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          • 本發(fā)明涉及一種基于拐點導向自適應的無人機動態(tài)多目標協(xié)同路徑規(guī)劃方法。針對當前無人機路徑規(guī)劃實時性和有效性不足的問題,本發(fā)明提出了以下創(chuàng)新:提出基于雙機協(xié)同的威脅源干擾機制,實現(xiàn)對威脅源風險的積極應對,提升任務執(zhí)行成功率;在領導者?跟隨者的框...
          • 本發(fā)明提供一種結(jié)合預報與反饋機制的水庫群多目標優(yōu)化系統(tǒng),涉及水庫優(yōu)化調(diào)度研究技術(shù)領域。該結(jié)合預報與反饋機制的水庫群多目標優(yōu)化系統(tǒng),包括:基于深度學習的洪水預報、反饋調(diào)度和多目標優(yōu)化調(diào)度,所述基于深度學習的洪水預報包括以下步驟:S1.收集研究...
          • 本公開提供一種基于專家系統(tǒng)的飛行風險評估方法、裝置、設備和介質(zhì),包括:在預設飛行任務執(zhí)行之前,獲取預設飛行任務對應的任務屬性信息,任務屬性信息用于描述預設飛行任務對應的飛行場景數(shù)據(jù)、參與預設飛行任務的機組人員的身份數(shù)據(jù)、以及基于預設飛行任務...
          • 本申請?zhí)峁┑囊环N室間質(zhì)評結(jié)果分析方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì),包括:獲取目標待分析項目對應的室間質(zhì)評結(jié)果,室間質(zhì)評結(jié)果包括多個評估樣本分別對應的質(zhì)評數(shù)據(jù);根據(jù)多個評估樣本分別對應的質(zhì)評數(shù)據(jù),確定目標待分析項目對應的異常程度;根據(jù)預設的異常...
          • 本發(fā)明涉及營銷系統(tǒng)技術(shù)領域,尤其為基于AI全息營銷系統(tǒng)及思維表達使用方法,包括全息展示模塊,用于根據(jù)預設模型生成三維全息圖像,并在指定空間中實現(xiàn)動態(tài)沉浸式顯示;數(shù)據(jù)采集模塊,通過集成腦電接口、眼動跟蹤儀、面部表情捕捉攝像頭等傳感器實時采集用...
          • 本發(fā)明涉及點云消噪技術(shù)領域,公開了基于空間網(wǎng)格密度的變電站設備激光雷達點云消噪方法,包括以下步驟:S1,獲取點云數(shù)據(jù),并對點云數(shù)據(jù)進行預處理;S2,分析點云特征,利用設備和地面點云在高程分布上的特征進行點云類型劃分;S3,利用設備點云和地面...
          • 本發(fā)明公開了一種自適應場景感知小目標檢測系統(tǒng),包括:場景感知與分析模塊,用于提取場景特征并計算場景復雜度;多層級特征提取與重構(gòu)模塊,用于增強場景特征中的判別性特征;自適應模態(tài)融合模塊,用于對增強后的場景特征動態(tài)生成融合權(quán)重,以進行特征融合并...
          • 本發(fā)明公開了一種無人機小目標識別方法及系統(tǒng),包括:S1.無人機采集圖像數(shù)據(jù),并對圖像數(shù)據(jù)進行預處理;S2.構(gòu)建YOLOv11模型網(wǎng)絡框架,在主干網(wǎng)絡中引入SCSA模塊及SAFM模塊并優(yōu)化損失函數(shù),結(jié)合Mosai c數(shù)據(jù)增強技術(shù),以增強模型對...
          • 本發(fā)明提供了一種頁巖裂縫分布特征的自動化識別與量化方法,涉及圖像處理和深度學習技術(shù),應用于頁巖儲層裂縫系統(tǒng)的分析。方法包括以下步驟:首先,通過高清成像設備獲取頁巖巖心或薄片圖像,經(jīng)過中值濾波和拉普拉斯算子進行圖像預處理,以增強裂縫邊界;接著...
          • 本發(fā)明涉及一種基于全卷積的任務分離的跟蹤方法,能更好的處理分類和定位任務之間的聯(lián)系,解決目標跟蹤問題。步驟如下,首先將模板圖像與搜索幀圖像分別輸入骨干網(wǎng)絡中提取特征;接著構(gòu)造模板圖像中目標的先驗編碼,并將其與模板特征結(jié)合,同時構(gòu)建高效融合模...
