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          • 本發(fā)明公開了一種智慧取餐系統(tǒng)。其中,智慧取餐系統(tǒng)應(yīng)用于行動遲緩用戶,智慧取餐系統(tǒng)包括:餐盤識別模塊、人機(jī)交互模塊、智能取餐執(zhí)行模塊和用餐分析模塊,餐盤識別模塊用于識別餐盤身份并關(guān)聯(lián)取餐用戶信息;人機(jī)交互模塊用于接收用戶取菜指示,并生成取菜指...
          • 本發(fā)明提供了一種基于FPGA平臺的集中式多機(jī)器人協(xié)同SLAM方法,使用運(yùn)動相機(jī)采集周圍環(huán)境的彩色圖像及IMU數(shù)據(jù);將彩色圖像輸入到單體機(jī)器人的FPGA平臺,轉(zhuǎn)換成灰度圖,進(jìn)行圖像金字塔縮放、角點(diǎn)檢測和特征描述,并傳輸?shù)絾误w機(jī)器人的處理系統(tǒng);...
          • 一種基于多模態(tài)大模型的腦神經(jīng)智能計(jì)算平臺,用戶首先發(fā)出指令,多模態(tài)大模型對指令進(jìn)行需求和反饋解析,然后將解析結(jié)果生成JSON格式的數(shù)據(jù),并通過HTTP協(xié)議將這些指令解析后按照功能流程發(fā)送給腦神經(jīng)計(jì)算工具;腦神經(jīng)計(jì)算工具處理這些指令后把反饋結(jié)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N地質(zhì)約束自監(jiān)督圖?Transformer礦產(chǎn)預(yù)測方法,涉及地球科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:基于Transformer模型和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建圖?Transformer模型;基于獲取的礦產(chǎn)勘查數(shù)據(jù),構(gòu)建幾何圖并進(jìn)行隨機(jī)掩膜;通過隨...
          • 一種基于病變感知的多粒度白內(nèi)障分類方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺與醫(yī)療圖像分析領(lǐng)域,以裂隙燈圖像作為輸入數(shù)據(jù),采用病灶感知特征提取方法,使模型能夠精準(zhǔn)聚焦病變區(qū)域,提高白內(nèi)障分類的準(zhǔn)確性;采用互注意力計(jì)算和最大連通區(qū)域搜索算法,篩選出高權(quán)重特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于圖同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型的配電網(wǎng)接線模式識別方法,包括根據(jù)接線模式分析需求,定義子圖生成方法、快速特征規(guī)則及節(jié)點(diǎn)模式類別,通過構(gòu)造并訓(xùn)練GIN模型,實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)接線模式的分析識別,具體過程包括如下步驟:獲取電網(wǎng)數(shù)據(jù)及簡化子圖提取;基...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視覺檢測的智能型貨叉校正方法,涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域,通過視覺檢測系統(tǒng)采集貨叉的實(shí)時圖像,并將實(shí)時圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像矩陣,將所述灰度圖像矩陣與預(yù)存的設(shè)計(jì)圖像矩陣進(jìn)行逐像素比對,生成差異矩陣,根據(jù)所述差異矩陣,計(jì)算貨叉的位姿...
          • 本發(fā)明提供一種樹冠分割方法,屬于遙感圖像樹木參數(shù)信息提取技術(shù)領(lǐng)域。包括:采集樹木區(qū)域的RGB圖像和CHM圖像,進(jìn)行樹冠標(biāo)注,形成樹冠分割數(shù)據(jù)集,并按比例進(jìn)行劃分,生成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集;構(gòu)建樹冠分割模型,并進(jìn)行訓(xùn)練,優(yōu)化模型參數(shù);獲取目...
          • 本發(fā)明提供一種基于對比學(xué)習(xí)的單視圖圖像三維建模方法及系統(tǒng),所述方法包括:從單張輸入圖像出發(fā),利用預(yù)訓(xùn)練二維擴(kuò)散模型結(jié)合得分蒸餾采樣生成多視角候選圖像;基于紋理保真度和結(jié)構(gòu)連貫性對候選圖像對進(jìn)行正負(fù)樣本劃分;構(gòu)建感知對比學(xué)習(xí)機(jī)制,計(jì)算圖像間感...
