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          • 基于RGB圖像和點云數(shù)據(jù)的紙箱垛識別定位方法及抓取點確定方法,屬于機器視覺領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有貨物的三維空間位置解析的準確性差及對紙箱抓取存在穩(wěn)定性和準確性差的問題,本發(fā)明使用RGB圖像和點云數(shù)據(jù)為輸入,充分利用RGB圖像提供的紙箱垛表面特征信...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的三維重建方法及系統(tǒng),屬于計算機視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有神經(jīng)隱式方法在弱紋理區(qū)域和非朗伯表面重建結(jié)果差;傳統(tǒng)幾何監(jiān)督依賴噪聲數(shù)據(jù),導(dǎo)致表面不完整;優(yōu)化過程中全局與局部特征融合效率低等問題,通過利用相機獲取...
          • 一種基于大語言模型的多模態(tài)人體動作生成方法,基于3D動作數(shù)據(jù)提取結(jié)構(gòu)化特征,結(jié)合大語言模型生成身體部位級原子語義描述,構(gòu)建包含文本、語音、音樂的多模態(tài)對齊數(shù)據(jù)集;將全身動作按部位解耦,采用獨立向量量化編碼器進行殘差量化,生成與細粒度文本強關(guān)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進型參數(shù)自適應(yīng)快速位姿優(yōu)化算法的植株三維高斯表型提取方法,首先利用相機系統(tǒng)獲取植株的多視圖圖像序列,利用全局自適應(yīng)快速位姿優(yōu)化算法估計相機位姿,然后生成場景的稀疏三維點云,可以有效消除農(nóng)業(yè)場景中的位姿估計誤差,避免傳統(tǒng)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于點云數(shù)據(jù)的輸電線路三維建模生成方法,包括:進行點云數(shù)據(jù)采集并進行預(yù)處理;進行點云分割和特征提取,提取出輸電線路的關(guān)鍵特征;對每個結(jié)構(gòu)單元進行建模;對三維模型進行修復(fù)與優(yōu)化;將優(yōu)化后的模型與實際測量數(shù)據(jù)進行對比,驗證模型的精...
          • 本申請公開了一種攝像頭參數(shù)的標定方法和標定裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)、車輛,所述方法包括:采集至少一個攝像頭拍攝的棋盤格圖像,并基于邊緣檢測算法提取棋盤格圖像中的線條輪廓;在線條輪廓中,基于Hough變換或LSD算法檢測直線段,并基于最小二乘...
          • 本申請涉及一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的智慧園區(qū)安防控制方法及系統(tǒng),屬于園區(qū)安防的技術(shù)領(lǐng)域,該智慧園區(qū)安防控制方法包括:接收園區(qū)內(nèi)目標區(qū)域的預(yù)約信息,生成目標區(qū)域的臨時權(quán)限集;在目標人員到達園區(qū)入口閘機處時,抓取目標人員的多模態(tài)特征作為臨時權(quán)限集...
          • 本發(fā)明提供金融產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),通過獲取包含多種金融產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)流,對歷史數(shù)據(jù)流進行預(yù)處理,基于處理后數(shù)據(jù)集提取金融產(chǎn)品特征,構(gòu)建特征矩陣,將該特征矩陣輸入訓(xùn)練完成的預(yù)測模型,得到所述金融產(chǎn)品的收益?風(fēng)險預(yù)測結(jié)果。基于收...
          • 本發(fā)明公開了一種基于精英反向?qū)W習(xí)的白鯊優(yōu)化算法的用戶確定方法及介質(zhì)。通過實時獲取并根據(jù)當前用戶描述信息,生成當前適應(yīng)度評價值;通過Chebyshev混沌映射方法,對基于白鯊優(yōu)化算法得到的隨機種群位置樣本進行初始化處理,得到隨機種群位置映射樣...
          • 本申請公開了一種信貸評級模型的確定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域。其中,該方法包括:確定用戶的歷史信貸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征;基于數(shù)據(jù)特征和大數(shù)據(jù)計算框架對Apriori算法進行優(yōu)化,得到目標Apriori算法;基于目標Apri...
