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          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)影像融合的遠程護理監(jiān)測方法及系統(tǒng),其中,所述方法包括:獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)并對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行多模態(tài)特征融合處理,生成跨模態(tài)語義信息,多模態(tài)數(shù)據(jù)包括可見光圖像、紅外熱成像和點云中至少兩項;基于查詢意圖對跨模態(tài)語義信息進行動...
          • 本發(fā)明涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及湖庫周邊河道內(nèi)水華識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括:獲取預設(shè)區(qū)域歷史時刻的哨兵二號遙感影像數(shù)據(jù),進行輻射定標、大氣校正和超分辨率重建;提取水華樣本和非水華樣本;對樣本進行特征轉(zhuǎn)換,得到樣本特征數(shù)據(jù)集;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于量子計算增強的SVM算法自動駕駛道路檢測系統(tǒng),涉及量子計算、多傳感器融合、人工智能技術(shù)結(jié)合應用的自動駕駛道路檢測技術(shù)領(lǐng)域。通過結(jié)合量子計算和SVM算法,增強系統(tǒng)對復雜路況和光照變化的適應性,提高道路檢測的準確性和穩(wěn)定性;...
          • 本申請實施例提供一種車道線的標注方法和標注裝置,所述方法包括:獲取車輛周圍的圖像信息和點云數(shù)據(jù);獲取車輛的位姿信息,并確定與位姿信息對應的初始區(qū)域地圖;基于點云數(shù)據(jù)校正初始區(qū)域地圖的高程信息,得到最終區(qū)域地圖,并根據(jù)圖像信息、位姿信息和最終...
          • 本發(fā)明涉及機器視覺領(lǐng)域,具體是一種基于機器視覺的留置針毛發(fā)的高精度定位檢測系統(tǒng),通過對留置針圖像進行預處理,得到預處理圖像;將預處理圖像進行分割,得到多個圖塊;并對多個圖塊進行歸一化處理,得到多個歸一化圖塊;基于預先構(gòu)建的毛發(fā)檢測模型對多個...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多級分割注意力的目標計數(shù)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括步驟:通過VGG16主干網(wǎng)絡(luò)提取輸入圖像的多級特征;通過輔助多級分割網(wǎng)絡(luò)AMSN生成對應多級特征的多級分割注意力圖,并使用分割損失進行訓練;通過...
          • 本發(fā)明涉及施工安全管理的技術(shù)領(lǐng)域。具體涉及一種基于深度學習的施工人員安全帽佩戴檢測方法及系統(tǒng),其方法包括利用YOLOv8目標檢測模型對施工區(qū)域的實時監(jiān)控視頻信息進行安全帽目標檢測,得到安全帽檢測結(jié)果,采用語義分割算法和頭部關(guān)鍵點檢測技術(shù)對施...
          • 本發(fā)明涉及智能教育技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種基于數(shù)字人多模態(tài)交互的法語沉浸式學習系統(tǒng),系統(tǒng)包括交互驅(qū)動模塊、場景關(guān)卡模塊、積分獎勵模塊和合作挑戰(zhàn)模塊,本方案中,通過多維度數(shù)據(jù)的收集與分析,為用戶提供高度個性化的學習路徑,在路徑優(yōu)化單元中,通過構(gòu)...
          • 本發(fā)明提供腸道營養(yǎng)護理教學系統(tǒng)的人機交互虛實仿真方法及系統(tǒng),涉及虛擬交互教學技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過集成力反饋手套、生物電傳感器與壓力檢測器,實現(xiàn)插管角度偏差、最大施力壓力值及步驟間隔時間在內(nèi)的多模態(tài)交互數(shù)據(jù)采集,提升操作反饋維度與沉浸感;系統(tǒng)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于Mini LED陣列的顯示屏故障檢測與修復方法,實時故障檢測:利用高分辨率多光譜傳感器和深度學習算法對Mini LED陣列顯示屏的每個像素進行光學檢測,實時獲取顯示屏的亮度、色溫、色差及光譜信息,對顯示屏進行全面的故障監(jiān)...
          • 本發(fā)明提出一種機器設(shè)備異常聲檢測方法、介質(zhì)、設(shè)備、產(chǎn)品,涉及異常聲檢測技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:對機器設(shè)備運行時的原始音頻進行數(shù)據(jù)增強處理,并劃分為源域樣本和目標域樣本;將增強后的音頻的波形特征分別轉(zhuǎn)化為FFT頻譜圖特征、幅度譜圖特征以及對數(shù)梅爾...
