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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供一種目標載體狀態(tài)估計方法、裝置和電子設(shè)備，涉及計算機視覺和空間算法技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取圖像傳感器采集的當前圖像幀，并對圖像傳感器采集的當前圖像幀進行特征提取得到原始特征點集；獲取至少一個輔助傳感器采集的運動狀態(tài)參數(shù)；其中，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種監(jiān)控影像事件識別分析追溯系統(tǒng)及方法、存儲介質(zhì)，涉及智能監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括通信連接的服務(wù)器和攝像集群，攝像集群中各攝像頭分布在不同監(jiān)控區(qū)域；服務(wù)器用于獲取監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)；利用預(yù)先訓練的目標檢測模型對監(jiān)控圖像進行分析，當識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的青菜生長速率預(yù)測方法，包括以下步驟：采集青菜冠層圖像，并對圖像數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)預(yù)處理；通過對比不同網(wǎng)絡(luò)框架下的多種模型在多種超參數(shù)配置下的表現(xiàn)，選出最優(yōu)模型，并利用最優(yōu)模型將冠層圖像分割為前景信息和背景信息，統(tǒng)計前景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于位置信息的園區(qū)風險智能識別方法，涉及園區(qū)安全管理技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過實時采集人員車輛定位數(shù)據(jù)、固定風險源坐標、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)及視頻流數(shù)據(jù)；采用Geohash算法將園區(qū)劃分網(wǎng)格，并通過滑動時間窗口實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)時空對齊；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種公式識別及模型訓練方法、裝置、相關(guān)設(shè)備及程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本申請的公式識別模型中的圖像特征提取模塊和公式字符解碼模塊在訓練階段，與公式結(jié)構(gòu)解碼模塊聯(lián)合訓練，公式解碼結(jié)構(gòu)模塊基于圖像特征提取模塊輸出的圖像特征解碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的鳥類識別與生態(tài)監(jiān)測方法及其系統(tǒng)，其中基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的鳥類識別與生態(tài)監(jiān)測方法，包括：根據(jù)圖像數(shù)據(jù)和聲紋數(shù)據(jù)進行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理，進行類型識別，得到類型識別結(jié)果；多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理包括：對采集的數(shù)據(jù)進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N協(xié)同叫號方法、終端與系統(tǒng)。其中協(xié)同叫號方法應(yīng)用于協(xié)同叫號系統(tǒng)中的任一叫號終端，該方法包括：確定服務(wù)隊列中的目標用戶；根據(jù)目標用戶的隊列屬性確定相應(yīng)的信息采集規(guī)則對目標用戶進行信息采集，獲取目標用戶的信息采集結(jié)果；在根據(jù)信息采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電氣火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及電氣火災(zāi)監(jiān)測預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，包括采集原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并構(gòu)建火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù)集；基于火災(zāi)狀態(tài)數(shù)據(jù)集，提取彩色時頻圖像數(shù)據(jù)，并使用YOLOv5模型獲取特征圖，應(yīng)用全局平均池化與最大池...