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          • 本發(fā)明提供一種基于動(dòng)態(tài)水花特征與車輛速度的城市道路積水深度預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),該方法由輸入的監(jiān)控視頻獲取第t幀原始RGB圖像,得到HSV顏色空間的圖像IHSV;分別檢測(cè)顏色特征、紋理特征和邊緣特征,進(jìn)行特征融合并識(shí)別確定是...
          • 本發(fā)明公開了一種基于高光譜無(wú)人機(jī)的農(nóng)作物產(chǎn)量估算方法,屬于農(nóng)作物產(chǎn)量估算,包括:S100:無(wú)人機(jī)搭載高光譜相機(jī)獲取農(nóng)作物的高光譜圖像,并在地面同步采集光譜靶標(biāo)和實(shí)測(cè)產(chǎn)量數(shù)據(jù);S200:結(jié)合無(wú)人機(jī)POS數(shù)據(jù)構(gòu)建輻射傳輸模型,采用蒙特卡洛大氣校...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于RADRadar的雷達(dá)場(chǎng)景感知方法、裝置及設(shè)備。所述方法包括:構(gòu)建RADRadar模型;RADRadar模型包括特征相似性學(xué)習(xí)模塊和外積模塊;利用特征相似性學(xué)習(xí)模塊計(jì)算RA視圖、RD視圖和AD視圖兩兩視圖沿著特征通道維度的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于Mamba架構(gòu)的雙分支注意力與邊界增強(qiáng)的遙感圖像變化檢測(cè)方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺與遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)雙時(shí)態(tài)遙感圖像進(jìn)行裁切、數(shù)據(jù)集劃分及歸一化預(yù)處理;通過(guò)Mamba編碼器提取多尺度特征,利用狀態(tài)空間模...
          • 本發(fā)明一種腸道超聲圖像的處理方法,獲得超聲圖像數(shù)據(jù)集,對(duì)超聲圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像預(yù)處理,保留有效影像區(qū)域;通過(guò)多尺度提取器對(duì)圖像進(jìn)行編碼,提取圖像在不同尺度下的特征圖;全腸壁分割,基于提取的圖像特征,將不同尺度特征圖融合,并分別輸出腸壁與背景...
          • 本發(fā)明屬于環(huán)境監(jiān)測(cè)與地理信息技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于Cesium的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)展示方法及其系統(tǒng)。步驟1:通過(guò)各類空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)設(shè)備采集空氣質(zhì)量數(shù)據(jù);步驟2:通過(guò)Cesium建立空間數(shù)據(jù)與空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,使空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為3D散點(diǎn)圖...
          • 本申請(qǐng)公開了一種熒光手術(shù)場(chǎng)景的三維表面重建方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及熒光手術(shù)導(dǎo)航領(lǐng)域,方法包括:利用深度融合網(wǎng)絡(luò)將不同亮度條件下的熒光圖像和白光圖像進(jìn)行自適應(yīng)融合,得到融合圖;并利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)基于降采樣后的融合圖生成初始深度圖。通...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)處理方法包括:基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲得基礎(chǔ)曲線;判斷實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是否為異常數(shù)據(jù);在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)的情況下,重新繪制包括異常數(shù)據(jù)在內(nèi)的目標(biāo)數(shù)據(jù)段的平滑曲線段;以平滑曲線段,替代...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N數(shù)據(jù)處理方法、裝置和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。該數(shù)據(jù)處理方法包括:基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲得基礎(chǔ)曲線;在發(fā)生特殊事件的情況下,重新繪制包括特殊事件對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在內(nèi)的目標(biāo)數(shù)據(jù)段的平滑曲線段;以平滑曲線段,替代包括特殊事件對(duì)應(yīng)的實(shí)...
          • 本發(fā)明提供一種融合全局和局部注意力的醫(yī)學(xué)點(diǎn)云分割方法及系統(tǒng)。該方法包括:獲取醫(yī)學(xué)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集;構(gòu)建醫(yī)學(xué)點(diǎn)云分割網(wǎng)絡(luò),包括全局注意力模塊、多尺度局部注意力模塊和融合模塊;利用醫(yī)學(xué)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集訓(xùn)練醫(yī)學(xué)點(diǎn)云分割網(wǎng)絡(luò),包括:針對(duì)醫(yī)學(xué)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集中的每個(gè)點(diǎn)...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域,尤其涉及一種眼底疾病圖像分割方法、系統(tǒng)及設(shè)備。本發(fā)明對(duì)真實(shí)眼底疾病圖像病灶區(qū)域的形狀、位置、顏色進(jìn)行變換后,與無(wú)病灶圖像融合,獲取初步合成病灶圖像及分割標(biāo)簽;分別將其輸入由雙路徑特征提取器、解碼器構(gòu)成的高頻細(xì)節(jié)優(yōu)化模...
