礎(chǔ),以深度學習算法、LLM大語言模型為技術(shù)支撐,在已有知識抽取技術(shù)、知識查詢技術(shù)的基礎(chǔ)上,對以EPC領(lǐng)域各專業(yè)知識為核心目標的知識抽取模型進行優(yōu)化,增加了以實體對齊技...
          • 本發(fā)明提供了一種基于深度學習和符號回歸的障礙證書生成方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取連續(xù)動力系統(tǒng)中的初始區(qū)域、不安全區(qū)域和狀態(tài)域;分別在初始區(qū)域、不安全區(qū)域和狀態(tài)域上進行采樣操作,生成訓練集;結(jié)合損失函數(shù)和Adam優(yōu)化器,將...
          • 本發(fā)明公開了一種自然語言語義識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:根據(jù)輸入的自然語言提取語義特征,并將語義特征輸入到初始混合專家模型中通過Transformer模型對語義特征進行解析,得到隱藏狀態(tài)矩陣;將隱藏狀態(tài)矩陣輸入到門控網(wǎng)絡(luò),生成路由權(quán)重...
          • 本發(fā)明公開了一種三相橋式相控變流器的數(shù)字孿生模型構(gòu)建方法及系統(tǒng),該數(shù)字孿生模型構(gòu)建方法包括:根據(jù)所述三相橋式相控變流器的初始參數(shù),建立所述三相橋式相控變流器的全數(shù)字模型;從所述三相橋式相控變流器分別獲取三相輸入電流、輸出電流的實測值,以及從...
          • 本發(fā)明公開了一種機理與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型協(xié)同的船舶熱力系統(tǒng)實時仿真方法,包括:利用船舶熱力系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)對基于流體網(wǎng)絡(luò)理論的初始機理模型進行校驗,構(gòu)建滿足精度的機理模型;利用滿足精度的機理模型根據(jù)工況集、輸入輸出參數(shù)集和邊界參數(shù)范圍生成仿真數(shù)據(jù);...
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