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          • 本發(fā)明公開了一種針對UHS PSRAM的刷新方法及裝置。方法包括:基于UHS PSRAM兩次刷新之間的最大時(shí)間間隔,確定猝發(fā)讀寫操作的最大猝發(fā)長度;基于UHS PSRAM控制器不斷接收外部設(shè)備發(fā)送的猝發(fā)讀寫請求;針對接收到的當(dāng)前猝發(fā)讀寫請求...
          • 本發(fā)明公開了一種家禽健康狀況檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及家禽健康狀況檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括采集家禽音頻數(shù)據(jù),將家禽音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;基于音頻數(shù)據(jù)的時(shí)頻特征,構(gòu)建MAE模型;對MAE模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和微調(diào),對預(yù)訓(xùn)練完成后的MAE模型進(jìn)行評...
          • 本發(fā)明公開了一種基于三彈性動(dòng)態(tài)耦合的高速公路交通量預(yù)測方法及相關(guān)系統(tǒng),其中方法包括:確定地理區(qū)域及GDP宏觀因素影響彈性系數(shù)K1、微觀因素彈性系數(shù)K2和突發(fā)事件彈性系數(shù)K3;將K1、K2、K3分別與衛(wèi)星遙感交通流數(shù)據(jù)、手機(jī)信令OD矩陣、收費(fèi)...
          • 一種多功能地震避險(xiǎn)裝置和便攜式避險(xiǎn)音響,地震前,雙模預(yù)警系統(tǒng)中的外部信號(hào)接收模塊和獨(dú)立P波探測模塊,只要一個(gè)模塊接收到了地震信號(hào),警報(bào)輸出組件即可發(fā)出警報(bào);地震中,殼體在第一狀態(tài)時(shí),殼體頂部為抗壓結(jié)構(gòu),抵御壓力的能力更強(qiáng),在第二狀態(tài)時(shí),殼體...
          • 本發(fā)明公開了一種基于仿真環(huán)境的智能安防控制系統(tǒng)及方法,包括隨機(jī)生成模塊、虛擬傳感模型、協(xié)同仿真模塊、實(shí)際監(jiān)測模塊、參數(shù)比較模塊及優(yōu)化模塊。隨機(jī)生成模塊構(gòu)建仿真環(huán)境并生成變化參數(shù),虛擬傳感模塊通過建模輸出仿真?zhèn)鞲袛?shù)據(jù),協(xié)同仿真模塊基于多智能體...
          • 本公開提供一種指紋識(shí)別方法及電子設(shè)備,涉及指紋識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,應(yīng)用于電子設(shè)備,所述電子設(shè)備包括指紋識(shí)別區(qū)域,所述指紋識(shí)別區(qū)域設(shè)置有光源和光學(xué)傳感器;所述指紋識(shí)別方法包括:獲取第一參數(shù)信息,所述第一參數(shù)信息為指紋識(shí)別區(qū)域未被觸摸主體遮擋時(shí)所述光...
          • 本申請公開了一種合同規(guī)范性的校驗(yàn)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。其方法包括:獲取目標(biāo)合同的合同圖像,目標(biāo)合同為進(jìn)行規(guī)范性校驗(yàn)的合同;對合同圖像進(jìn)行處理,生成目標(biāo)合同的先驗(yàn)知識(shí)特征圖,先驗(yàn)知識(shí)特征圖包括至少一個(gè)關(guān)鍵詞文本的特征值,不同關(guān)鍵詞文本...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像識(shí)別的業(yè)務(wù)流水識(shí)別方法和裝置,通過裁剪得到文本行圖像片段并輸入識(shí)別模型得到文本行的識(shí)別結(jié)果、單字內(nèi)容和單字位置;通過表格檢測模型獲取表格區(qū)域的位置標(biāo)注;將屬于同一行的鄰近的文本行進(jìn)行組合連接構(gòu)建同行文本;生成同行文本的...
          • 本發(fā)明涉及施工安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于視覺分割的施工裝備態(tài)勢分析與事件識(shí)別方法及系統(tǒng)。方法包括:通過路側(cè)攝像機(jī)采集施工裝備作業(yè)視頻流,基于場景地面關(guān)鍵特征點(diǎn)構(gòu)建圖像與物理空間映射關(guān)系;采用YOLOv11?Seg實(shí)例分割網(wǎng)絡(luò)識(shí)別裝...
