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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N古建筑殘損構(gòu)件AR匹配修復方法與系統(tǒng)，包括：通過增強現(xiàn)實技術(shù)獲取殘損構(gòu)件表面點云數(shù)據(jù)，采用激光掃描與多視角立體視覺融合方法，生成高精度三維點云模型，得到構(gòu)件復雜幾何形狀的數(shù)字化表達；針對點云模型，采用體素濾波與法向估計算法進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于云臺光學特性的目標距離預估方法及系統(tǒng)，包括對待測目標進行當前視角下的自動目標檢測及跟蹤拍攝，獲取待測目標的目標視頻；同時實時采集云臺姿態(tài)以及攝像頭焦距；根據(jù)目標視頻進行目標檢測，獲取目標的關鍵特征點；將關鍵特征點通過圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種多視角激光雷達自動標定與點云融合方法設備及存儲介質(zhì)；該方法包括通過第一變換矩陣，將輔視角場地坐標系變換為主視角場地坐標系；由地面點、第二旋轉(zhuǎn)矩陣和第二平移向量將雷達坐標系下的地面點轉(zhuǎn)換為場地坐標系下的點云；則將多個視角細配準...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及服裝設計領域，其具體公開了一種基于人工智能的服裝交互設計系統(tǒng)及方法，其使用基于深度學習領域的人工智能技術(shù)來對客戶圖像、客戶喜好以及服裝設計師設計草圖進行特征提取與編碼，以生成設計服裝上身效果圖。這樣，通過智能生成設計服裝上身效果圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種文本生成遙感圖像模型的訓練和應用方法及相關裝置，涉及計算機視覺與遙感技術(shù)交叉技術(shù)領域，該方法包括：在特征提取時，設計雙向Hopfield層和動態(tài)自注意力層，在計算損失時，設計基于文本全局特征表示和圖像全局特征表示計算得到的對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種人像照片生成方法、設備與存儲介質(zhì)，獲取至少一項風格信息以及用戶傳入的目標人像照片；針對每項所述風格信息，根據(jù)所述目標人像照片，基于人物特征識別與圖像生成技術(shù)，分別生成與所述目標人像照片具有相同人像，且與所述風格信息對應的寫真人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機測量領域，具體涉及一種計算著色器加速的事件相機模擬方法及相關裝置；包括以下步驟：對獲取的視頻幀進行轉(zhuǎn)換，得到亮度幀序列；對亮度幀序列進行對數(shù)映射，得到對數(shù)強度序列；預設標稱閾值，對標稱閾值進行高斯擾動，得到失配閾值；對對數(shù)強...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)感知的消防安全布局檢測系統(tǒng)，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊、三維空間建模模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、輸入輸出模塊；多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊實時采集建筑內(nèi)的空間數(shù)據(jù)、消防設施數(shù)據(jù)和消防安全數(shù)據(jù)，建立多模態(tài)數(shù)據(jù)集；三維空間建模模塊根據(jù)多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N地圖構(gòu)建方法、裝置和割草機器人，該方法應用于設備本體不同側(cè)設置有多個深度相機的智能設備中，所述多個深度相機用于采集作業(yè)區(qū)域不同局部區(qū)域的深度原始圖像，包括：獲取多幀深度原始圖像，其中至少部分多幀深度原始圖像具有重疊區(qū)域；基于多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于增強全局上下文與低層次細節(jié)的RGB?D顯著目標檢測方法，具體按照以下步驟實施：步驟1，構(gòu)建數(shù)據(jù)集和編碼器；步驟2，構(gòu)建由MambaVision構(gòu)成的雙分支網(wǎng)絡架構(gòu)；步驟3，構(gòu)建雙模態(tài)Mamba融合模塊；步驟4，構(gòu)建CNN特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于小樣本辨識的變電站隔離開關發(fā)熱故障判定方法，包括獲取變電站關鍵設備的紅外圖像數(shù)據(jù)并進行處理和標注得到訓練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建離線訓練模塊并訓練得到離線隔離開關檢測模型；實時獲取目標變電站的隔離開關紅外圖像；采用離線隔離開關檢測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本方案屬于智能控制定位導航領域，具體涉及用于智能輪椅的室內(nèi)高精度定位導航方法。