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								      本發(fā)明提供了一種起吊作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識別方法、電子設(shè)備及介質(zhì)，本發(fā)明的方法包括：獲取第一攝像頭的第一起吊場景視頻和第二攝像頭的第二起吊場景視頻；提取第一起吊場景視頻中的人員及起吊重物像素坐標(biāo)、第二起吊場景視頻中的人員及起吊重物像素坐標(biāo)；從第一起吊場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全息感知與語義識別的基坑工況即時(shí)分析方法，包括以下步驟：進(jìn)行基坑關(guān)注特征的選定與參數(shù)配置；通過相機(jī)與點(diǎn)云雷達(dá)組合的形式開展機(jī)器視覺數(shù)據(jù)采集工作；對所采集的機(jī)器視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行語義識別分析獲得目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集T；計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)裝配工藝制造行為檢測領(lǐng)域，具體說是一種面向裝配工藝關(guān)鍵幀分析的工人行為檢測方法及系統(tǒng)。包括以下步驟：面向特定工位，提取行為發(fā)生數(shù)據(jù)集和行為數(shù)據(jù)集；構(gòu)建并訓(xùn)練面向工人行為檢測場景的目標(biāo)檢測模型和面向特定工位的行為檢測模型；采集面...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的礬花識別監(jiān)測系統(tǒng)及方法，涉及礬花識別監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，包括評估歷史礬花圖像對所屬的區(qū)域內(nèi)的礬花的呈現(xiàn)質(zhì)量，得到區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)歷史礬花圖像；對目標(biāo)歷史礬花圖像中的礬花的特征指標(biāo)進(jìn)行提取，獲取區(qū)域內(nèi)的歷史礬花檢測數(shù)據(jù)，評...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種病理切片處理技術(shù)領(lǐng)域，是一種食管癌數(shù)字病理切片預(yù)測模型訓(xùn)練方法、預(yù)測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括獲取若干樣本，并將樣本劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，將訓(xùn)練集輸入初始的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的教師網(wǎng)絡(luò)，利用教師網(wǎng)絡(luò)對學(xué)生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的示功圖樣本增量方法、裝置及設(shè)備，涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。通過獲取示功圖樣本數(shù)據(jù)，示功圖樣本數(shù)據(jù)包括坐標(biāo)數(shù)據(jù)和工況數(shù)據(jù)，根據(jù)坐標(biāo)數(shù)據(jù)生成第一示功圖樣本，并從預(yù)設(shè)的多個(gè)類型的示功圖樣本中，確定第一示功圖樣本對應(yīng)的至少一個(gè)參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的針葉林單木樹冠精準(zhǔn)分割方法，屬于林業(yè)資源智能監(jiān)測與遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行RGB影像和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理，構(gòu)建CHM并生成單木樹冠偽標(biāo)簽集；從DOM中選取部分典型樣區(qū)，獲得少量具有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多智能體協(xié)同感知系統(tǒng)及方法，屬于協(xié)同感知領(lǐng)域。系統(tǒng)包括至少兩個(gè)智能體；隨機(jī)選擇一智能體作為主智能體；定位模塊用于將獲取的定位信息傳輸至通信模塊及環(huán)境感知模塊；環(huán)境感知模塊根據(jù)獲取的感知數(shù)據(jù)得到鳥瞰特征圖；其中，主智能體通過通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多尺度特征融合的樹冠三維重建方法及系統(tǒng)，首先采集包含激光雷達(dá)掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)、多光譜圖像數(shù)據(jù)及環(huán)境光場分布數(shù)據(jù)的樹冠采集數(shù)據(jù)集合，接著對其進(jìn)行多尺度特征提取，獲得樹冠點(diǎn)云局部結(jié)構(gòu)特征、多光譜圖像光譜反射特征及環(huán)境光場光照衰減特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種面向人體目標(biāo)檢測的對抗迷彩紋理生成方法及系統(tǒng)，用于制作帶對抗紋理的服裝。