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          • 本發(fā)明提供了一種基于SVM的人體動(dòng)作識(shí)別方法,包括:獲取人體動(dòng)作視頻,并對(duì)人體動(dòng)作視頻進(jìn)行特征提取,得到多個(gè)圖像特征;構(gòu)建原始SVM模型,并對(duì)SVM模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),得到優(yōu)化SVM模型,然后使用優(yōu)化SVM模型對(duì)圖像特征進(jìn)行分類,得到動(dòng)作圖像...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,一種基于多數(shù)據(jù)融合的標(biāo)識(shí)牌智能控制方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)位置信息,對(duì)用戶進(jìn)行基于行動(dòng)軌跡的用戶場(chǎng)景識(shí)別,得到用戶場(chǎng)景類型,并獲取用戶場(chǎng)景類型對(duì)應(yīng)的信息展示類型及信息展示完整度;根據(jù)用戶場(chǎng)景類型,篩選位置信息對(duì)應(yīng)的...
          • 本發(fā)明提供一種基于船舶可見(jiàn)光紅外圖像目標(biāo)檢測(cè)與匹配方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于船舶目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,獲取具有可見(jiàn)光與紅外變焦的圖像;對(duì)圖像中的船舶目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別,提取NHA特征;計(jì)算圖像中船舶目標(biāo)的NHA特征相似度,確定匹配目標(biāo);依據(jù)關(guān)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種烘焙場(chǎng)景的渲染方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品,該方法包括:對(duì)多個(gè)目標(biāo)模型進(jìn)行場(chǎng)景烘焙,獲得烘焙場(chǎng)景的多張光照貼圖和多個(gè)第一網(wǎng)格;每個(gè)第一網(wǎng)格是由至少一個(gè)目標(biāo)模型對(duì)應(yīng)的模型網(wǎng)格合并而成;針對(duì)每個(gè)第一網(wǎng)絡(luò),根據(jù)第一網(wǎng)絡(luò)中第...
          • 本申請(qǐng)屬于電力巡檢技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N無(wú)人機(jī)電力巡檢中電力桿塔單目距離估計(jì)方法。本公開(kāi)實(shí)施例通過(guò)骨干網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)頭的多尺度特征提取,顯著提升塔頭檢測(cè)的精度與速度,有效區(qū)分結(jié)構(gòu)相似的塔頭與塔身;利用深度估計(jì)模型將背景歸為統(tǒng)一深度錨點(diǎn),并通過(guò)...
          • 本發(fā)明提供一種凹凸表面特征交線識(shí)別方法及應(yīng)用其的車(chē)廂焊縫識(shí)別方法,包含以下步驟:S1 獲取基底平面以及立面的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù);S2 擬合出參考基底平面C;S3 投影3D點(diǎn)集至參考基底平面C并舍棄z坐標(biāo)獲得2D點(diǎn)集P;S4 得到交線投影區(qū)域;S5...
          • 本發(fā)明提供的一種貨車(chē)車(chē)廂端板特征識(shí)別方法及系統(tǒng),包含:S1:采集端板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù);S2:識(shí)別出內(nèi)部橫向特征;S3:根據(jù)縱向特征和橫向特征分割出待切割區(qū)域底面;S4:在單個(gè)待切割區(qū)域底面內(nèi)識(shí)別相應(yīng)的待切割特征物。本發(fā)明提供的方法,結(jié)合切割焊...
          • 本發(fā)明提供一種基底平面快速構(gòu)建方法及應(yīng)用其的貨車(chē)車(chē)廂特征識(shí)別方法,包括:S1:采集車(chē)廂的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù);S2:識(shí)別出外邊緣特征;S3:結(jié)合車(chē)輛裝配參數(shù),計(jì)算旋轉(zhuǎn)角α;S4:旋轉(zhuǎn)上梁確認(rèn)點(diǎn),結(jié)合原始的車(chē)廂3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)和旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn),擬合獲得參考基...