用于智能輪椅的室內(nèi)高精度定位導航方法，包括以下步驟：S10：獲取醫(yī)院攝像頭的多視角環(huán)境圖像，通過語義分割網(wǎng)絡提取輪椅輪廓特征與人形輪廓特征，所述人形輪廓特征還包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于邊緣注意力機制的遙感圖像小尺度目標檢測方法，屬于目標檢測技術(shù)領域。該方法在檢測頭網(wǎng)絡中設計邊緣注意力機制和邊緣感知增強模塊，實現(xiàn)了通過建立遙感圖像特征圖中各行元素和列元素間的全局關聯(lián)性，強化了目標檢測網(wǎng)絡對小尺度目標的特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光纖傳感監(jiān)測技術(shù)領域，公開了一種分布式光纖傳感監(jiān)測方法與系統(tǒng)。方法包括：通過部署在目標區(qū)域的分布式光纖傳感器采集傳感數(shù)據(jù)圖像；基于卷積自編碼器構(gòu)建無監(jiān)督CAE?X1模型，包含編碼器和解碼器；訓練YOLO模型以檢測低時間分辨率異常和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種緩解長尾分布的無偏場景圖生成方法，包括以下步驟：S1、模型構(gòu)建；S2、數(shù)據(jù)預處理；S3、對象特征提取；S4、圖學習結(jié)構(gòu)(GLS)構(gòu)建；S5、區(qū)域消息傳遞網(wǎng)絡(RMPN)；S6、偽標簽生成；S7、損失函數(shù)定義；S8、模型訓練；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像識別算法的實驗反應氣泡檢測方法，涉及氣泡檢測技術(shù)領域，包括以下步驟：獲取實驗反應視頻流，解析為圖像幀數(shù)據(jù)；采用改進YOLOv11網(wǎng)絡檢測圖像幀數(shù)據(jù)是否存在氣泡；采用ByteTrack跟蹤網(wǎng)絡跟蹤氣泡分割圖像中的氣泡軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于知識蒸餾的目標檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，屬于計算機視覺、機器學習及人工智能技術(shù)領域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何克服現(xiàn)有知識蒸餾技術(shù)在智慧城市目標檢測應用中的局限性，提升其在復雜場景下的檢測精度和泛化能力，技術(shù)方案為：分層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域特征反饋的林業(yè)智能測繪方法及系統(tǒng)，涉及林區(qū)測繪技術(shù)領域，現(xiàn)提出如下方案，其包括通過衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)提取目標林區(qū)圖像的光譜與紋理特征，利用智能分割算法實現(xiàn)特征區(qū)域的識別與分級劃分，并生成含量化評估指標的優(yōu)先級監(jiān)測網(wǎng)格；調(diào)度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)異常區(qū)域識別技術(shù)領域，具體涉及基于高光譜遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)異常區(qū)域識別方法。包括以下步驟，將采集的原始圖像數(shù)據(jù)進行特征壓縮，同時利用密度聚類算法所有譜特征向量進行譜類劃分，并將劃分的譜類進行細化，計算每個細化后的譜類簇對應的可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機的農(nóng)田作物健康評估方法，包括通過無人機采集農(nóng)田遙感數(shù)據(jù)處理后生成時序數(shù)據(jù)；從時序數(shù)據(jù)提取多光譜數(shù)據(jù)進行相關分析得到多植被指數(shù)，基于多植被指數(shù)進行分析加權(quán)得到混合植被指數(shù)；利用混合植被指數(shù)得到健康狀態(tài)信息構(gòu)建乘法霍爾...
								
            
							
            
							
						
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