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          • 本發(fā)明公開了基于城市更新改造的運營場景重建數(shù)據(jù)采集方法及系統(tǒng),包括如下步驟:步驟一:捕獲場景圖像;步驟二:對場景圖像進行實時環(huán)境感知,檢測出待重建物體,并重建其三維表示數(shù)據(jù);步驟三:基于三維表示數(shù)據(jù)和預設距離閾值,確定重建目標;步驟四:根據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于的FAR Pl anner全局路徑規(guī)劃算法的機器人導航方法,包括以下步驟:如具有已知地圖數(shù)據(jù)則檢測是否存在動態(tài)障礙物移開,若是則根據(jù)局部可視圖進行導航,導航結(jié)束時將該局部可視圖更新至地圖數(shù)據(jù),若否則根據(jù)歷史軌跡數(shù)據(jù)進行導...
          • 本發(fā)明公開了一種減污降碳型的農(nóng)業(yè)面源污染的凈化方法,具體涉及環(huán)保領域,包括監(jiān)測區(qū)域劃分、凈化數(shù)據(jù)采集、凈化數(shù)據(jù)分析以及綜合分析。本發(fā)明通過構(gòu)建四維監(jiān)測體系同步量化污染物去除與碳截留過程,精準解析農(nóng)業(yè)面源系統(tǒng)的物質(zhì)能量流動規(guī)律,彌補傳統(tǒng)技術(shù)碳...
          • 本發(fā)明公開了一種農(nóng)產(chǎn)品種植規(guī)劃方法及系統(tǒng),方法包括獲取目標種植區(qū)域的多維度數(shù)據(jù),基于多維度數(shù)據(jù)計算可種植農(nóng)作物的與目標種植區(qū)域的綜合適配度,根據(jù)綜合適配度選取目標農(nóng)作物;獲取目標農(nóng)作物的預測產(chǎn)量,基于預測產(chǎn)量,計算預測收益;深度融合綜合適配...
          • 本發(fā)明公開了抽水蓄能電站洞外控制網(wǎng)構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設備和介質(zhì),涉及點位數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,根據(jù)洞外地形特征,通過獲取多源地形數(shù)據(jù),將多個因素集成到一個統(tǒng)一的評估框架中,為控制網(wǎng)布局提供了全面的參考依據(jù),并且考慮地形特征和多因素權(quán)重,進行控制網(wǎng)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多智能體技術(shù)的大型灌區(qū)節(jié)水數(shù)字調(diào)度方法;方法通過采集灌區(qū)內(nèi)的全要素數(shù)據(jù)信息,包括水文水質(zhì)、植物蓄水灌溉、土壤墑情和氣象監(jiān)測等,并更新到預先建立的反應型多智能體網(wǎng)絡中;所述反應型多智能體網(wǎng)絡由多個智能體組成,它們之間數(shù)據(jù)信...
          • 本發(fā)明公開了基于深度學習的水利工程安全風險預警方法,S1、獲取高流速回注井的監(jiān)測數(shù)據(jù),并進行歸一化處理;S2、基于凱萊流形模糊推理算法,構(gòu)建模糊邏輯推理模型,確定初始推理路徑;S3、基于滲流拉格朗日優(yōu)化模型,在高維凱萊流形空間內(nèi)優(yōu)化推理路徑...
          • 本發(fā)明提供一種復雜氣象環(huán)境下飛行器數(shù)字孿生態(tài)勢推演與風險評估方法,屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域,該復雜氣象環(huán)境下飛行器數(shù)字孿生態(tài)勢推演與風險評估方法包括采集處理天氣數(shù)據(jù),涵蓋風向、風速等參數(shù);獲取飛行器性能參數(shù)并建庫;輸入解析飛行計劃。通過建立包含...
          • 本發(fā)明屬于水資源監(jiān)測的技術(shù)領域,具體為一種基于自動監(jiān)測網(wǎng)的城市水環(huán)境質(zhì)量評價考核方法,包含水質(zhì)監(jiān)測模塊,參數(shù)預處理模塊,綜合質(zhì)量計算模塊,水質(zhì)分析模塊,長效管理模塊和閉環(huán)優(yōu)化模塊;本發(fā)明通過生態(tài)影響動態(tài)分配參數(shù)權(quán)重,避免傳統(tǒng)固定權(quán)重導致的評...