          • 本發(fā)明提供了一種貨車(chē)車(chē)廂側(cè)板特征自適應(yīng)識(shí)別方法及系統(tǒng),包含:步驟1:采集車(chē)廂側(cè)板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù);步驟2:識(shí)別車(chē)廂側(cè)板的外邊緣特征;步驟3:分割出單個(gè)車(chē)廂門(mén)的點(diǎn)云數(shù)據(jù);步驟4:在所述單個(gè)車(chē)廂門(mén)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)范圍內(nèi),查找并識(shí)別門(mén)內(nèi)特征物;本發(fā)明提供...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于無(wú)人機(jī)圖像的高空鋼構(gòu)件螺栓監(jiān)測(cè)方法,包括:在被檢鋼構(gòu)件的被連接件上繪制參考標(biāo)記點(diǎn);在被檢鋼構(gòu)件的螺栓上繪制目標(biāo)標(biāo)記點(diǎn);設(shè)置無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)作業(yè)的航行參數(shù);使無(wú)人機(jī)按照設(shè)置的航行參數(shù)進(jìn)行采集作業(yè),獲取被檢鋼構(gòu)件的采集圖像;根據(jù)采...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于爬行機(jī)器人的檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及建設(shè)工程技術(shù)領(lǐng)域,包括,獲取采集圖像與采集數(shù)據(jù);提取采集數(shù)據(jù)中光照強(qiáng)度,依據(jù)光照強(qiáng)度對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理,獲取處理后的調(diào)整矩陣;依據(jù)調(diào)整矩陣與輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲取圖像特征;提取采集數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高壓變壓器繞線機(jī)線圈完整性檢測(cè)裝置及方法,所述裝置包括:圖像采集模塊,用于獲取繞制線圈的表面圖像;深度檢測(cè)模塊,用于獲取繞制線圈的深度信息并生成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù);圖像處理模塊,用于對(duì)表面圖像和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;尺寸與深度分...
          • 本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域,提供一種基于深度學(xué)習(xí)的新能源發(fā)電設(shè)備缺陷識(shí)別系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括:邊緣設(shè)備、云端服務(wù)器及運(yùn)維終端;邊緣設(shè)備用于獲取新能源發(fā)電設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,輸入預(yù)先構(gòu)建的缺陷初篩模型,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)能源數(shù)字孿生平臺(tái)及構(gòu)建方法,涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)分布式智能傳感器網(wǎng)絡(luò)采集能源系統(tǒng)各階段的多元感知數(shù)據(jù),并進(jìn)行噪聲過(guò)濾、數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)和特征提煉,方法涉及將相鄰階段的感知數(shù)據(jù)兩兩分組,通過(guò)特征提煉網(wǎng)絡(luò)提取特征向量,并利用轉(zhuǎn)換矩陣將后...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于學(xué)情信息的崗位能力分析系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:成績(jī)量化單元,其用以采集用戶的科目成績(jī)和科目學(xué)分,以及計(jì)算得到綜合技能值和專業(yè)技能值;建模單元,其用以構(gòu)建學(xué)習(xí)檢測(cè)模型;成績(jī)檢測(cè)單元,其用以采集用戶完成學(xué)習(xí)...
          • 本申請(qǐng)涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種優(yōu)化配送流程的方法,包括以下步驟:?jiǎn)?dòng)掃碼系統(tǒng),建立網(wǎng)絡(luò)通信連接;根據(jù)系統(tǒng)生成的訂單列表,工作人員依次前往指定貨架進(jìn)行取貨操作;使用掃碼槍掃描每件商品的條形碼;將包裝完成的商品置于運(yùn)輸車(chē)輛內(nèi)的指定位置;...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種衛(wèi)星測(cè)控遙感一體化任務(wù)調(diào)度方法及系統(tǒng),主要解決現(xiàn)有測(cè)控與遙感任務(wù)分離失敗率高及調(diào)度效率低等問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)方案是:低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)傳輸測(cè)控遙感任務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包并通過(guò)地面站接收;地面控制中心產(chǎn)生任務(wù)列表;地面站設(shè)備產(chǎn)生設(shè)備信息并通過(guò)與...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于分層優(yōu)化的露天礦卡車(chē)調(diào)度與故障調(diào)整方法及系統(tǒng),包括:獲取露天礦的基礎(chǔ)調(diào)度參數(shù),包括電鏟、卸載點(diǎn)、礦卡的基本配置、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、車(chē)輛運(yùn)行成本、各設(shè)備服務(wù)能力及產(chǎn)量要求,建立礦卡-電鏟-卸載點(diǎn)任務(wù)分配模型,面向?qū)嶋H作業(yè)時(shí)序的礦卡...
          • 本申請(qǐng)涉及一種資源調(diào)節(jié)潛力評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取待評(píng)估的至少一個(gè)初始建筑以及各所述初始建筑在不同歷史時(shí)刻下的用電數(shù)據(jù);所述初始建筑的用電數(shù)據(jù)包括所述初始建筑對(duì)應(yīng)的空調(diào)用電數(shù)據(jù);基于各...
          • 本申請(qǐng)涉及一種功率調(diào)節(jié)潛力評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品。所述方法包括:獲取目標(biāo)建筑在預(yù)設(shè)工作日內(nèi)各個(gè)目標(biāo)時(shí)刻下的空調(diào)用電功率;針對(duì)每一工作日,根據(jù)空調(diào)用電功率,確定空調(diào)在工作日內(nèi)的最大用電功率差;根據(jù)預(yù)設(shè)溫度調(diào)節(jié)量和最大用電功率差...
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