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          • 本發(fā)明公開(kāi)的一種背面標(biāo)記工裝及其使用方法,包括標(biāo)記尺,標(biāo)記尺具有平直的兩個(gè)基準(zhǔn)側(cè)面,其一端為活動(dòng)端,另一端通過(guò)墊板與透明板固定連接;透明板,透明板由高強(qiáng)度透明材料制成,厚度不小于1mm,用于觀察被標(biāo)記物件的正面標(biāo)記線與基準(zhǔn)線對(duì)齊狀態(tài);墊板,...
          • 本發(fā)明涉及能使導(dǎo)體穿過(guò)的管、套領(lǐng)域,尤其涉及一種均壓散熱型進(jìn)出線套管。該發(fā)明用以解決絕緣套管在通流時(shí)導(dǎo)電體產(chǎn)生的熱量無(wú)法及時(shí)散出,導(dǎo)致絕緣套管出現(xiàn)過(guò)熱現(xiàn)象的問(wèn)題。該均壓散熱型進(jìn)出線套管包括絕緣套體和封裝在絕緣套體內(nèi)的內(nèi)部導(dǎo)體,內(nèi)部導(dǎo)體的兩端...
          • 本發(fā)明涉及一種基于醫(yī)院人力資源數(shù)智化仿真模型的大數(shù)據(jù)分析方法,屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域。其中,該方法包括:通過(guò)醫(yī)院人力資源數(shù)智化仿真模型采集醫(yī)生掌握技能數(shù)據(jù)、醫(yī)生考勤數(shù)據(jù);根據(jù)醫(yī)生掌握技能數(shù)據(jù)、醫(yī)生考勤數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理模型得到醫(yī)生信息預(yù)處理數(shù)...
          • 本發(fā)明提供了一種燃機(jī)用鎳基單晶高溫合金剩余蠕變壽命預(yù)測(cè)方法,涉及燃?xì)廨啓C(jī)熱端部件材料及應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在近服役條件下的長(zhǎng)時(shí)微觀組織數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上,結(jié)合宏觀蠕變本構(gòu)方程和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建了基于顯微組織的燃機(jī)用高溫合金蠕變應(yīng)力、應(yīng)變?cè)u(píng)估及剩余...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音情緒識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及語(yǔ)音情緒識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取用戶的語(yǔ)音信息;基于語(yǔ)音信息,獲得語(yǔ)音特征信息;語(yǔ)音特征信息包括語(yǔ)速信息、語(yǔ)調(diào)信息和停頓頻率信息;將語(yǔ)音特征信息輸入聲學(xué)模型,獲得情緒識(shí)別...
          • 本發(fā)明提供了一種基于ABM與深度學(xué)習(xí)模型的不同智能等級(jí)車(chē)輛車(chē)路協(xié)同的信號(hào)控制方法,方法包括對(duì)多源異構(gòu)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空單元?jiǎng)澐郑@取路段單元數(shù)據(jù)及拓?fù)潢P(guān)系;采用ABM模型處理數(shù)據(jù),生成L3?L4車(chē)輛的完整軌跡智能體和L1?L2車(chē)輛的邊界關(guān)聯(lián)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種車(chē)輛啟動(dòng)認(rèn)證方法、裝置、車(chē)輛及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及汽車(chē)電子技術(shù)領(lǐng)域,能夠通過(guò)通信模塊在接收到第一啟動(dòng)指令后,使得第一認(rèn)證模塊執(zhí)行安全認(rèn)證流程,并在第一認(rèn)證模塊安全認(rèn)證通過(guò)的情況下,再通過(guò)第二認(rèn)證模塊發(fā)起第一啟動(dòng)認(rèn)證,從而在第...
          • 本申請(qǐng)涉及演奏數(shù)字化領(lǐng)域,尤其涉及一種樂(lè)器演奏中手部的識(shí)別方法、智能樂(lè)器、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括:獲取若干組演奏圖像,演奏圖像中包括手部圖像區(qū)域;基于第一預(yù)設(shè)模型從手部圖像區(qū)域中識(shí)別每個(gè)手指結(jié)構(gòu)的一類關(guān)鍵點(diǎn)和二類關(guān)鍵點(diǎn),一類關(guān)鍵點(diǎn)用于定位手指...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的彎曲文本檢測(cè)與識(shí)別方法及系統(tǒng),屬于人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,包括:分別搭建文本檢測(cè)模型和文本識(shí)別模型;分別對(duì)所述文本檢測(cè)模型和所述文本識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練,對(duì)應(yīng)獲得訓(xùn)練好的文本檢測(cè)模型和訓(xùn)練好的文本識(shí)別模型;基...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多視圖聯(lián)合位姿估計(jì)的正畸牙齒遠(yuǎn)程移動(dòng)監(jiān)測(cè)方法,包括步驟:獲取正畸前的牙齒三維模型;獲取牙齒的多視圖照片,提取牙齒真實(shí)輪廓點(diǎn)及其法向量,并初始化相機(jī)的內(nèi)外參數(shù);利用相機(jī)內(nèi)外參數(shù),將牙齒三維模型投影至二維圖像,提取牙齒投影輪...