          • 本發(fā)明提出了一種鞋服通用大模型反饋關(guān)聯(lián)訓(xùn)練方法及系統(tǒng),其中,所述方法包括:采集用戶在網(wǎng)站上的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息,對每種數(shù)據(jù)模態(tài)的鞋服信息進行對應(yīng)的數(shù)據(jù)預(yù)處理;對預(yù)處理后的多種數(shù)據(jù)模態(tài)的相關(guān)鞋服信息提取顯式特征和隱式特征,將提取的商品...
          • 本申請?zhí)峁┮环N用于軌道車輛運維檢修的全周期管控系統(tǒng)和方法,涉及軌道車輛設(shè)備檢修管理技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括:檢修計劃管理模塊,用于根據(jù)軌道車輛運營數(shù)據(jù)和歷史檢修數(shù)據(jù),確定車輛檢修計劃;檢修調(diào)度管理模塊,用于根據(jù)車輛檢修計劃,確定檢修需求單;檢修...
          • 本發(fā)明涉及倉儲運輸控制的技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種倉儲物流中心運輸控制系統(tǒng),包括,動態(tài)路徑規(guī)劃模塊,基于采集的實時物流設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),通過生成動態(tài)路徑,并接收設(shè)備執(zhí)行層的反饋信號進行實時修正;以及,模塊化控制架構(gòu),利用信號傳輸實現(xiàn)任務(wù)調(diào)度...
          • 本發(fā)明公開了一種基于標準化病人問診訓(xùn)練的考評方法,屬于醫(yī)學(xué)教育技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:實時獲取訓(xùn)練者或考核者與標準化病人之間的問診交互信息;基于多模態(tài)分析模型對問診交互信息進行識別和分析,生成交互特征數(shù)據(jù);通過生成式AI模型動態(tài)生成實時病例...
          • 本發(fā)明提供一種基于多步回報A3C強化學(xué)習(xí)的多目標梯級水電站優(yōu)化調(diào)度方法與系統(tǒng),以水位偏差最小化、發(fā)電效益最大化、防洪安全與生態(tài)保護為協(xié)同優(yōu)化目標,構(gòu)建動態(tài)權(quán)重可調(diào)的多目標獎勵函數(shù);采用未來多步累積獎勵作為改進A3C強化學(xué)習(xí)的回報,通過未來多...
          • 本申請涉及燃氣安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于用戶特征分析的燃氣安全知識精準推送方法及系統(tǒng)。該方法包括:通過實時采集燃氣數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),結(jié)合用戶屬性生成時空對齊的實時數(shù)據(jù)流,采用動態(tài)時間規(guī)整算法對歷史數(shù)據(jù)流劃分用戶用氣場景,基于用戶用氣場景和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的電廠機組狀態(tài)評估方法及系統(tǒng),涉及火力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集和處理火力發(fā)電機組歷史運行數(shù)據(jù),基于MIC相關(guān)性分析方法篩選出火力發(fā)電機組重點運行狀態(tài)參數(shù)并建立火力發(fā)電機組重點運行狀態(tài)參數(shù)庫,通過過往火力發(fā)電機組運...
          • 本發(fā)明涉及一種濱海植被護岸效能的評估方法,包括以下步驟:S1:基于進行現(xiàn)場測量或使用遙感數(shù)據(jù),采集目標海岸的氣象水文要素,及地形地貌數(shù)據(jù);S2:量化植被的關(guān)鍵特征參數(shù),包括種植方案、植被直徑、高度和形態(tài);S3:構(gòu)建潮汐水動力?植被耦合模型,...
          • 本發(fā)明公開了基于遙感影像與地面觀測數(shù)據(jù)融合的生態(tài)生物量估算方法,涉及生態(tài)生物量估算技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:獲取觀測區(qū)域的遙感影像,并對遙感影像進行圖像預(yù)處理,得到增強圖像;劃分出不同的生態(tài)區(qū)域;提取地面觀測數(shù)據(jù);將相似的生態(tài)區(qū)域劃分為一組生...
          • 本發(fā)明公開了一種基于FLA星算法的多機器人編隊路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng),方法包括以下步驟:獲取預(yù)先構(gòu)建的障礙物柵格地圖;以編隊中心或參考點的坐標形式設(shè)定起始點和目標點,基于中心點或參考點計算推導(dǎo)每個機器人具體的起始位置和目標位置,同時明確多機器人...
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