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧交通非現(xiàn)場執(zhí)法方法及系統(tǒng)，涉及智慧交通技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、行駛數(shù)據(jù)、稱重數(shù)據(jù)以及圖像視頻數(shù)據(jù)，進而制定車輛信息匹配規(guī)則以及異常行駛類型標記規(guī)則，并構(gòu)建動態(tài)自適應(yīng)識別模型，進而快速識別車輛異常行駛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種公路作業(yè)的安全監(jiān)管系統(tǒng)，屬于道路作業(yè)監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：指令采集模塊接收含作業(yè)區(qū)多邊形頂點坐標集和有效施工時段集的數(shù)字化許可指令集；指令解析模塊據(jù)此生成道路自適應(yīng)的動態(tài)監(jiān)管邊界，劃分作業(yè)階段并配置狀態(tài)標識符；時空檢測模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種針對交通擁堵狀態(tài)的車道控制策略優(yōu)化方法及系統(tǒng)，首先獲取目標道路路段的實時交通狀態(tài)數(shù)據(jù)集合，包括車輛流量、行駛速度和道路空間占有率數(shù)據(jù)，接著對實時交通狀態(tài)數(shù)據(jù)集合進行交通擁堵特征分析，得到擁堵區(qū)域分布、擁堵程度評估及擁堵成因關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種錨地停泊區(qū)管控調(diào)度方法及系統(tǒng)，涉及管控調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。包括對待泊的船舶進行周期性掃描，獲取姿態(tài)參數(shù)集，將姿態(tài)參數(shù)集同步映射至統(tǒng)一空間坐標系中，構(gòu)建原始錨泊參數(shù)矩陣；將原始錨泊參數(shù)矩陣和預(yù)設(shè)錨地泊位規(guī)則進行逐船匹配，構(gòu)建泊位可行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種模態(tài)失真語音識別方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過簇權(quán)重提取網(wǎng)絡(luò)計算視聽特征的軟分配，并結(jié)合聚類中心矩陣生成每層的提示向量；采用前綴提示策略或前置提示策略將提示向量插入到自注意力層中；在特征解碼器中自回歸生成輸出序列，并計算其與真實標簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種語音交互方法、裝置及XR設(shè)備，涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域，其中方法包括：獲取待識別語音及其當前語音識別文本；根據(jù)所述待識別語音和所述當前語音識別文本，檢索得到歷史語音相似信息；將所述當前語音識別文本和所述歷史語音相似信息進行拼接，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于瓦楞包裝箱生產(chǎn)的瓦楞紙板強度檢測方法，包括：獲取不同環(huán)境濕度下的瓦楞紙板的含水量數(shù)據(jù)以及實際邊壓強度和預(yù)測邊壓強度；根據(jù)瓦楞紙板生產(chǎn)過程中實際邊壓強度和預(yù)測邊壓強度之間的差異得到預(yù)測誤差，對環(huán)境濕...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種基于機器學習的畜禽健康實時監(jiān)測方法、裝置、存儲介質(zhì)及系統(tǒng)，屬于機器學習技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過傳感器系統(tǒng)，實時采集圖像數(shù)據(jù)，聲學數(shù)據(jù)，環(huán)境數(shù)據(jù)和生理代謝數(shù)據(jù)，并共同構(gòu)成多模態(tài)數(shù)據(jù)；對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理與特征提取以生成多組異構(gòu)特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于動態(tài)特征識別的健康風險分級評估方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：步驟1，通過信息平臺實時采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，采用自動化分類引擎解析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變化生成特征分級標簽；根據(jù)特征分級標簽將數(shù)據(jù)分配至異構(gòu)存儲區(qū)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于聯(lián)邦學習的病理檢測診斷方法及系統(tǒng)，屬于病理診斷領(lǐng)域，訓練方法包括：獲取處理得到第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù)，進行特征提取獲取形態(tài)特征向量和基因特征向量，進行數(shù)據(jù)加密，輸入聯(lián)邦學習模型，通過交叉注意力機制使形態(tài)特征向量和基因...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于柔性導電電極技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種金屬納米線導電電極及其制備方法。制備方法為：將金屬前驅(qū)體的均相溶液借助表面張力聚集于待焊接的金屬納米線導電電極的金屬納米線搭接處后，再采用還原劑I將所述金屬納米線搭接處的金屬前驅(qū)體還原為金屬納米顆粒，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電纜芯線浸油膏設(shè)備，包括底座，所述底座頂部的一側(cè)設(shè)置有放卷機構(gòu)，所述底座底部的另一側(cè)設(shè)置有收卷機構(gòu)，且放卷機構(gòu)和收卷機構(gòu)之間設(shè)置有傳動組件，所述底座的頂部通過螺栓連接有油膏盒，且油膏盒位于放卷機構(gòu)和收卷機構(gòu)之間，所述油膏盒的...
								
            
							
            
							
						
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