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								      基于實時狀態(tài)監(jiān)測的數(shù)據(jù)映射機架狀態(tài)預測方法，通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)設(shè)備識別模型，基于透明物體優(yōu)化版YOLOv7構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，添加折射率感知注意力機制，以提高網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中交換機和路由器型號識別精度，解決透明環(huán)境下折射畸變對目標檢測模型的干擾問題。同時開發(fā)操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)空間模型的色度感知多分辨率圖像融合網(wǎng)絡(luò)框架及方法，解決了現(xiàn)有圖像融合方法忽略了紅外圖像的成像機制和可見光圖像的色度信息，導致融合過程中的色彩過渡不自然，融合結(jié)果不能充分保持場景的真實色彩感知的問題，具體包括多尺度空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于異視角紅外與可見光圖像融合的空中目標檢測方法，包括：基于第i?1次融合操作的輸出特征圖執(zhí)行第i次融合操作，得到一對第i次融合操作的輸出特征圖和第i個融合后的特征圖Fi；融合操作包括加和操作或者至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于多源時序數(shù)據(jù)與物候時空紋理特征的紅樹林提取方法，包括以下步驟；步驟S1：獲取遙感影像，對影像進行預處理操作；預處理操作包括輻射校正、地形校正、影像重采樣、月度中值合成；步驟S2：基于遞進式的多個深度學習模型，針對紅樹林區(qū)域提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種結(jié)合圖優(yōu)化和狀態(tài)空間模型的遙感影像語義變化檢測方法及系統(tǒng)，利用語義變化檢測樣本數(shù)據(jù)集對語義變化檢測模型進行訓練，獲取訓練后的遙感語義變化檢測目標模型，所述語義變化檢測模型包括基于樹狀結(jié)構(gòu)Mamba...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源信息驅(qū)動的施工安全管理方法，涉及施工安全技術(shù)領(lǐng)域。方法為：獲取施工現(xiàn)場的多源信息；將所述視頻監(jiān)控圖像輸入預先訓練好的人工智能模型進行分析，識別施工現(xiàn)場的人員行為狀態(tài)和環(huán)境特征，得到圖像特征信息；利用邊緣計算裝置對所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于X射線檢查的行李自動化處理系統(tǒng)，涉及安全檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下模塊：行李采集模塊、相似度量模塊、共享篩選模塊、行李判別模塊、人體研判模塊以及決策指導模塊；本發(fā)明通過高分辨率多能級X射線設(shè)備采集高低能數(shù)據(jù)和行李圖像數(shù)據(jù)，并結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AIoT的智慧無人倉視覺處理方法，包括：通過多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集倉儲環(huán)境的視覺、深度及環(huán)境數(shù)據(jù)；采用改進的深度學習模型實現(xiàn)復雜場景下的貨物識別與跟蹤；部署邊緣計算節(jié)點進行數(shù)據(jù)預處理與特征壓縮；基于特征點匹配算法實現(xiàn)亞厘米...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)大模型的安監(jiān)場景圖像處理與分析方法，包括：獲取安監(jiān)場景攝像頭抓拍的圖像并識別人體目標；基于抓拍圖像，篩選出低質(zhì)量及非人體目標圖像，進行樣本集劃分；利用多模態(tài)大模型對獲取到的圖像進行屬性分類，得到安監(jiān)場景圖像屬性標簽，...
								
            
							
            
							
						
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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...
								
            
							
            
							
						
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								      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；...
								
            
							
            
							
						
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								      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；...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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