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          • 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)得到評估結果,完...
          • 本申請涉及知識追蹤技術領域,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)治理技術領域,本發(fā)明要解決的技術問題為如何激勵外賣員、快遞員參與到基層治理中,將這一群體轉化為社區(qū)治理的“移動眼睛”和“即時信息源”,技術方案為: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,構建磨損圖像數(shù)據(jù)集;改進YOLOv8n?seg模型結構,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,涉及風機技術領域和三維模型技術領域。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...
          • 本發(fā)明提供基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng),涉及視覺檢測技術領域。該基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng),包括S1.識別目標邊界框及類別標簽,將邊界框覆蓋區(qū)域劃分為語義關鍵塊,非邊界框區(qū)域劃分為背景塊;S2.通過高可靠通信信道優(yōu)先傳輸語...
          • 本發(fā)明公開了一種機器人抓取姿態(tài)預測方法、裝置、設備及存儲介質,涉及機器人視覺領域。所述方法包括以物體圖像和隱含意圖的文本指令為輸入,以明確意圖的文本指令為期望輸出,對意圖推理模型進行訓練;以物體圖像和明確意圖的文本指令為輸入,以區(qū)域分割圖像...
          • 一種基于改進RT?DETR的麥穗自動檢測與計數(shù)方法,步驟包括:1)采集麥田小麥視頻;2)在FasterNet結構中引入SENetV2注意力機制,構建一個新的特征提取模塊FasterSEV2;3)用FasterSEV2代替RT?DETR的主干...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視頻監(jiān)控與人工智能的滯洪區(qū)實時安全監(jiān)測方法,涉及水利工程與人工智能交叉領域,包括采集滯洪區(qū)的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù),并對所述視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)進行預處理;利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對預處理后的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)進行特征提取和識別,生成監(jiān)測特征數(shù)...
          • 本申請涉及圖像識別技術領域,尤其是涉及一種基于SSM?YOLO?tiny輕量化改進算法的多種食用菌復雜環(huán)境下檢測方法,能夠提升在復雜環(huán)境下對多種食用菌的分類檢測精度,同時保持較低的計算開銷。通過減低模型深度和通道數(shù),引入Slim?Neck結...
          • 本發(fā)明實施例提供了一種預警信息生成方法、裝置、電子設備及存儲介質,通過獲取重點人員基礎信息;所述重點人員基礎信息包括原始圖像信息;基于所述原始圖像信息構建針對重點人員的人臉特征標識;獲取視頻流數(shù)據(jù),并從所述視頻流數(shù)據(jù)中提取實時人臉特征;當判...
          • 本發(fā)明公開了一種基于環(huán)境感知和智能分析的滯洪區(qū)應急撤退預警方法,涉及防洪減災技術領域,包括采集滯洪區(qū)現(xiàn)場的原始數(shù)據(jù),形成監(jiān)測點陣;通過將監(jiān)測點陣按照地理網(wǎng)格劃分成若干監(jiān)測單元,并根據(jù)降雨數(shù)據(jù)和土壤濕度數(shù)據(jù)建立降雨滲透模型,結合地形高程數(shù)據(jù)構...
          • 本申請公開了一種車輛預警方法、裝置以及電子設備,該車輛預警方法包括:根據(jù)多個預警監(jiān)控模型各自需求的信號的類型,對多個預警監(jiān)控模型進行分組,獲得多個任務組以及多個任務組各自對應的任務,每個任務組中包括至少一個預警監(jiān)控模型,多個預警監(jiān)控模型是由...
          • 本申請涉及一種風況預警方法、存儲介質、程序產(chǎn)品、設備、系統(tǒng)及載具。該風況預警方法包括:根據(jù)當前風況數(shù)據(jù),以及載具所處環(huán)境的風況特征數(shù)據(jù),對載具進行風況預警處理。本申請通過風況預警處理可以及時對載具進行風況預警,有助于用戶或路人等及時采取措施...
          • 本發(fā)明屬于信息技術領域,涉及一種基于Three.js的地下停車導航系統(tǒng),包括:停車場數(shù)據(jù)采集模塊,用于實時采集停車場的車位狀態(tài)數(shù)據(jù),并將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至后端服務器;后端服務器,用于管理數(shù)據(jù)庫以及處理停車場數(shù)據(jù)采集模塊和客戶端的請求;數(shù)據(jù)庫,...
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