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          • 本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的糖尿病腎病預(yù)測方法及系統(tǒng),包括:對患者的眼底分別采集白光圖像和近紅外圖像,并配準(zhǔn)形成對照圖像;于對照圖像中,基于白光圖像對近紅外圖像識別并添加分支血管標(biāo)注;依照分支血管標(biāo)注將分支血管區(qū)域...
          • 本發(fā)明公開了一種基于自主神經(jīng)評測的智能中醫(yī)辯證系統(tǒng),其中,數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)測量反映被測者心肺諧振的信號,并采集中醫(yī)專家所確定的該被測者的中醫(yī)辯證證形和干預(yù)處方,專家案例子系統(tǒng)用于對測量的信號進(jìn)行處理,得到規(guī)范化心肺諧振指標(biāo)系列,并據(jù)此計(jì)算身心...
          • 本發(fā)明涉及生物信息學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種病原微生物基因組、構(gòu)建方法、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及應(yīng)用。本發(fā)明創(chuàng)新病原微生物基因組數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建過程中對基因組數(shù)據(jù)質(zhì)量控制策略,尤其是創(chuàng)造性采用ANI結(jié)合AF雙指標(biāo)用于分類錯(cuò)誤識別,contig污染序列識別結(jié)合k...
          • 本發(fā)明提供一種危化品運(yùn)輸動態(tài)限速控制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),通過獲取危險(xiǎn)品電子運(yùn)單數(shù)據(jù),解析所述危險(xiǎn)品電子運(yùn)單數(shù)據(jù)獲取化學(xué)物質(zhì)編號和危險(xiǎn)貨物分類代碼;根據(jù)所述化學(xué)物質(zhì)編號獲取危化品固有頻率,根據(jù)所述危險(xiǎn)貨物分類代碼獲取速度衰減系數(shù);掃描...
          • 一種膳食售賣柜及其取餐速度自動校正方法,方法包括以下步驟:建立不同重量與取餐平臺運(yùn)行模式的映射關(guān)系,按照重量將取餐平臺載荷狀態(tài)分為從空載到滿載的多種運(yùn)行模式;在取餐平臺施加已知的不同載荷,逐一進(jìn)入不同運(yùn)行模式,在任一運(yùn)行模式下,將懸臂帶動取...
          • 本發(fā)明提供了一種基于SVM的人體動作識別方法,包括:獲取人體動作視頻,并對人體動作視頻進(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模型對圖像特征進(jìn)行分類,得到動作圖像...
          • 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)識牌智能控制方法及系統(tǒng),包括:根據(jù)位置信息,對用戶進(jìn)行基于行動軌跡的用戶場景識別,得到用戶場景類型,并獲取用戶場景類型對應(yīng)的信息展示類型及信息展示完整度;根據(jù)用戶場景類型,篩選位置信息對應(yīng)的...
          • 本發(fā)明提供一種基于船舶可見光紅外圖像目標(biāo)檢測與匹配方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于船舶目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域,獲取具有可見光與紅外變焦的圖像;對圖像中的船舶目標(biāo)進(jìn)行檢測與識別,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)明公開了一種烘焙場景的渲染方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,該方法包括:對多個(gè)目標(biāo)模型進(jìn)行場景烘焙,獲得烘焙場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)模型對應(yīng)的模型網(wǎng)格合并而成;針對每個(gè)第一網(wǎng)絡(luò),根據(jù)第一網(wǎng)絡(luò)中第...
          • 本申請屬于電力巡檢技術(shù)領(lǐng)域。本申請?zhí)峁┮环N無人機(jī)電力巡檢中電力桿塔單目距離估計(jì)方法。本公開實(shí)施例通過骨干網(wǎng)絡(luò)和檢測頭的多尺度特征提取,顯著提升塔頭檢測的精度與速度,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...
          • 本發(fā)明提供一種凹凸表面特征交線識別方法及應(yīng)用其的車廂焊縫識別方法,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)明提供的一種貨車車廂端板特征識別方法及系統(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)用其的貨車車廂特征識別方法,包括:S1:采集車廂的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù);S2:識別出外邊緣特征;S3:結(jié)合車輛裝配參數(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)明提供了一種貨車車廂側(cè)板特征自適應(yīng)識別方法及系統(tǒng),包含:步驟1:采集車廂側(cè)板的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù);步驟2:識別車廂側(cè)板的外邊緣特征;步驟3:分割出單個(gè)車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù);步驟4:在所述單個(gè)車廂門的點(diǎn)云數(shù)據(jù)范圍內(nèi),查找并識別門內(nèi)特征物;本發(fā)明提供...
          • 本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)圖像的高空鋼構(gòu)件螺栓監(jiān)測方法,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)置無人機(jī)監(jiān)測作業(yè)的航行參數(shù);使無人機(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)明公開了一種基于爬行機(jī)器人的檢測方法及系統(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)明公開了一種高壓變壓器繞線機(jī)線圈完整性檢測裝置及方法,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)明公開能源數(shù)字孿生平臺及構(gòu)建方法,涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域,通過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)行噪聲過濾、數(shù)據(jù)精簡和特征提煉,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:成績量化單元,其用以采集用戶的科目成績和科目學(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)檢測模型;成績檢測單元,其用以采集用戶完成學(xué)習(xí)...
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