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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了提供了一種公路非連續(xù)狀態(tài)預(yù)警方法，該方法通過(guò)在公路上間隔設(shè)置多個(gè)路面數(shù)據(jù)采集裝置采集對(duì)應(yīng)路面的路面狀態(tài)數(shù)據(jù)，并發(fā)送給數(shù)據(jù)處理設(shè)備進(jìn)行處理獲得第一處理結(jié)果，由于數(shù)據(jù)處理設(shè)備置于前端，能夠?qū)崟r(shí)處理路面狀態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)異常數(shù)據(jù)的快速反...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣體監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)基于物聯(lián)網(wǎng)的有限空間氣體監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取預(yù)先構(gòu)建的氣體傳感節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)最優(yōu)傳輸路徑傳輸?shù)臍怏w傳感數(shù)據(jù)；利用長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林算法對(duì)氣體傳感數(shù)據(jù)進(jìn)行氣體濃度預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種燃?xì)庑孤╊A(yù)警方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：環(huán)境數(shù)據(jù)采集設(shè)備實(shí)時(shí)采集環(huán)境數(shù)據(jù)，并將環(huán)境數(shù)據(jù)發(fā)送至智能終端設(shè)備；智能終端設(shè)備基于AI模型，根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)和獲取的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)生成燃?xì)鉂舛确植紙D，并將燃?xì)鉂舛确植紙D發(fā)送至可視化預(yù)警設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      一種無(wú)卡手掌銀行取款機(jī)，涉及銀行取款設(shè)備領(lǐng)域，包括：取款裝置和驗(yàn)證裝置，所述取款裝置包括機(jī)箱，機(jī)箱呈長(zhǎng)方體，長(zhǎng)方體機(jī)箱一面設(shè)有顯示屏，顯示屏內(nèi)嵌于機(jī)箱內(nèi)，顯示屏底部設(shè)有取鈔口，機(jī)箱底部設(shè)有操作臺(tái)，操作臺(tái)頂面為斜面，操作臺(tái)頂面設(shè)有按鈕，按鈕包...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N排球扣球訓(xùn)練檢測(cè)方法及系統(tǒng)，通過(guò)從目標(biāo)運(yùn)動(dòng)員的扣球動(dòng)作視頻中提取動(dòng)作圖像幀序列；基于目標(biāo)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行排球訓(xùn)練的靜態(tài)背景邊緣和動(dòng)作圖像幀序列中各個(gè)動(dòng)作圖像幀內(nèi)的可視邊緣構(gòu)建目標(biāo)運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行排球扣球訓(xùn)練時(shí)動(dòng)作輪廓的識(shí)別約束；依據(jù)識(shí)別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像識(shí)別的工地管理方法及系統(tǒng)，涉及工地管理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括根據(jù)人群圖像獲取人員密度，根據(jù)人員密度的圖像密度大小進(jìn)行區(qū)域劃分以獲得一級(jí)區(qū)域、二級(jí)區(qū)域及三級(jí)區(qū)域并篩選識(shí)別結(jié)果以得到不可全域識(shí)別標(biāo)識(shí)特征的人群圖像，并獲取不可全...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置。其中，該方法包括：采用無(wú)人機(jī)采集目標(biāo)區(qū)域的圖像；采用部署在無(wú)人機(jī)內(nèi)的目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)目標(biāo)區(qū)域的圖像進(jìn)行識(shí)別，其中，目標(biāo)檢測(cè)模型的骨干網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)卷積層后部署有一個(gè)注意力模塊，目標(biāo)檢測(cè)模型中特征提取層包含多個(gè)卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種輸電線路缺陷識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：當(dāng)?shù)竭_(dá)預(yù)設(shè)時(shí)間時(shí)，實(shí)時(shí)接收用戶輸入的目標(biāo)輸電線路，并基于預(yù)設(shè)規(guī)則通過(guò)預(yù)設(shè)無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)采集與目標(biāo)輸電線路對(duì)應(yīng)的檢測(cè)視頻；對(duì)檢測(cè)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)解析處理，以實(shí)時(shí)提取出與目標(biāo)輸電線路對(duì)應(yīng)的特征區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例涉及一種特征融合空間遙感數(shù)據(jù)目標(biāo)智能檢測(cè)方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：基于預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)自下而上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向推理過(guò)程逐層對(duì)輸入圖像進(jìn)行下采樣，提取不同尺度的特征信息；將下采樣獲取的所述特征信息進(jìn)行傳遞和融合，采用上采樣的方式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種自監(jiān)督學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督密集性能估計(jì)與模型選擇方法，方法包括：在用于圖像的密集預(yù)測(cè)任務(wù)的模型的多輪迭代訓(xùn)練過(guò)程中，設(shè)置多個(gè)檢查點(diǎn)，并保存各個(gè)檢查點(diǎn)下的模型參數(shù)，得到多個(gè)模型；利用預(yù)設(shè)的密集性能評(píng)估方式，在未利用圖像的標(biāo)注標(biāo)簽的情況...