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								      本申請(qǐng)公開了一種基于智能客服的障礙報(bào)修方法、裝置及電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象報(bào)修的障礙業(yè)務(wù)信息；確定障礙業(yè)務(wù)信息對(duì)應(yīng)的目標(biāo)障礙以及與目標(biāo)障礙對(duì)應(yīng)的子業(yè)務(wù)代理，其中，子業(yè)務(wù)代理用于按照目標(biāo)障礙的業(yè)務(wù)邏輯編排業(yè)務(wù)流程；確定與子業(yè)務(wù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及稻田種植技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種稻田GIS智能配色種植系統(tǒng)，包括上位機(jī)顯示處理設(shè)備的軟件系統(tǒng)組件，通過GIS地圖文件管理模塊與數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)傳感器終端節(jié)點(diǎn)的采集數(shù)據(jù)對(duì)比配置，不同等級(jí)總種植區(qū)域依次分為A、B、C至Z類的26個(gè)均分區(qū)域，每個(gè)均...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種網(wǎng)約車訂單匹配方法和系統(tǒng)，應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取多個(gè)待分配訂單的描述信息、多個(gè)乘客對(duì)象的屬性信息和多個(gè)司機(jī)對(duì)象的屬性信息作為目標(biāo)信息；對(duì)目標(biāo)信息進(jìn)行預(yù)處理，得到初始種群作為父代種群；對(duì)父代種群進(jìn)行錦標(biāo)賽選擇、交...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N圖像重繪方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法包括：獲取原始圖像、重繪信息、目標(biāo)區(qū)域位置信息和目標(biāo)區(qū)域掩碼；對(duì)所述原始圖像、所述重繪信息、所述目標(biāo)區(qū)域位置信息和所述目標(biāo)區(qū)域掩碼進(jìn)行處理，以獲取融合矩陣和特征矩陣；基于所述目標(biāo)區(qū)域掩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于改進(jìn)YOLOv8n的瓷磚表面瑕疵檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取瓷磚表面瑕疵目標(biāo)數(shù)據(jù)集；對(duì)初始YOLOv8n模型進(jìn)行改進(jìn)，搭建YOLOv8n_ASM模型；基于所述YOLOv8n_ASM模型，對(duì)所述目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺的集裝箱表面破損檢測(cè)方法及裝置，該裝置由多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、動(dòng)態(tài)補(bǔ)償處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合及破損分類與定位模塊組成。多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊通過雙激光線掃描生成高密度三維點(diǎn)云，采集多光譜圖像、紅外熱圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種鋼絲簾布檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，用以提供鋼絲簾布缺陷模板XY方向圖像；將所述鋼絲簾布缺陷模板XY方向圖像按照Y方向上的每個(gè)預(yù)設(shè)間隔沿X方向劃分為若干個(gè)滑窗組，每個(gè)滑窗組由若干個(gè)滑窗組成；對(duì)每個(gè)滑窗獲取缺陷特征并存...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于檢測(cè)?學(xué)習(xí)反饋結(jié)構(gòu)的徑向運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，該方法在連續(xù)圖像序列的首幀中完成目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練，并目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練進(jìn)行目標(biāo)圖像區(qū)域的初步篩選，并結(jié)合相關(guān)系數(shù)和歐式距離實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。本發(fā)明以“檢測(cè)?學(xué)習(xí)”反饋結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，構(gòu)建目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于車輛領(lǐng)域，公開了一種車內(nèi)盲區(qū)視野評(píng)價(jià)的方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取車輛三維模型，并確定車輛三維模型中駕駛員模型的眼點(diǎn)坐標(biāo)；根據(jù)眼點(diǎn)坐標(biāo)確定關(guān)鍵視野校核區(qū)域；以眼點(diǎn)坐標(biāo)為投影點(diǎn)，將車輛三維模型中的零部件投影在關(guān)鍵視野校核區(qū)域中；計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種故障預(yù)警三維模型精確定位方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集廠房中待檢測(cè)設(shè)備的設(shè)備信息，并基于設(shè)備信息生成待檢測(cè)設(shè)備的設(shè)備三維模型；基于設(shè)備信息中的設(shè)備連接關(guān)系和設(shè)備位置對(duì)設(shè)備三維模型進(jìn)行拼接，得到廠...