方法包括：結(jié)合沃羅諾伊圖(Voronoi圖)和Gumbel?softmax技巧構(gòu)建迷彩紋理參數(shù)化模型；融合拓?fù)浜侠硗队?TopoProj)和薄板樣條(TP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于乳腺癌診斷領(lǐng)域，公開了一種基于通用分割模型與Transformer的乳腺癌病理圖像自動分割方法及系統(tǒng)，該方法包括：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理；通過任意分割模型SAM2從病理圖像中提取特征；基于Transformer架構(gòu)構(gòu)建并訓(xùn)練分類模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種協(xié)同多域的AI生成圖像檢測方法及系統(tǒng)，屬于虛假信息檢測技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：對待測圖像預(yù)處理及數(shù)據(jù)增強(qiáng)；基于強(qiáng)弱紋理對比提取空間域強(qiáng)、弱紋理域表示；引入頻域通道加權(quán)機(jī)制，通過離散余弦變換轉(zhuǎn)化頻域，以高頻/低頻成分初始化可學(xué)習(xí)濾波...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種審計(jì)線索的確定方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法首先確定出待審計(jì)用戶信息對應(yīng)的知識圖譜，其中，知識圖譜是基于待審計(jì)用戶信息中的至少一個(gè)目標(biāo)對象和至少一個(gè)目標(biāo)對象對應(yīng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建的圖譜，之后根據(jù)知識圖譜，在映射...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┑囊环N訂單的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，通過獲取待配送對象的訂單；確定所述訂單對應(yīng)的目標(biāo)影響因素；基于所述目標(biāo)影響因素確定對所述訂單進(jìn)行配送的優(yōu)先級；基于所述優(yōu)先級得到所述訂單的配送排序，以基于所述配送排序進(jìn)行配送，能夠自...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的化塑行情分析方法，屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過市場交易數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)結(jié)合，突破單一數(shù)據(jù)類型的局限性，并利用改進(jìn)的BERT模型提高對文本數(shù)據(jù)的語義解析精度，以及通過計(jì)算結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)特征關(guān)聯(lián)矩陣量化多維結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)溯源分析方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及水污染溯源技術(shù)領(lǐng)域，所述水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)溯源分析方法包括：對水質(zhì)監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行超標(biāo)規(guī)律動態(tài)分析，得到第一分析結(jié)果；對所有相鄰的所述水質(zhì)監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行鄰避關(guān)聯(lián)分析，得到第二分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種食品生產(chǎn)溯源防偽方法及系統(tǒng)。其中，所述方法包括：將售賣食品對應(yīng)運(yùn)輸過程的各運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息融合，得到一級溯源信息；將基于采集端得到的對應(yīng)所述售賣食品的每一食品部位的拆解視頻段進(jìn)行視頻融合，得到二級溯源信息；響應(yīng)用戶基于VR端對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種核電站設(shè)備維修任務(wù)分配方法及系統(tǒng)，屬于核電站設(shè)備維修技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取故障設(shè)備的設(shè)備信息，并根據(jù)設(shè)備信息對歷史維護(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，獲得歷史故障數(shù)據(jù)；獲取故障設(shè)備的實(shí)際故障數(shù)據(jù)，并將實(shí)際故障數(shù)據(jù)與歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，獲得故障原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種智能快遞分揀派送方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備，包括：建立派送網(wǎng)點(diǎn)包裹派送任務(wù)清單；獲取包裹收貨地址信息，基于獲取的包裹收貨地址信息識別相對應(yīng)的AOI區(qū)域代碼，按照AOI區(qū)域代碼對派送網(wǎng)點(diǎn)包裹派送任務(wù)清單進(jìn)行分類；根據(jù)AOI區(qū)域地址...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種快遞員定位簽收方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括響應(yīng)于快遞員對目標(biāo)快件的簽收請求，查詢目標(biāo)快件的服務(wù)類別；在服務(wù)類別為送貨上門時(shí)，發(fā)送送貨上門提醒；響應(yīng)于對送貨上門提醒的確認(rèn)操作，獲取快遞員的當(dāng)前位置信息；在當(dāng)前位置信息在目...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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