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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于三維建模的國(guó)土空間規(guī)劃優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及三維建模技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取多源國(guó)土空間數(shù)據(jù)構(gòu)建三維空間數(shù)據(jù)集進(jìn)行三維幾何建模，生成國(guó)土空間三維模型；對(duì)國(guó)土空間三維模型進(jìn)行多維度空間分析，獲得空間沖突特征集進(jìn)行規(guī)劃約束，制定空間優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及加油機(jī)校準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多源數(shù)據(jù)解析的批量維權(quán)案件智能立案系統(tǒng)及方法，包括：從多源渠道收集維權(quán)案件數(shù)據(jù)，標(biāo)注關(guān)鍵信息構(gòu)建數(shù)據(jù)集，經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，提取文本中的相關(guān)信息；為實(shí)體分配唯一標(biāo)識(shí)符并關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)形成案件畫像，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于奇異值分解的工業(yè)缺陷圖像增強(qiáng)方法，其包括：(a)獲取屏幕的原始缺陷圖像A，其寬高為m×n像素；(b)對(duì)圖像A進(jìn)行奇異值分解，得到正交矩陣U、對(duì)角矩陣Σ及正交矩陣V；(c)將Σ的對(duì)角線元素轉(zhuǎn)化為一維向量s，計(jì)算向量長(zhǎng)度并除以...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度深度學(xué)習(xí)的不銹鋼卷表面缺陷在線識(shí)別方法，該方法包括：對(duì)不銹鋼卷表面圖像進(jìn)行預(yù)處理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)；利用預(yù)訓(xùn)練的骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取獲得初始特征圖；將初始特征圖輸入多尺度特征融合模塊，利用Inception網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)造多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種面向半導(dǎo)體缺陷圖像的下采樣處理方法，其包括以下步驟：輸入原始缺陷圖像，其分辨率為H×W×3；對(duì)原始圖像進(jìn)行間隔采樣，以步長(zhǎng)2提取四個(gè)子圖，生成維度為H/2×W/2×12的中間特征圖；對(duì)每個(gè)子圖執(zhí)行伽馬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及缺陷檢測(cè)技術(shù)鄰域，尤其涉及一種柔性屏幕除泡后缺陷快速檢測(cè)方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：獲取不同光譜及角度照射下對(duì)應(yīng)的柔性屏幕除泡后圖像并進(jìn)行圖像互補(bǔ)配準(zhǔn)融合和結(jié)構(gòu)相位形貌重建，以生成柔性屏幕表面三維形貌數(shù)據(jù)；通過(guò)在柔性屏幕邊緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)智感數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的果凍異物深度學(xué)習(xí)檢測(cè)方法，方法包含獲取果凍的原始圖像，通過(guò)偏振光補(bǔ)償算法與同步觸發(fā)時(shí)序控制生成跨視角光場(chǎng)矩陣；獲取跨視角光場(chǎng)矩陣，沿果凍體積方向逆向追蹤每條光線的衰減路徑，結(jié)合材質(zhì)庫(kù)中的糖度?吸光率曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及缺陷檢測(cè)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括一種刀盤的缺陷檢測(cè)方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：多角度采集刀盤旋轉(zhuǎn)圖像，構(gòu)建結(jié)構(gòu)圖像集，錄入特征建缺陷庫(kù)；提取特征對(duì)比確定先兆缺陷，經(jīng)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)構(gòu)建樣本集，融合特征分級(jí)，結(jié)合多參數(shù)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)并多級(jí)提醒。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行冰川地形測(cè)繪的方法，包括：利用無(wú)人機(jī)獲取目標(biāo)冰川的多視角圖像數(shù)據(jù)；對(duì)所述多視角圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行校正、去噪處理，獲取高質(zhì)量圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述高質(zhì)量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵地形特征點(diǎn)提取，獲取匹配點(diǎn)對(duì)集；根據(jù)所述匹配點(diǎn)對(duì)集，生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)火源檢測(cè)方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取待檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)；將待檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)先構(gòu)建并訓(xùn)練好的多