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								      本申請涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于軌跡分析的車輛測速方法、介質(zhì)及設(shè)備，在M個監(jiān)控圖像中獲取定速巡航車輛在第一車道中行駛時對應(yīng)的若干個第一軌跡點，以及在第二車道中行駛時對應(yīng)的若干個第二軌跡點，再根據(jù)所有第一軌跡點，擬合得到第一軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N施工事件確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取來自路側(cè)傳感器、車側(cè)傳感器采集的或云端存儲的多路有關(guān)施工現(xiàn)場區(qū)域的施工數(shù)據(jù)信息；對所述施工數(shù)據(jù)信息進(jìn)行識別處理，確定各路信息對應(yīng)的識別結(jié)果；所述識別結(jié)果包括以下至少一項：施...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種干式套管發(fā)熱監(jiān)測與故障預(yù)警方法及相關(guān)裝置，所述方法包括：基于干式套管的結(jié)構(gòu)，建立考慮接觸電阻的干式套管發(fā)熱模型，計算瞬態(tài)溫度分布場；構(gòu)建基于物理信息網(wǎng)絡(luò)的快速預(yù)警模型，利用瞬態(tài)溫度分布場對基于物理信息網(wǎng)絡(luò)的快速預(yù)警模型進(jìn)行訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于消防報警系統(tǒng)施工技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種用于消防自動報警系統(tǒng)的施工工藝，包含以下步驟：S1：線纜敷設(shè)與防護(hù)；S2：探測器精準(zhǔn)定位安裝；S3：系統(tǒng)接地與電磁防護(hù)；S4：動態(tài)參數(shù)調(diào)整與聯(lián)動測試；S5：三維形貌掃描與補(bǔ)償矯正。本發(fā)明通過獨...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能汽車診斷與維修技術(shù)領(lǐng)域，公開一種汽車診斷數(shù)據(jù)處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法首先對診斷設(shè)備歷史記錄中的汽車故障碼進(jìn)行頻次統(tǒng)計，生成待處理故障碼數(shù)據(jù)集，并將其輸入維修診斷模型生成初步維修建議，形成初步維修建議數(shù)據(jù)集。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高速公路ETC智能自動引導(dǎo)收費設(shè)備，屬于高速ETC技術(shù)領(lǐng)域，包括底座，所述底座的頂部固定安裝有四個對稱設(shè)置的固定樁，四個固定樁中的一個固定樁上安裝有支撐架。通過側(cè)向引流機(jī)構(gòu)(導(dǎo)流板+引流指示燈)與ETC掃描結(jié)果實時聯(lián)動，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取待安檢的設(shè)備圖像以及訓(xùn)練好的設(shè)備識別模型，所述設(shè)備圖像中包括至少一個液化氣設(shè)備；基于所述訓(xùn)練好的設(shè)備識別模型對所述設(shè)備圖像進(jìn)行識別處理，得到所述設(shè)備圖像中至少一個所述液...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于視頻檢測交通事故的方法、介質(zhì)及設(shè)備，通過將待檢測圖像分割為多個待檢測子圖像，再通過交通事故檢測模型對待檢測子圖像進(jìn)行檢測，能夠避免因事故區(qū)域在待檢測圖像中所占面積較小而導(dǎo)致的漏檢，提高了交通事故...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無人機(jī)遙感與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域，尤其提供了一種基于多模態(tài)遙感數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包含無人機(jī)集群組網(wǎng)子系統(tǒng)、混合特征匹配子系統(tǒng)及多模態(tài)融合與持續(xù)學(xué)習(xí)子系統(tǒng)。方法包含構(gòu)建搭載多光譜傳感器和激光雷達(dá)LiDAR的無人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多尺度方位角感知特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)SAR目標(biāo)識別方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法獲取SAR圖像的特征圖；根據(jù)SAR圖像的目標(biāo)方位角生成通道參數(shù)和動態(tài)卷積核，采用通道參數(shù)和動態(tài)卷積核對特征圖進(jìn)行通道和空間調(diào)制得到增強(qiáng)特征圖；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像辨別技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步地，涉及基于礦山生態(tài)圖像辨別的修復(fù)監(jiān)理評價方法，所述方法包括：步驟1：對獲取的目標(biāo)礦山區(qū)域的遙感多光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理圖像；融合標(biāo)準(zhǔn)植被指數(shù)、裸露土壤面積和反射率比值，得到植被恢復(fù)指數(shù)；步驟2：...