          • 本發(fā)明屬于計算機視覺和深度學習領域,具體涉及一種基于三維注視點的眼動追蹤動態(tài)目標識別方法及裝置。首先根據(jù)三維注視點數(shù)據(jù)篩選出處于注視狀態(tài)下的三維注視點,并將其映射為前景攝像機坐標系下的二維注視點,依據(jù)映射完成的二維注視點對用戶前景圖片中注視...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)人工智能模型的老人墜樓預警系統(tǒng),涵蓋數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)融合模塊、人工智能分析模塊、預警模塊和后臺管理模塊。數(shù)據(jù)采集模塊采集老人的視頻圖像數(shù)據(jù)、可穿戴設備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù);多模態(tài)融合模塊對這些數(shù)據(jù)進行融合...
          • 本申請實施例提供一種飛行安全任務數(shù)據(jù)處理方法及裝置,方法包括:通過作訓人員創(chuàng)建飛行訓練計劃,各飛行準備專業(yè)人員進行專業(yè)信息填報得到飛行準備專業(yè)信息,參訓飛行員根據(jù)飛行準備專業(yè)信息進行訓練信息填報得到飛行任務訓練信息,將飛行準備專業(yè)信息和飛行...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N屏幕控制方法及其裝置,該屏幕控制方法包括:獲取傳感數(shù)據(jù);根據(jù)傳感數(shù)據(jù),控制車輛座艙內(nèi)的第一顯示屏顯示第一界面,第一界面包括車模、第一功能控件和第一提示信息,第一提示信息用于提示用戶使用第一功能控件,第一功能控件用于調(diào)節(jié)車輛的...
          • 本發(fā)明實施例公開了一種全景聲場景下回聲消除和降噪的方法、裝置和設備。本發(fā)明實施例中,通過獲取第一近端語音和第一遠端語音,將所述第一近端語音和所述第一遠端語音進行預處理、短時傅里葉變換、延遲估計和對齊,生成第四近端語音和第四遠端語音;采用設定...
          • 本發(fā)明提供一種基于AI的真實世界醫(yī)療數(shù)據(jù)系統(tǒng),本發(fā)明公開了一種基于AI的真實世界醫(yī)療數(shù)據(jù)系統(tǒng),通過構(gòu)建智能適配層、安全處理層、邊緣計算層和臨床交互層的協(xié)同架構(gòu),創(chuàng)新性地解決了醫(yī)療數(shù)據(jù)應用中的標準化整合、隱私保護及臨床可信決策等核心問題。系統(tǒng)...
          • 本公開涉及一種醫(yī)學影像文件處理方法、裝置及電子設備,其中,該方法包括:獲取一系列DICOM文件;根據(jù)各DICOM文件的元數(shù)據(jù),確定各DICOM文件的共享數(shù)據(jù)和非共享數(shù)據(jù),其中,每一個DICOM文件的元數(shù)據(jù)包括患者信息、設備參數(shù)信息和對應切片...
          • 本公開涉及一種掩碼圖像文件生成方法、裝置及電子設備,其中,該方法包括:將各掩碼圖像在醫(yī)學影像坐標系中的空間信息存儲在空間信息數(shù)據(jù)區(qū);將各掩碼圖像對應的標簽值、各掩碼圖像對應的圖像數(shù)據(jù)在圖像數(shù)據(jù)區(qū)的存儲信息、各掩碼圖像對應的標簽值與感興趣區(qū)域...
          • 本申請公開了一種摻雜濃度確定方法、功率器件的制備方法及功率器件,屬于半導體技術(shù)領域。所述方法應用于功率器件,所述功率器件包括外延層,所述外延層用于形成超結(jié)結(jié)構(gòu),所述超結(jié)結(jié)構(gòu)包括沿橫向交替排列的第一外延柱和第二外延柱,所述第一外延柱與所述外延...
          • 本申請公開了一種摻雜濃度確定方法、功率器件的制備方法及功率器件,屬于半導體技術(shù)領域。所述功率器件包括外延層,所述外延層用于形成超結(jié)結(jié)構(gòu),所述超結(jié)結(jié)構(gòu)包括沿橫向交替排列的第一外延柱和第二外延柱,所述第一外延柱與所述外延層的摻雜類型相反,所述第...
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