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								      本申請公開了一種存取裝置及其控制方法、存取設(shè)備，涉及工業(yè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，存取裝置設(shè)置有置物架以及至少一個存取窗口，置物架設(shè)置有至少一個置物層，置物層上支持存放工具，方法包括：響應(yīng)于權(quán)限認證指令，從權(quán)限認證指令中確定出存取用戶的用戶標(biāo)識，依據(jù)用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種應(yīng)用視覺檢測技術(shù)的籃球運動員動作識別方法，該方法包括：從籃球區(qū)域的多張連續(xù)圖像中提取籃球運動員的二維骨架，并基于二維骨架在各圖像中的變化識別籃球運動員進行的動作；在識別出籃球運動員進行跳躍動作時，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種財稅文本數(shù)據(jù)校驗方法及系統(tǒng)。方法包括：解析財稅文本數(shù)據(jù)，得到字段信息，通過字符定位模型和財稅圖像數(shù)據(jù)，得到目標(biāo)定位圖像，根據(jù)目標(biāo)定位圖像和財稅圖像數(shù)據(jù)，得到財稅文本子圖像以進行字符識別，得到字符識別結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于深度學(xué)習(xí)與動態(tài)畸變校正的表計識別方法，包括：獲取源圖像，所述源圖像包含表盤區(qū)域；利用多尺度融合的目標(biāo)檢測框架，定位并提取源圖像中的表盤區(qū)域；將縮放后圖像與模板圖像進行特征點匹配，并剔除異常點；利用特征點的對應(yīng)關(guān)系，計算單應(yīng)性矩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別是涉及一種基于多級對比學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，包括：利用未標(biāo)注的第一數(shù)據(jù)集對初始特征提取器的可調(diào)整變量進行調(diào)整，得到調(diào)整了可調(diào)整變量的初始特征提取器，作為中間特征提取器；基于所述中間特征提取器，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及口腔圖片處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于口腔圖片的獲取矯正文本的方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：根據(jù)目標(biāo)口腔初始圖片集獲取目標(biāo)口腔初始特征向量；將目標(biāo)口腔初始特征向量在口腔特征向量樣本庫中進行匹配，得到匹配的第一口腔特征向量和第二口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：根據(jù)獲取的蠶體活動范圍數(shù)據(jù)進行智能蠶體圖像拍攝，得到單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)；對單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)進行蠶體行為變化趨勢分析，生成關(guān)鍵蠶體...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取相機拍攝的場景中的第一圖像，第一圖像中包括多個在場景中排列的用戶；基于第一圖像，確定多個第一坐標(biāo)，多個第一坐標(biāo)用于指示一排的邊界的用戶在第一圖像中的位置；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明視頻素材處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于動態(tài)語義驅(qū)動的視頻素材智能處理方法及裝置，該方法包括：通過預(yù)訓(xùn)練的語義特征提取模型對輸入視頻進行逐幀解析，提取包含對象屬性、場景上下文及多模態(tài)情感特征的深層語義向量；基于時序注意力機制對深層語義向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合SAM與改進Segformer模型的農(nóng)用地邊界提取方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，采用SAM模型對預(yù)處理后的影像瓦片數(shù)據(jù)集進行多邊形地物提取；將農(nóng)用地樣本數(shù)據(jù)集輸入至改進Segformer模型中進行優(yōu)化，進而進行農(nóng)用地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種巖質(zhì)邊坡線形結(jié)構(gòu)面識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取巖質(zhì)邊坡的點云數(shù)據(jù)；將所述點云數(shù)據(jù)劃分為至少一組點云簇，每組點云簇對應(yīng)一個結(jié)構(gòu)面；提取每組點云簇中的關(guān)鍵點作為路徑點；基于所述路徑點生成最小生成樹，每組點云簇對應(yīng)一個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明所提供的建筑物立面布局補全方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)，屬于目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對建筑物立面的圖像進行目標(biāo)檢測，得到矩形對象集合；對所述矩形對象集合執(zhí)行分量提取和分量聚類，得到若干垂直分組和若干水平分組，確定全部垂直分組和全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于雙邊紅波段的GF6?WFV數(shù)據(jù)水體識別提取方法及系統(tǒng)，包括：GF6衛(wèi)星WFV影像數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到衛(wèi)星各波段的經(jīng)過大氣校正的多角度觀測數(shù)據(jù)；經(jīng)過大氣校正，統(tǒng)一至相同的天頂角計算衛(wèi)星各波段的反射率，獲得各波段角度歸一化后的反射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于光學(xué)?Ka頻段SAR特征融合的農(nóng)田地塊識別方法，采用改進的ResNet50網(wǎng)絡(luò)對光學(xué)遙感影像進行特征提取，采用復(fù)數(shù)卷積網(wǎng)絡(luò)對Ka?SAR影像進行特征提取，當(dāng)光學(xué)遙感影像的云覆蓋率超過閾值時，觸發(fā)門控機制，若光學(xué)遙感影像云覆蓋率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁結(jié)構(gòu)件的動態(tài)空間數(shù)據(jù)集構(gòu)建系統(tǒng)及方法，具體為：采集橋梁施工場景的深度圖與彩色圖，記錄每幀圖像的時間戳；進行深度對齊與配準(zhǔn)，采用基于Transformer架構(gòu)的檢測模型進行實時目標(biāo)檢測；進行空間拓撲關(guān)系建模，計算3D坐標(biāo)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于改進雪雁算法的航海雷達油膜提取方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的技術(shù)要點包括：首先，對獲取的雷達油膜圖像進行預(yù)處理；然后，對預(yù)處理后的圖像進行特征提取，并生成油膜興趣區(qū)域，其中結(jié)合基于強度閾值的SIFT特征過濾算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于語義自適應(yīng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的文本到圖像生成方法，涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明利用仿射變換模塊實現(xiàn)對圖像特征的語義自適應(yīng)調(diào)制，從而有效提高生成圖像與文本語義的一致性，在生成器網(wǎng)絡(luò)中特別引入了自注意力層，利用自注意力機制顯著增強...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及核生化態(tài)勢分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法利用GNN模型對結(jié)構(gòu)化探測器數(shù)據(jù)進行圖像化處理，生成輸入圖像數(shù)據(jù)，再利用ResNet?LSTM模型對圖像數(shù)據(jù)進行區(qū)域污染物濃度分布預(yù)測，ResNet?L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯著性圖結(jié)構(gòu)增強的多模態(tài)影像匹配方法與系統(tǒng)，屬于圖像處理領(lǐng)域。首先，本發(fā)明創(chuàng)新性地構(gòu)建了像素級顯著性置信度圖，用以度量各區(qū)域的匹配潛力，通過該圖引導(dǎo)注意力機制在圖結(jié)構(gòu)中動態(tài)聚焦于關(guān)鍵區(qū)域；其次，融合多尺度結(jié)構(gòu)特征與語義分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于協(xié)同成像的高溫設(shè)備故障識別方法及系統(tǒng)，具體涉及故障識別技術(shù)領(lǐng)域，包括結(jié)合歷史數(shù)據(jù)建立離線ROI識別模型，實現(xiàn)高溫設(shè)備上線前的初始ROI區(qū)域配置，并在運行過程中通過多模態(tài)圖像與實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的在線機制，持續(xù)動態(tài)更新ROI區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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