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          • 本申請涉及一種泊車車位搜索方法、裝置及車輛,涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:在車輛位置不處于高精地圖的覆蓋區(qū)域的情況下,基于車輛位置對應(yīng)的車輛感知范圍內(nèi)的感知信息,構(gòu)建全局地圖;確定目標(biāo)探索點(diǎn);其中,目標(biāo)探索點(diǎn)是從全局地圖中的感知邊界點(diǎn)選擇的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖信數(shù)據(jù)的車輛行駛里程估算方法,涉及車輛行駛里程估算領(lǐng)域,包括以下步驟:加載車輛影像數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù),分別生成車輛軌跡數(shù)據(jù)和信令軌跡數(shù)據(jù);通過圖信融合計(jì)算策略,計(jì)算車輛與移動終端號碼的長期伴隨關(guān)系;進(jìn)行高置信判定,結(jié)合車輛...
          • 本發(fā)明適用于鍋爐狀態(tài)監(jiān)測預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種鍋爐燃燒狀態(tài)智能監(jiān)測方法及系統(tǒng),鍋爐燃燒狀態(tài)智能監(jiān)測方法包括:獲取鍋爐工作檢測數(shù)據(jù)和鍋爐運(yùn)維人機(jī)數(shù)據(jù);根據(jù)所述鍋爐工作檢測數(shù)據(jù),確定鍋爐的狀態(tài)異常類型,其中,所述狀態(tài)異常類型包括燃燒器異常、送...
          • 本申請揭示了一種基于設(shè)備互聯(lián)的水土保持設(shè)施驗(yàn)收預(yù)警方法、裝置和計(jì)算機(jī),接收預(yù)設(shè)時(shí)間范圍內(nèi)多個位置監(jiān)控終端以預(yù)設(shè)頻率發(fā)送的位置信息,并形成活動范圍圖;根據(jù)活動范圍圖與預(yù)設(shè)地域范圍的差異判斷是否發(fā)送預(yù)警信號;根據(jù)總土方量信息與預(yù)設(shè)土方量的差異判...
          • 本發(fā)明公開了一種基于低空飛行的多通道氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息自適應(yīng)靶向發(fā)布系統(tǒng)及方法,解決現(xiàn)有低空氣象預(yù)警時(shí)空分辨率低、風(fēng)險(xiǎn)識別單一、信息針對性不足的問題;系統(tǒng)整合空基、天基、地基、社會及地形數(shù)據(jù),經(jīng)融合生成低空氣象動態(tài)數(shù)據(jù)庫;通過AI模型提取風(fēng)切...
          • 本發(fā)明公開了一種復(fù)雜環(huán)境下吸氣式感煙火災(zāi)的分級探測方法及系統(tǒng),涉及消防預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:識別復(fù)雜環(huán)境下監(jiān)測區(qū)域的通風(fēng)口,在通風(fēng)口上布設(shè)吸氣式感煙設(shè)備;對通風(fēng)口進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測,得到通風(fēng)口的工作模式參數(shù),包括通風(fēng)啟停狀態(tài)、風(fēng)速大小和通風(fēng)方...
          • 本發(fā)明屬于智慧校園技術(shù)領(lǐng)域,涉及基于大數(shù)據(jù)的智慧校園安全管理預(yù)警方法與系統(tǒng)。該方法包括:采集外來車輛的登記信息、實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)與所處環(huán)境的狀態(tài)信息;構(gòu)建動態(tài)時(shí)空圖,并在動態(tài)時(shí)空圖中生成反映部署節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系的邊屬性;計(jì)算外來車輛的合理路徑集合,...
          • 本申請涉及無人售貨技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種無感支付方法及裝置,方法包括:通過柜體頂部與側(cè)面布設(shè)的雙目攝像頭及紅外陣列采集多名客戶取貨畫面,利用姿態(tài)估計(jì)提取手部關(guān)鍵點(diǎn)并以多目標(biāo)跟蹤區(qū)分身份;貨架層板下的重力傳感器檢測各貨位重量變化,并與視覺軌...
          • 本發(fā)明提供了一種基于頻域解耦與邊緣信息融合的偽裝動物檢測方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明使用圖像頻域解耦器,通過可學(xué)習(xí)高斯濾波器組動態(tài)分離低頻(全局結(jié)構(gòu))/高頻(邊緣細(xì)節(jié))特征,并將其高效利用于邊緣輪廓預(yù)測器與偽裝目標(biāo)檢測器中,有效提高了...
          • 本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種輕量化井下非規(guī)則形狀防護(hù)裝備識別方法,包括數(shù)據(jù)采集;構(gòu)建目標(biāo)識別模型識別數(shù)據(jù)集中圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的目標(biāo)特征,目標(biāo)識別模型以YOLOv11模型為基礎(chǔ),其主干網(wǎng)絡(luò)為星形主干網(wǎng)絡(luò),頸部網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)雙分支CAA和DSC...