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行小目標(biāo)火源檢測(cè)，得到待檢測(cè)區(qū)域的小目標(biāo)火源檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明基于多尺度特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N甲烷泄露檢測(cè)及溯源方法、裝置及甲烷泄露檢測(cè)系統(tǒng)，其中方法包括：步驟S1、利用探測(cè)裝置檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的甲烷濃度；步驟S2、當(dāng)甲烷濃度超過(guò)設(shè)定閾值時(shí)，啟動(dòng)圖像采集設(shè)備獲取目標(biāo)區(qū)域的圖像；步驟S3、對(duì)獲取的圖像進(jìn)行目標(biāo)處理，目標(biāo)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于擴(kuò)散模型的語(yǔ)義分割方法，所述方法包括：步驟S1、獲取擴(kuò)散模型處理待分割圖像及對(duì)應(yīng)文本描述后得到的數(shù)據(jù)；步驟S2、基于擴(kuò)散模型處理待分割圖像及對(duì)應(yīng)文本描述后得到的數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算目標(biāo)注意力矩陣；其中，目標(biāo)注意力矩陣中包括多個(gè)元素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及面源污染預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種基于DEM增強(qiáng)與洪水模擬的施工場(chǎng)區(qū)面源污染預(yù)警方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明首先通過(guò)多角度傾斜攝影技術(shù)獲取高分辨率三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)采集的完整性和精度；然后采用基于PTv3框架改進(jìn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于YOLO算法的配網(wǎng)輸電線路絕緣子破損檢測(cè)方法，包括：采集若干絕緣子缺陷圖像，對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；利用超分辨率重建算法對(duì)圖像中的絕緣子缺陷區(qū)域進(jìn)行圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)；構(gòu)建復(fù)合損失函數(shù)指導(dǎo)圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)過(guò)程；構(gòu)建基于YOLOv8架構(gòu)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于顏色組合的電容元器件識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域，所述方法流程為：將待檢測(cè)的電容元器件圖像輸入目標(biāo)分割模型，通過(guò)目標(biāo)分割模型提取陰極線輪廓和膠管本體輪廓；基于陰極線輪廓和膠管本體輪廓對(duì)電容元器件進(jìn)行尺寸檢測(cè)和顏色組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，提供一種遺留物檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取目標(biāo)視頻中的待檢測(cè)視頻幀；生成待檢測(cè)視頻幀的多個(gè)背景圖像，多個(gè)背景圖像對(duì)應(yīng)不同的背景建模參數(shù)，背景建模參數(shù)用于確定背景圖像生成的快慢程度、且背...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于圖文標(biāo)識(shí)識(shí)別的控制方法及裝置。該方法包括：獲取當(dāng)前場(chǎng)景的場(chǎng)景圖像；將場(chǎng)景圖像輸入YOLO模型，以獲取場(chǎng)景圖像中的標(biāo)識(shí)對(duì)象的局部區(qū)域圖像以及標(biāo)識(shí)對(duì)象在場(chǎng)景圖像中的坐標(biāo)；將局部區(qū)域圖像輸入MobileFaceNet模型，以獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及檸檬成熟度及品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了基于YOLOv8?CGD的檸檬成熟度及品質(zhì)雙指標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集待檢測(cè)檸檬圖像；并基于YOLOv8模型對(duì)待檢測(cè)檸檬圖像進(jìn)行成熟度及品質(zhì)情況識(shí)別，獲取檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明的方案中通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及安全管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于圖像識(shí)別的建筑工程安全管理方法，包括以下步驟：步驟S1：選取拍攝區(qū)域，并在該區(qū)域內(nèi)設(shè)置拍攝點(diǎn)以獲取圖像；將圖像劃分為若干個(gè)像素點(diǎn)；在安全帽上設(shè)置監(jiān)測(cè)點(diǎn)以獲取實(shí)時(shí)坐標(biāo)；步驟S2：建立圖像識(shí)別模型以...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種指紋模組及電子設(shè)備，該指紋模組包括：感應(yīng)單元和多個(gè)識(shí)別單元；所述多個(gè)識(shí)別單元分別與所述感應(yīng)單元上的不同識(shí)別區(qū)域電連接，所述識(shí)別單元中設(shè)置有至少一個(gè)濾波電阻，所述至少一個(gè)濾波電阻與所述感應(yīng)單元電連接，至少部分所述濾波電阻...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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