          • 本申請(qǐng)適用衛(wèi)星遙感對(duì)地觀測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于MOBCSM核(Multi?output Band?Correlated Convolution Spectral Mixture Kernel,多輸出帶相關(guān)卷積頻譜混合核)的植被冠層植被參...
          • 一種基于雙域掩碼與多尺度局部重建的高光譜圖像與LiDAR數(shù)據(jù)協(xié)同分類方法,它屬于遙感圖像分類領(lǐng)域。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)方法跨模態(tài)分類中標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺與多源特征融合精度不足的問(wèn)題。本發(fā)明通過(guò)掩碼隨機(jī)圖像塊和通道進(jìn)行特征學(xué)習(xí);設(shè)計(jì)分層多尺度重建架構(gòu),...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于語(yǔ)義?幾何耦合的層級(jí)特征檢測(cè)方法。該發(fā)明為了克服特征檢測(cè)環(huán)節(jié)局部特征方法依賴局部紋理響應(yīng),導(dǎo)致特征分布易受動(dòng)態(tài)對(duì)象(如天空、車(chē)輛)干擾等問(wèn)題,提出了基于語(yǔ)義?幾何耦合的層級(jí)特征檢測(cè)方法。本發(fā)明基于SuperPoint網(wǎng)絡(luò)...
          • 本申請(qǐng)涉及演奏數(shù)字化領(lǐng)域,尤其涉及一種手部與琴鍵的匹配方法及智能樂(lè)器、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括:獲取演奏圖像的圖像采集模塊的采集位置坐標(biāo),以及演奏圖像中的每個(gè)手指結(jié)構(gòu)的第一坐標(biāo)和每個(gè)琴鍵的第二坐標(biāo);基于手指結(jié)構(gòu)的第一坐標(biāo)與采集位置坐標(biāo)的第一...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于3D建模的虛擬服裝定制方法,涉及服裝定制技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集用戶的身體數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的圖像視頻數(shù)據(jù),并對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到人體基礎(chǔ)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù);根據(jù)人體基礎(chǔ)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行初級(jí)人體建模,再基于用戶輸入的關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整模型形...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種故障預(yù)警三維模型精確定位方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集廠房中待檢測(cè)設(shè)備的設(shè)備信息,并基于設(shè)備信息生成待檢測(cè)設(shè)備的設(shè)備三維模型;基于設(shè)備信息中的設(shè)備連接關(guān)系和設(shè)備位置對(duì)設(shè)備三維模型進(jìn)行拼接,得到廠...
          • 本發(fā)明屬于車(chē)輛領(lǐng)域,公開(kāi)了一種車(chē)內(nèi)盲區(qū)視野評(píng)價(jià)的方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取車(chē)輛三維模型,并確定車(chē)輛三維模型中駕駛員模型的眼點(diǎn)坐標(biāo);根據(jù)眼點(diǎn)坐標(biāo)確定關(guān)鍵視野校核區(qū)域;以眼點(diǎn)坐標(biāo)為投影點(diǎn),將車(chē)輛三維模型中的零部件投影在關(guān)鍵視野校核區(qū)域中;計(jì)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于檢測(cè)?學(xué)習(xí)反饋結(jié)構(gòu)的徑向運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法,該方法在連續(xù)圖像序列的首幀中完成目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練,并目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練進(jìn)行目標(biāo)圖像區(qū)域的初步篩選,并結(jié)合相關(guān)系數(shù)和歐式距離實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。本發(fā)明以“檢測(cè)?學(xué)習(xí)”反饋結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),構(gòu)建目...
          • 本發(fā)明涉及一種鋼絲簾布檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),用以提供鋼絲簾布缺陷模板X(qián)Y方向圖像;將所述鋼絲簾布缺陷模板X(qián)Y方向圖像按照Y方向上的每個(gè)預(yù)設(shè)間隔沿X方向劃分為若干個(gè)滑窗組,每個(gè)滑窗組由若干個(gè)滑窗組成;對(duì)每個(gè)滑窗獲取缺陷特征并存...
          • 本發(fā)明涉及智能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的集裝箱表面破損檢測(cè)方法及裝置,該裝置由多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、動(dòng)態(tài)補(bǔ)償處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合及破損分類與定位模塊組成。多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊通過(guò)雙激光線掃描生成高密度三維點(diǎn)云,采集多光譜圖像、紅外熱圖...
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