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于計算機(jī)視覺的智慧農(nóng)業(yè)植物全貌測量標(biāo)定方法及系統(tǒng)，包括：通過對種植區(qū)域的搭建區(qū)域仿真模型，根據(jù)目標(biāo)植株的開始發(fā)育時間，測量區(qū)域仿真模型中任意相鄰的目標(biāo)植株的縱向距離，基于縱向距離生成正常生長信號，區(qū)域劃...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感技術(shù)的公路工程路面質(zhì)量測算方法，具體涉及遙感測算技術(shù)領(lǐng)域，包括融合多模態(tài)遙感數(shù)據(jù)并通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入動態(tài)特征增強(qiáng)機(jī)制，生成初始特征增強(qiáng)圖；通過自適應(yīng)對齊機(jī)制校正初始特征增強(qiáng)圖中的分辨率和角度失真，輸出自適應(yīng)對齊特征圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于特征聚合和選擇的預(yù)訓(xùn)練模型的視覺位置識別方法，屬于視覺位置識別技術(shù)領(lǐng)域。通過對全局特征描述符和局部特征描述符的提取，采用自適應(yīng)的特征聚合技術(shù)，注重提取具有區(qū)分性的地標(biāo)信息，從而有效彌補(bǔ)了預(yù)訓(xùn)練模型與實際視覺位置識別應(yīng)用之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智能裝備相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種基于卷積嵌入和多軸自注意力的故障診斷模型及診斷方法。該模型包括預(yù)處理模塊、特征提取模塊和分類模塊，預(yù)處理模塊設(shè)置在特征提取模塊的輸入端，用于將輸入的圖像進(jìn)行預(yù)處理轉(zhuǎn)化為二維特征圖；特征提取模塊用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種人工智能模型訓(xùn)練系統(tǒng)及方法，其中一種人工智能模型訓(xùn)練方法，包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，S2、模型構(gòu)建，S3、模型訓(xùn)練，S4、模型評估與調(diào)整。其中一種人工智能模型訓(xùn)練系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、模型構(gòu)建模塊、訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種物體的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：利用投影儀攜帶的拍攝裝置，拍攝待渲染物體的照片；對照片中的待渲染物體進(jìn)行語義分割，得到待渲染物體的輪廓坐標(biāo)信息；根據(jù)待渲染物體的輪廓坐標(biāo)信息，創(chuàng)建多個目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于內(nèi)參分解和神經(jīng)渲染的域泛化語義分割方法及裝置，所述方法包括：建立雙向轉(zhuǎn)換模型，雙向轉(zhuǎn)換模型包括內(nèi)參分解子模型和神經(jīng)渲染子模型，訓(xùn)練內(nèi)參分解子模型和神經(jīng)渲染子模型；通過內(nèi)參分解子模型對源域合成圖像進(jìn)行解耦得到源域合成圖像的屬性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于選擇性狀態(tài)空間和邊緣感知增強(qiáng)的遙感弱目標(biāo)檢測方法，步驟為獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集，構(gòu)建弱目標(biāo)檢測模型包括依次連接的主干網(wǎng)絡(luò)、采用PAFPN結(jié)構(gòu)的頸部網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò)；在主干網(wǎng)絡(luò)基于堆疊的GLBlock進(jìn)行全局特征和局部特征提取，...
								
            
							
            
							
						
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								      基于RGB圖像和點云數(shù)據(jù)的紙箱垛識別定位方法及抓取點確定方法，屬于機(jī)器視覺領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有貨物的三維空間位置解析的準(zhǔn)確性差及對紙箱抓取存在穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性差的問題，本發(fā)明使用RGB圖像和點云數(shù)據(jù)為輸入，充分利用RGB圖像提供的紙箱垛表面特征信...
								
            
							
            
							
						
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