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于3D建模的虛擬服裝定制方法，涉及服裝定制技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集用戶的身體數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的圖像視頻數(shù)據(jù)，并對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到人體基礎(chǔ)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；根據(jù)人體基礎(chǔ)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行初級(jí)人體建模，再基于用戶輸入的關(guān)鍵參數(shù)調(diào)整模型形...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及演奏數(shù)字化領(lǐng)域，尤其涉及一種手部與琴鍵的匹配方法及智能樂器、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取演奏圖像的圖像采集模塊的采集位置坐標(biāo)，以及演奏圖像中的每個(gè)手指結(jié)構(gòu)的第一坐標(biāo)和每個(gè)琴鍵的第二坐標(biāo)；基于手指結(jié)構(gòu)的第一坐標(biāo)與采集位置坐標(biāo)的第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于語義?幾何耦合的層級(jí)特征檢測(cè)方法。該發(fā)明為了克服特征檢測(cè)環(huán)節(jié)局部特征方法依賴局部紋理響應(yīng)，導(dǎo)致特征分布易受動(dòng)態(tài)對(duì)象(如天空、車輛)干擾等問題，提出了基于語義?幾何耦合的層級(jí)特征檢測(cè)方法。本發(fā)明基于SuperPoint網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于雙域掩碼與多尺度局部重建的高光譜圖像與LiDAR數(shù)據(jù)協(xié)同分類方法，它屬于遙感圖像分類領(lǐng)域。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)方法跨模態(tài)分類中標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺與多源特征融合精度不足的問題。本發(fā)明通過掩碼隨機(jī)圖像塊和通道進(jìn)行特征學(xué)習(xí)；設(shè)計(jì)分層多尺度重建架構(gòu)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)適用衛(wèi)星遙感對(duì)地觀測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于MOBCSM核(Multi?output Band?Correlated Convolution Spectral Mixture Kernel,多輸出帶相關(guān)卷積頻譜混合核)的植被冠層植被參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多視圖聯(lián)合位姿估計(jì)的正畸牙齒遠(yuǎn)程移動(dòng)監(jiān)測(cè)方法，包括步驟：獲取正畸前的牙齒三維模型；獲取牙齒的多視圖照片，提取牙齒真實(shí)輪廓點(diǎn)及其法向量，并初始化相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)；利用相機(jī)內(nèi)外參數(shù)，將牙齒三維模型投影至二維圖像，提取牙齒投影輪...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的彎曲文本檢測(cè)與識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于人工智能與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，包括：分別搭建文本檢測(cè)模型和文本識(shí)別模型；分別對(duì)所述文本檢測(cè)模型和所述文本識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)應(yīng)獲得訓(xùn)練好的文本檢測(cè)模型和訓(xùn)練好的文本識(shí)別模型；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及演奏數(shù)字化領(lǐng)域，尤其涉及一種樂器演奏中手部的識(shí)別方法、智能樂器、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括：獲取若干組演奏圖像，演奏圖像中包括手部圖像區(qū)域；基于第一預(yù)設(shè)模型從手部圖像區(qū)域中識(shí)別每個(gè)手指結(jié)構(gòu)的一類關(guān)鍵點(diǎn)和二類關(guān)鍵點(diǎn)，一類關(guān)鍵點(diǎn)用于定位手指...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種車輛啟動(dòng)認(rèn)證方法、裝置、車輛及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及汽車電子技術(shù)領(lǐng)域，能夠通過通信模塊在接收到第一啟動(dòng)指令后，使得第一認(rèn)證模塊執(zhí)行安全認(rèn)證流程，并在第一認(rèn)證模塊安全認(rèn)證通過的情況下，再通過第二認(rèn)證模塊發(fā)起第一啟動(dòng)認(rèn)證，從而在第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于ABM與深度學(xué)習(xí)模型的不同智能等級(jí)車輛車路協(xié)同的信號(hào)控制方法，方法包括對(duì)多源異構(gòu)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空單元?jiǎng)澐郑@取路段單元數(shù)據(jù)及拓?fù)潢P(guān)系；采用ABM模型處理數(shù)據(jù)，生成L3?L4車輛的完整軌跡智能體和L1?L2車輛的邊界關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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