          • 本申請適用于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種票據(jù)識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),待識別票據(jù)的多模態(tài)特征是融合待識別票據(jù)的不同類型的信息得到的特征,不同類型的信息能夠進(jìn)行互補(bǔ)與對齊,使得待識別票據(jù)的多模態(tài)特征能夠更準(zhǔn)確的表征待識別票據(jù)的圖像,得到...
          • 一種財(cái)務(wù)單據(jù)處理方法、裝置及電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。在該方法中,獲取待處理的財(cái)務(wù)單據(jù)的原始圖像;獲取變更后的目標(biāo)業(yè)務(wù)規(guī)則和與目標(biāo)業(yè)務(wù)規(guī)則相關(guān)的關(guān)鍵字段和差異區(qū)域描述符;根據(jù)關(guān)鍵字段匹配對應(yīng)的目標(biāo)模板;根據(jù)目標(biāo)業(yè)務(wù)規(guī)則和差異區(qū)域描述符,對...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的鈦合金顯微組織識別方法、系統(tǒng)及介質(zhì),屬于圖像識別的技術(shù)領(lǐng)域,基于訓(xùn)練后的圖像識別模型,將預(yù)處理后的顯微圖像進(jìn)行序列化處理,并輸入至Transformer編碼器,并將Transformer編碼器提取的特征分別輸出...
          • 本發(fā)明公開了一種工程車輛的清洗控制方法和控制系統(tǒng),屬于工程車輛維護(hù)和保養(yǎng)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的工程車輛的清洗控制方法,首先采集工程車輛的第一圖像和第二圖像,再生成清洗槍在每一掃描時(shí)刻的噴嘴流量,清洗槍沿對應(yīng)掃描軌跡作業(yè),第一節(jié)流閥和第二節(jié)流閥保...
          • 本發(fā)明公開了一種防爆型智能視頻監(jiān)控控制系統(tǒng),涉及智能安防技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集模塊:用于采集多光譜視頻數(shù)據(jù),生成分區(qū)時(shí)序原始數(shù)據(jù)集;特征提取模塊:用于提取像素強(qiáng)度變化,構(gòu)建原生波動譜;聯(lián)動因子構(gòu)建模塊:用于基于同一區(qū)域多通道原生波動譜,構(gòu)建多...
          • 本發(fā)明公開了一種航運(yùn)物流實(shí)時(shí)危險(xiǎn)品識別系統(tǒng)及方法,具體涉及物流管理領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括圖像采集模塊、圖像分析模塊、復(fù)核模塊和智能訓(xùn)練模塊;所述圖像采集模塊用于實(shí)時(shí)采集貨車通過安檢通道時(shí)生成的X射線透視圖像;所述圖像分析模塊采用改進(jìn)的YOLOv...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N基于大模型的巖體中異常識別方法和裝置,涉及目標(biāo)檢測、風(fēng)險(xiǎn)識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行視頻采集,得到視頻數(shù)據(jù);對視頻幀的待分割區(qū)域進(jìn)行隨機(jī)采樣,得到不同特征對應(yīng)的提示信息;通過目標(biāo)圖像分割大模型根據(jù)提示信息和視頻幀...
          • 一種基于YOLO11改進(jìn)的高性能工地安全帽檢測方法,屬于人工智能與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,通過對YOLO11中Neck部分進(jìn)行結(jié)構(gòu)級輕量化重構(gòu),全面優(yōu)化Neck的計(jì)算效率和結(jié)構(gòu)適配性,將傳統(tǒng)Conv模塊替換為由深度卷積和點(diǎn)卷積組合而成的Dept...
          • 本發(fā)明涉及光伏施工檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種光伏施工無人機(jī)巡檢圖像智能分析平臺。該平臺通過無人機(jī)采集施工目標(biāo)的實(shí)時(shí)圖像、位置及環(huán)境參數(shù)信息;檢索歷史巡檢圖像數(shù)據(jù)集合,對圖像特征歸類,提取歷史缺陷和分析數(shù)據(jù),獲得歷史分析分?jǐn)?shù)集合并優(yōu)化處理為歷史...
          • 本發(fā)明公開了一種基于事件相機(jī)的端到端實(shí)時(shí)小目標(biāo)無人機(jī)檢測方法,屬于無人機(jī)檢測技術(shù)領(lǐng)域,首先同步采集RGB圖像與事件流,并將事件流處理為時(shí)空體素網(wǎng)格,隨后通過SNN和CNN雙流網(wǎng)絡(luò)分別提取事件的動態(tài)特征與RGB的視覺特征,再通過編碼器利用跨注...
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