          • 本發(fā)明屬于監(jiān)控設(shè)備可視化技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種三維場景下基于海量監(jiān)控設(shè)備可視域分析的目標(biāo)監(jiān)測方法,包括:獲取三維地圖和各個(gè)監(jiān)控設(shè)備的位置信息;根據(jù)監(jiān)控設(shè)備的位置信息將監(jiān)控設(shè)備映射到三維地圖上;采集各個(gè)監(jiān)控設(shè)備的相關(guān)參數(shù),并繪制各個(gè)監(jiān)控設(shè)備的可視...
          • 本發(fā)明提供一種基于自適應(yīng)稀疏記憶與語言模型的長期視頻理解系統(tǒng),包括:用于從長視頻中提取視覺特征的視覺編碼器;用于存儲(chǔ)和檢索歷史視頻內(nèi)容的視覺特征的記憶庫模塊;用于動(dòng)態(tài)管理記憶庫模塊的稀疏自適應(yīng)模塊,記憶庫模塊通過查詢變換器Q?Former與...
          • 本申請涉及一種基于人工智能的無人機(jī)巡檢電纜表面缺陷檢測方法。所述方法包括:獲取第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)和第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù);第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無人機(jī)對電纜表面使用預(yù)設(shè)的偏振角拍攝得到的圖像數(shù)據(jù);第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無人機(jī)對與第一電纜...
          • 本發(fā)明提供一種無人機(jī)視覺檢測與AIS數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法與裝置,該方法包括:對無人機(jī)上的機(jī)載圖像傳感器在海事巡航中拍攝的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測,獲取所述圖像中船舶的方位特征,所述方位特征包括位置信息和航向信息;根據(jù)各船舶上安裝的船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng),獲取所述...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N視覺檢測方法、系統(tǒng)及邊緣計(jì)算盒子,通過對目標(biāo)產(chǎn)品的表面圖像進(jìn)行多尺度邊緣檢測,生成不同尺度的邊緣特征圖;根據(jù)所有的邊緣特征圖確定目標(biāo)產(chǎn)品表面的缺陷區(qū)域候選框,確定各個(gè)邊緣特征圖中像素的梯度方差;根據(jù)缺陷區(qū)域候選框和所有的梯度...
          • 本發(fā)明公開一種基于多模型結(jié)合的用于腦腫瘤圖像分類遷移學(xué)習(xí)方法,包括:先對圖像進(jìn)行邊緣輪廓裁剪等預(yù)處理,再通過旋轉(zhuǎn)等操作進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),擴(kuò)充均衡數(shù)據(jù)集;構(gòu)建ResNet50+EfficientNetB0混合架構(gòu),以并行雙分支結(jié)構(gòu)提取特征,經(jīng)全局...
          • 本發(fā)明公開了一種基于高分遙感影像的多任務(wù)林地識(shí)別方法,包括:步驟S1,獲取林地遙感數(shù)據(jù),確定自主輸入通道;步驟S2,通過用戶自主輸入通道,將讀取原始數(shù)據(jù)源中的樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)和樣本測試數(shù)據(jù),將其通過數(shù)據(jù)解碼解譯TFRecord數(shù)據(jù),提取出各樣本...
          • 本發(fā)明涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種自動(dòng)提取點(diǎn)云特征線的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。該方法應(yīng)用于建模軟件系統(tǒng)中的特征線功能模塊,特征線功能模塊,用于接收導(dǎo)入的多種格式的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù),包括:對原始特征點(diǎn)進(jìn)行篩選,并確定待生長點(diǎn)隊(duì)列,重復(fù)以下...
          • 本發(fā)明公開了基于對比學(xué)習(xí)和不可靠區(qū)域的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割方法,該方法使用訓(xùn)練后的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割模型對待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割得到圖像分割結(jié)果;該模型將對待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次特征提取,得到兩個(gè)未標(biāo)記低維特征后通過特征級對比...
          • 本發(fā)明公開了一種視覺SLAM方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及視覺SLAM技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:對每幀RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測以及特征點(diǎn)提取,得到多個(gè)目標(biāo)以及對應(yīng)的目標(biāo)檢測框;將下一幀RGB圖像中的多個(gè)目標(biāo)的加權(quán)值與加權(quán)閾值進(jìn)行比較,根據(jù)比較...
          • 本發(fā)明提供一種改進(jìn)DETR的管道缺陷檢測方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括:首先,DETR的主干網(wǎng)絡(luò)修改為CrossFormer;其次,編碼器通過多尺度可變形注意力對主干網(wǎng)絡(luò)輸出的多尺度特征進(jìn)行增強(qiáng);之后,解碼器將編碼器輸出的特征與...
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