          • 本發(fā)明提出了一種白車身質(zhì)量預(yù)測(cè)模型的生成方法,包括步驟:采集白車身樣本參數(shù),并進(jìn)行預(yù)處理,形成訓(xùn)練樣本集及驗(yàn)證樣本集;對(duì)樣本集中的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像處理;建立深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用所述經(jīng)圖像處理后的訓(xùn)練樣本集及驗(yàn)證樣本集進(jìn)行訓(xùn)練,獲得車型...
          • 本發(fā)明屬于傷痕檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種工件表面?zhèn)蹤z測(cè)方法、系統(tǒng)及程序產(chǎn)品,通過(guò)采集目標(biāo)工件經(jīng)磁粉處理后表面圖像進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算機(jī)視覺處理,以匯總提取各預(yù)選區(qū)域圖像,然后對(duì)各預(yù)選區(qū)域圖像進(jìn)行二值化處理和膨脹處理,得到對(duì)應(yīng)的二值區(qū)域圖像,確...
          • 本發(fā)明公開了一種基于雷視融合算法的航運(yùn)集裝箱數(shù)量智能檢測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別攝像頭圖像中的船舶外觀,結(jié)合激光雷達(dá)測(cè)量船舶剖面,獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)并進(jìn)行增強(qiáng)與補(bǔ)全,實(shí)現(xiàn)船舶尺寸的高精度測(cè)量。采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與空間對(duì)齊技術(shù),將...
          • 本發(fā)明提供了一種在線教育資源管理方法及系統(tǒng),涉及在線教育資源推薦分析技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括學(xué)習(xí)行為分析模塊、行為模式識(shí)別模塊、第一策略生成模塊、知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析模塊、第二策略生成模塊和在線教育資源管理模塊。本發(fā)明通過(guò)采集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),提取全...
          • 本發(fā)明涉及餐飲管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于圖像進(jìn)行餐盤綁定的方法及裝置,該方法包括:當(dāng)檢測(cè)到取餐設(shè)備的餐盤放置區(qū)域存放有目標(biāo)餐盤時(shí),基于取餐設(shè)備上設(shè)置的第一傳感器識(shí)別出目標(biāo)餐盤的識(shí)別碼;基于取餐設(shè)備上設(shè)置的第二傳感器采集用戶的圖像數(shù)據(jù),并判...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法,獲取一定時(shí)間內(nèi)的客戶數(shù)據(jù),客戶數(shù)據(jù)包括客戶自身信息數(shù)據(jù)和客戶社交關(guān)系信息數(shù)據(jù);將客戶數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的時(shí)刻關(guān)聯(lián)為隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的多個(gè)快照數(shù)據(jù);將每個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的快照數(shù)據(jù),通過(guò)特征聚合的方式對(duì)信貸...
          • 本發(fā)明公開了用于羽絨服防偽控制的智能識(shí)別溯源驗(yàn)證系統(tǒng)及方法,涉及羽絨服防偽溯源驗(yàn)證處理技術(shù)領(lǐng)域。該用于羽絨服防偽控制的智能識(shí)別溯源驗(yàn)證系統(tǒng),包括:讀取識(shí)別質(zhì)量檢測(cè)模塊、防偽標(biāo)簽受損判定模塊和溯源驗(yàn)證讀取優(yōu)化模塊。本發(fā)明通過(guò)獲取的讀取質(zhì)量檢測(cè)...
          • 本說(shuō)明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供一種NFC交易錯(cuò)誤處理方法及裝置,其中,所述方法包括:在NFC模塊處于交易狀態(tài)的情況下,NFC主端從所述NFC模塊接收協(xié)議錯(cuò)誤消息,用于指示所述NFC模塊從讀寫設(shè)備接收到協(xié)議錯(cuò)誤的指令;基于所述協(xié)議錯(cuò)誤消息,所述...
          • 本發(fā)明涉及風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種用于風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維的智能交通系統(tǒng)及方法,該系統(tǒng)包括:接收模塊,用于接收若干檢修請(qǐng)求并提取每個(gè)檢修請(qǐng)求中的關(guān)鍵信息;調(diào)度模塊,用于基于關(guān)鍵信息進(jìn)行車輛篩選,根據(jù)篩選結(jié)果標(biāo)定對(duì)應(yīng)檢修請(qǐng)求的最優(yōu)車輛;規(guī)劃模塊,...
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