          • 本發(fā)明提供一種DRAM的測試方法,該方法包括:獲取構(gòu)成待檢測DRAM的內(nèi)存芯片的位寬參數(shù);基于位寬參數(shù),在預設(shè)的第一測試數(shù)據(jù)中匹配出不同測試輪次所對應的多個第二測試數(shù)據(jù),不同第一測試數(shù)據(jù)對應不同的位寬參數(shù),每個第二測試數(shù)據(jù)對應一個測試輪次;...
          • 本發(fā)明公開了一種嵌入式復合材料疲勞樣件的設(shè)計及制作方法,屬于復合材料制造領(lǐng)域,包括復合材料的設(shè)計與優(yōu)化:運用計算機輔助設(shè)計軟件構(gòu)建嵌入式復合材料的三維模型,并利用有限元分析技術(shù)模擬樣件在不同疲勞載荷和力學環(huán)境下的應力分布、變形情況,依據(jù)模擬...
          • 本發(fā)明為一種基于兩階段特征選擇的發(fā)熱待查病因分類方法,涉及計算機處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括如下步驟:S01、獲取發(fā)熱待查患者的臨床數(shù)據(jù)集,并對所述數(shù)據(jù)集進行預處理,以得到標準數(shù)據(jù)集合,其中:所述臨床數(shù)據(jù)集臨床癥狀、流行病學史、既往病史、體征...
          • 本發(fā)明涉及慢性病信息管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種慢性病信息管理方法,包括以下步驟:S1、通過多源數(shù)據(jù)采集模塊獲取患者的生理指標數(shù)據(jù)、用藥記錄數(shù)據(jù)及行為習慣數(shù)據(jù);S2、利用數(shù)據(jù)分析模塊對多源數(shù)據(jù)進行特征提取,生成多維健康評估參數(shù);S3、通過風險...
          • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于人工智能的斜視檢測系統(tǒng),旨在提升斜視識別的精度與智能化水平;該系統(tǒng)包括眼部圖像采集模塊、特征提取模塊、斜視識別模塊、神經(jīng)反饋控制模塊和報告生成模塊;通過構(gòu)建耦合狀態(tài)驅(qū)動預測網(wǎng)絡(luò),融合CNN特征提取、...
          • 本發(fā)明涉及麻醉劑調(diào)控技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種麻醉劑量智能調(diào)控方法及系統(tǒng),包括:采集患者生理參數(shù),得到初始數(shù)據(jù)集合;對所述初始數(shù)據(jù)集合進行噪聲濾除及異常檢測處理,得到清潔數(shù)據(jù)集合;對所述清潔數(shù)據(jù)集合進行關(guān)鍵指標提取處理,得到特征集;對所述特征...
          • 本發(fā)明公開了基于人工智能的燒傷整形科護理通信隨訪系統(tǒng),屬于醫(yī)療隨訪系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明包括護理傷采獲取模塊用于實時獲取患者的生理數(shù)據(jù)、傷口圖像數(shù)據(jù)、護理操作記錄及患者主觀反饋構(gòu)建的文本記錄數(shù)據(jù);本發(fā)明整合多模態(tài)數(shù)據(jù),構(gòu)建動態(tài)患者數(shù)據(jù)框架;對...
          • 本發(fā)明公開了一種中藥飲片的智能篩選方法及系統(tǒng),涉及中藥篩選技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下組成部分:S1、數(shù)據(jù)采集步驟、S2、數(shù)字孿生模型構(gòu)建步驟、S3、虛擬場景模擬步驟和S4、參數(shù)優(yōu)化步驟以及S5、實際應用步驟;本發(fā)明通過全面考慮中藥飲片的物理特...
          • 本發(fā)明公開了一種基于EOG自主康復的BCI方法及系統(tǒng),其中方法包括:構(gòu)建包含按鈕閃爍視覺線索及對應上肢運動類型的圖形用戶界面,所有按鈕按設(shè)定時間間隔循環(huán)閃爍,用戶通過同步眨眼選擇目標運動功能后停止閃爍;通過可穿戴式BCI設(shè)備采集用戶眨眼時的...
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