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種醫(yī)學(xué)影像分割模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備，其中，該方法包括：利用第一數(shù)據(jù)集對(duì)第一影像分割模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練后的第一影像分割模型，第一數(shù)據(jù)集中各訓(xùn)練樣本為標(biāo)注有目標(biāo)區(qū)域的位置信息和形態(tài)特征信息的醫(yī)學(xué)影像；將由未經(jīng)標(biāo)注的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于跨模態(tài)特征聚合的跨域點(diǎn)云表示學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：采用預(yù)設(shè)的雙流多模態(tài)編碼器對(duì)訓(xùn)練域的點(diǎn)云進(jìn)行特征提取，確定幾何特征和語(yǔ)義提示；采用預(yù)設(shè)的語(yǔ)義燃料提示器對(duì)幾何特征和語(yǔ)義提示進(jìn)行跨模態(tài)特征聚合，生成3D特征；采用預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了融合頻域感知與狀態(tài)空間建模的大幅面影像分割方法和系統(tǒng)。所述方法包括編碼器、狀態(tài)空間建模模塊和頻域感知特征融合模塊三個(gè)核心部分，其中編碼器采用基于ResNet結(jié)構(gòu)的特征提取網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入圖像的多尺度特征提取，確保深層語(yǔ)義信息的有...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取待處理圖像中人臉區(qū)域?qū)?yīng)的面部特征點(diǎn)信息；基于面部特征點(diǎn)信息對(duì)待處理圖像進(jìn)行裁剪，獲得待處理人臉圖像；對(duì)待處理人臉圖像進(jìn)行卡通化處理，獲得卡通化人臉圖像；基于卡通化人臉圖像和待處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種用于醫(yī)療設(shè)備的影像處理方法及裝置、醫(yī)療設(shè)備，方法包括：根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集；其中，數(shù)據(jù)集包括當(dāng)前呼吸相位的DSA蒙片、參考呼吸相位的DSA蒙片和參考呼吸相位的血管分割圖，形變場(chǎng)估計(jì)模塊的輸出包括當(dāng)前呼...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于材料技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種融合可見(jiàn)光與紅外的SLM缺陷監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建方法，包括以下步驟：S1. 獲取SLM零件在打印時(shí)每一層對(duì)應(yīng)的第一可見(jiàn)光圖像和第一紅外圖像；S2. 在第一可見(jiàn)光圖像中提取出第一特征點(diǎn)，在第一紅外圖像中提取出第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種開(kāi)普勒定律啟發(fā)的礦井下圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)算法：初始化當(dāng)前最佳匹配圖像塊和各個(gè)候選圖像塊在軌道上的位置；根據(jù)每個(gè)候選圖像塊與原始圖像塊之間的像素差異，選擇像素差最小的候選圖像塊作為當(dāng)前全局最佳匹配；利用開(kāi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種脊柱內(nèi)鏡圖像增強(qiáng)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于光照衰減模型對(duì)目標(biāo)脊柱內(nèi)鏡圖像進(jìn)行顏色恢復(fù)，得到顏色恢復(fù)圖像；采用限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法對(duì)所述目標(biāo)脊柱內(nèi)鏡圖像的灰度圖進(jìn)行處理，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于模擬異常圖像技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于柏林噪聲的模擬異常圖像生成方法，包括以下步驟：S1、基于柏林噪聲構(gòu)建若干掩膜圖像，構(gòu)建掩膜庫(kù)；S2、選取若干紋理圖像，構(gòu)建紋理庫(kù)；S3、從掩膜庫(kù)和紋理庫(kù)中各隨機(jī)選取一張圖像作為異常掩膜圖像和異常...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子招投標(biāo)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于XML結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的電子招標(biāo)系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：結(jié)構(gòu)化內(nèi)容劃分單元將招標(biāo)內(nèi)容信息劃分為多個(gè)片段，并轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的XML片段；數(shù)據(jù)綁定單元建立結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽變量與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)或用戶輸入項(xiàng)目信...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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