          • 本發(fā)明公開了一種基于市場智能推廣調(diào)研營銷的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng),本發(fā)明涉及市場營銷數(shù)據(jù)管理技術(shù)領域。該基于市場智能推廣調(diào)研營銷的數(shù)據(jù)分析管理系統(tǒng),通過設置有對多渠道數(shù)據(jù)進行提取分類,提取數(shù)據(jù)設定用戶層級劃分和意向優(yōu)先級的評判確定出受眾的產(chǎn)品類型...
          • 本發(fā)明公開了基于多智能體強化學習的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)及其方法,涉及農(nóng)業(yè)管理技術(shù)領域,數(shù)據(jù)采集模塊,用于設置數(shù)據(jù)采集的設備監(jiān)測組;人員動態(tài)管理模塊,用于建立三維空間坐標系,通過定位裝置標記人員動向,并監(jiān)管重要區(qū)域的安全;種植動態(tài)規(guī)劃模塊,用于建立...
          • 本發(fā)明提供了一種用于新能源基地的容量配置的方法,包括搭建所述新能源基地相關的模型。設置與所述新能源基地模型相關的初始數(shù)據(jù)、第一運行成本。根據(jù)所述初始數(shù)據(jù)、第一運行成本,計算所述相關模型的第一容量配置。分析所述第一容量配置數(shù)據(jù)得到評估結(jié)果,完...
          • 本申請涉及知識追蹤技術(shù)領域,尤其涉及一種基于多模態(tài)輔助信息抽取的知識追蹤方法和系統(tǒng),方法包括獲取學習交互數(shù)據(jù)、包含試題的圖文信息的試題數(shù)據(jù)和各個試題對應的逐步求解過程,進行輔助特征抽取得到輔助信息集合;構(gòu)建基于輔助信息集合嵌入的知識追蹤模型...
          • 本發(fā)明公開了激勵新就業(yè)群體參與社區(qū)治理的系統(tǒng)及方法,屬于智慧社區(qū)級社區(qū)治理技術(shù)領域,本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何激勵外賣員、快遞員參與到基層治理中,將這一群體轉(zhuǎn)化為社區(qū)治理的“移動眼睛”和“即時信息源”,技術(shù)方案為:包括用戶端、社區(qū)管理平臺...
          • 本申請公開了一種基于改進YOLOv8n模型的鋼絲繩缺陷檢測方法及裝置,涉及圖像識別領域,方法包括:將待檢測的鋼絲繩圖像作為輸入,利用訓練好的改進YOLOv8n模型,得到鋼絲繩缺陷檢測結(jié)果;其中,改進YOLOv8n模型包括改進骨干網(wǎng)絡和改進頸...
          • 本申請公開了一種基于改進YOLOv8n?seg模型的鋼索表面磨損檢測方法及裝置,涉及鋼索表面磨損檢測領域,該方法包括采集鋼索表面圖像并標注真實磨損區(qū)域與程度,構(gòu)建磨損圖像數(shù)據(jù)集;改進YOLOv8n?seg模型結(jié)構(gòu),以自適應核卷積模塊替代主干...
          • 本發(fā)明屬于水下圖像處理和裂縫檢測技術(shù)領域,具體說是一種水電站大壩水下裂縫圖像定位方法,包括以下步驟:采集大壩表面裂縫的圖像數(shù)據(jù)并獲取關鍵圖像;對采集到的水下圖像進行預處理,采用基于YOLOv9的裂縫目標檢測網(wǎng)絡對預處理后的圖像進行裂縫區(qū)域的...
          • 本發(fā)明涉及圖像技術(shù)領域,尤其是涉及一種基于深度學習和邊緣檢測的圖像矢量化方法及系統(tǒng),所述方法,包括獲取家電模塊的圖像數(shù)據(jù),并對獲取的圖像數(shù)據(jù)進行預處理;將預處理后的圖像數(shù)據(jù)作為輸入構(gòu)建邊緣檢測模型,對邊緣檢測模型輸出的邊緣概率圖進行優(yōu)化處理...
          • 本發(fā)明公開一種基于物理散射模型引導的SAR圖像生成方法,包含物理引導的特征調(diào)制、屬性散射中心特征約束及生成網(wǎng)絡訓練。物理引導的特征調(diào)制通過設計多尺度注意力模塊PMA,將俯仰角參數(shù)化編碼與多尺度卷積融合,動態(tài)增強關鍵散射特征,補償俯仰角變化導...
          • 本申請實施例提供一種退役風機的處理方法、裝置及設備,涉及風機技術(shù)領域和三維模型技術(shù)領域。該方法包括:接收退役風機的至少一種類型的待處理部件的部件參數(shù)后,確定并展示每一待處理部件所對應的部件三維模型;接收退役風機所對應的安置類型之后,確定匹配...
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