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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)感知注意力的實時交通目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)，該方法通過構(gòu)建改進(jìn)的Mobilenetv3網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，融入自適應(yīng)通道注意力機制提取交通目標(biāo)底層語義特征，利用自適應(yīng)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度特征融合。基于交通目標(biāo)運動、空間位置及外觀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N消防頭盔頦帶規(guī)范佩戴檢測方法及裝置，還方法包括獲取消防員頭部原始圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建頦帶?下巴間動態(tài)負(fù)空間表征框（通過拓?fù)涓采w動態(tài)間隙實現(xiàn)），提取頦帶動態(tài)脫離間隙，執(zhí)行空間約束檢測。若檢測結(jié)果違反頭盔?人體解剖結(jié)構(gòu)空間約束，則生成違...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧工地管理技術(shù)，其公開了一種用于EPC工程智慧工地的安全管控方法、裝置及系統(tǒng)，提高對施工人員實際作業(yè)過程中安全裝置佩戴狀態(tài)的識別準(zhǔn)確率。本發(fā)明中的安全管控方法包括：向無人機發(fā)送廣播指令，廣播指令用于控制無人機廣播數(shù)據(jù)提取指令；接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了基于高分辨率圖像的激光器件生產(chǎn)線動態(tài)監(jiān)控方法，包括：對激光器件生產(chǎn)線上各組件通過高分辨率攝像頭跟蹤得到連續(xù)幀的組件圖像；分析組件圖像中單個組件的中心點分布及邊緣的分布角度，量化單個組件的剛體誤差性；量化單個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于解耦提示表示的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)自主辨識方法，屬于航天器技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過解耦提示表示實現(xiàn)域泛化，能夠適應(yīng)復(fù)雜的空間環(huán)境變化，實現(xiàn)對航天器柔性結(jié)構(gòu)變形和振動的高精度監(jiān)測，并反演出柔性結(jié)構(gòu)的動力學(xué)參數(shù)，為航天器健康狀態(tài)評估和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件聚合的短視頻信息檢測方法，涉及網(wǎng)絡(luò)空間安全信息檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)事件下的所有短視頻及其多模態(tài)信息，提取事件、視頻及多模態(tài)信息特征；構(gòu)建事件圖，包含事件、視頻和模態(tài)節(jié)點，并根據(jù)節(jié)點間的包含關(guān)系和相似度建立相...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于跨模態(tài)共性交互的合成圖像檢測方法，包括步驟：輸入圖像被并行送入兩個分支：空域處理分支直接處理原始圖像并利用高頻自增強模塊強化空間域偽影；頻域處理分支則首先通過離散小波變換（DWT）提取高頻分量；然后利用多尺度頻率增強模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于無人機跨攝像頭目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)及方法，涉及圖像關(guān)聯(lián)模型技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明無人機輔助標(biāo)定模塊通過包括無人機攝像頭在內(nèi)的多個攝像頭采集視頻，并提取視頻得到多個攝像頭視角的圖像中各個目標(biāo)的像素坐標(biāo)；提取無人機圖像與GIS地圖中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于仿生視覺的目標(biāo)探測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取采集到的目標(biāo)光譜信息以及目標(biāo)偏振信息圖；構(gòu)建目標(biāo)光譜信息對應(yīng)的光譜特征金字塔，并確定目標(biāo)偏振信息圖對應(yīng)的目標(biāo)偏振特征，以及基于光譜特征金字塔和目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)成像方法，包括以下步驟：S1，基于軸向深度卷積和注意力門控機制構(gòu)建輕量化網(wǎng)絡(luò)；S2，將實驗采集到的桶信號與散斑進(jìn)行差分關(guān)聯(lián)成像；S3，將差分關(guān)聯(lián)成像結(jié)果輸入到輕量化網(wǎng)絡(luò)中，得到預(yù)估桶信號；S4，構(gòu)建損失函...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種軸封組件表面質(zhì)量檢測方法，其方法包括：對采集的軸封組件表面圖像進(jìn)行邊緣檢測后，進(jìn)行區(qū)域生長，并定位圓形邊緣并提取，將剩余連通域記為特征區(qū)域；通過計算特征可信度獲得熱裂紋區(qū)域；擬合熱裂紋趨勢線，以特征區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種結(jié)合視覺和X光檢測技術(shù)的缺陷檢測方法，該方法包括在檢測對象表面覆蓋區(qū)域同步采集視覺圖像數(shù)據(jù)和X光透射數(shù)據(jù)，經(jīng)聯(lián)合預(yù)處理完成噪聲抑制、偽影消除及時間對齊后，分別提取表面紋理特征和內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于圖像處理的疊合板質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：根據(jù)疊合板灰度圖像中像素點的主特征值和次特征值確定像素點的方向相干性；以像素點為中心構(gòu)建該像素點的矩形區(qū)域，得到該像素點矩形區(qū)域中的自相關(guān)系數(shù)序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于機器視覺的稀有金屬加工質(zhì)量檢測方法，包括獲取待檢測加工件的多光譜偏振圖像、表面法向圖；重建加工件表面的三維網(wǎng)格模型，將多光譜偏振圖像的像素信息映射為三維網(wǎng)格模型上頂點的多維物理屬性；采用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像去霧方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：在利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)圖像去霧模型對當(dāng)前霧天環(huán)境中采集到的目標(biāo)霧氣圖像進(jìn)行去霧的過程中，生成目標(biāo)霧氣圖像對應(yīng)的目標(biāo)霧氣光照覆蓋圖譜，并基于目標(biāo)霧氣光照覆蓋圖譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于條件擴散模型的自監(jiān)督超分辨率圖像增強方法及系統(tǒng)。該方法通過獲取磁共振設(shè)備采集的T1加權(quán)圖像和第一動脈自旋標(biāo)記圖像，并進(jìn)行上采樣和配準(zhǔn)，獲得第二動脈自旋標(biāo)記圖像；然后基于以3D U?Net模型為去噪網(wǎng)絡(luò)且經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的條件擴...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種地震數(shù)據(jù)處理方法，其涉及地震數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取低分辨率地震圖像；對低分辨率地震圖像進(jìn)行注意力卷積操作，以進(jìn)行加權(quán)，并對加權(quán)后的關(guān)鍵特征進(jìn)行非線性變換，得到初始特征；依次對初始特征進(jìn)行兩次注意力卷積操作，以進(jìn)行加權(quán)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及政務(wù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于云邊協(xié)同的政務(wù)SaaS架構(gòu)及方法，其中一種基于云邊協(xié)同的政務(wù)數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取政務(wù)場景特征數(shù)據(jù)，生成場景語義表示；計算場景語義相似度，評估知識遷移潛力；分析目標(biāo)場景語義特征，基于場景相似度篩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的廣告投放智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法，涉及廣告投放智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括：S10：生成目標(biāo)廣告的實時投放特征；S20：尋找目標(biāo)關(guān)聯(lián)節(jié)點，并分析目標(biāo)廣告投放策略的優(yōu)化指數(shù)；S30：對目標(biāo)廣告的策略優(yōu)化對象進(jìn)行確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及廢舊布料分類回收技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于機器視覺的廢舊布料分類回收方法。其方法包括：獲取待分類廢舊布料的高光譜圖像數(shù)據(jù)、三維點云數(shù)據(jù)及偏振光圖像數(shù)據(jù)，基于上述數(shù)據(jù)分別構(gòu)建高光譜特征圖、三維幾何特征圖以及偏振光學(xué)特征圖，并將其分別輸入...
								
            
							
            
							
						
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