          • 本發(fā)明涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種多視角感知驅(qū)動的自動駕駛測試場景孿生重建方法,包括如下步驟:S1、多視角圖像感知數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理,形成統(tǒng)一坐標(biāo)系下的多視角圖像序列;S2、基于正交三平面結(jié)構(gòu)的空間編碼與建模;S3、基于Transfor...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像處理的鋼結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測方法及系統(tǒng),獲取與識別鋼結(jié)構(gòu)的全局圖像,得到鋼結(jié)構(gòu)的點(diǎn)云模型,以此將鋼結(jié)構(gòu)分為若干局部區(qū)域,便于后續(xù)根據(jù)鋼結(jié)構(gòu)的外形特點(diǎn)進(jìn)行分區(qū)動態(tài)影像識別;獲取與識別所有局部區(qū)域各自的動態(tài)影像,得到所有局部區(qū)域的...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域,尤其涉及一種檔案圖片智能降噪方法,包括,根據(jù)異常占比指數(shù)以及異常分布指數(shù)確定各目標(biāo)處理圖像的優(yōu)化分析策略為針對目標(biāo)處理圖像進(jìn)行輔助特征分析或異常輻射分析;輔助特征分析時,根據(jù)關(guān)聯(lián)豐富系數(shù)確定各一類目標(biāo)處理圖像的特征分...
          • 本發(fā)明涉及物流管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種數(shù)字化物流管理系統(tǒng)及方法。該方法包括以下步驟:采集貨物周圍的多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據(jù)和貨物本體的生化指標(biāo)變化數(shù)據(jù);根據(jù)預(yù)設(shè)材料庫基于多維環(huán)境參數(shù)場數(shù)據(jù)以及生化指標(biāo)變化數(shù)據(jù)構(gòu)建貨物的滲透系數(shù)矩陣,其中滲透系數(shù)...
          • 本申請公開了一種基于多源驅(qū)動因子的CDOM預(yù)測方法及相關(guān)裝置,涉及水環(huán)境治理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于實(shí)測CDOM濃度值和與實(shí)測CDOM濃度值時空對應(yīng)的遙感監(jiān)測影像進(jìn)行訓(xùn)練得到的訓(xùn)練好的CDOM反演模型,根據(jù)長序列遙感監(jiān)測影像反演得到的CD...
          • 本發(fā)明提出一種基于電力容量補(bǔ)償?shù)淖詠硭畯S負(fù)荷多目標(biāo)MOEA調(diào)度方法,步驟如下:基于電力容量補(bǔ)償?shù)淖詠硭畯S經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型,顯式引入容量補(bǔ)償收益作為調(diào)度激勵機(jī)制,兼顧運(yùn)行成本與電力系統(tǒng)收益最大化。基于電力容量補(bǔ)償?shù)淖詠硭畯S低碳調(diào)度模型,引入碳排放...
          • 本發(fā)明涉及自動駕駛測試領(lǐng)域,具體是一種基于大語言模型的自動駕駛?cè)皽y試場景生成系統(tǒng),主要包括:運(yùn)動編碼器,用于采用輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)動編碼器將車輛運(yùn)動參數(shù)序列編碼為低維潛特征,通過殘差連接注入潛在擴(kuò)散模型的U?Net網(wǎng)絡(luò);全景適配器,用于采用...
          • 本發(fā)明提供了一種基于患者表觀骨密度的個性化梯度多孔骨支架的設(shè)計(jì)方法,包括以下步驟:構(gòu)建骨支架的變密度梯度多孔結(jié)構(gòu);通過壓縮力學(xué)仿真與流體仿真模擬獲得樣本數(shù)據(jù);構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;通過檢測獲得患者表觀骨密度,推算理論彈性模量,通過BP神經(jīng)網(wǎng)...
          • 本發(fā)明涉及自動駕駛測試領(lǐng)域,具體是一種自動駕駛測試故障用例自動生成方法及車輛綜合評價方法,該自動生成方法包括如下步驟:采用專業(yè)汽車安全文本數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練的BERT模型進(jìn)行微調(diào);采用專業(yè)汽車安全文本數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練的Word2Vec模型進(jìn)行微調(diào);將...
          • 本發(fā)明提出了一種基于粒子群的邊緣場景搜索方法,其特征在于,包括以下步驟:在全局參數(shù)空間內(nèi)隨機(jī)初始化粒子群,每個粒子代表一組自動駕駛場景參數(shù)配置,所述參數(shù)配置至少包括車輛速度、車輛間距、環(huán)境條件及道路類型參數(shù);將粒子群中各粒子代表的場景配置輸...
          • 本發(fā)明提供一種農(nóng)作物生產(chǎn)響應(yīng)氣候變化關(guān)系模型構(gòu)建方法,涉及農(nóng)業(yè)氣象學(xué)與數(shù)據(jù)分析交叉領(lǐng)域,所述方法包括:對農(nóng)作物表型數(shù)據(jù)集合進(jìn)行均值漂移聚類計(jì)算,得到初步聚類結(jié)果;將初步聚類結(jié)果,進(jìn)行高斯混合聚類計(jì)算,得到原始數(shù)據(jù)的中心點(diǎn);對各個氣象因子下的...
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