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          • 本發(fā)明提供一種基于元認知協(xié)調架構智能體集群的連鑄質量管控方法,涉及鋼鐵冶金智能制造技術領域。其中,連鑄質量管控方法包括:數據輸入與標準化,中樞協(xié)調,智能體集群運維;在中樞協(xié)調過程中,元認知協(xié)調智能體作為核心,協(xié)調語義解析智能體、數據感知智能...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度混合注意力的無人機影像超分辨率方法,步驟如下:先切割獲取的無人機影像制作數據集;再對影像降質,分別得低、高分辨率圖像數據集;接著創(chuàng)建并訓練HTMA?RS模型;最后拼接模型輸出的高分辨率圖像,獲完整高分辨率航拍影像。...
          • 本發(fā)明提供了一種基于動態(tài)物理約束的投影圖像幾何矯正方法和系統(tǒng),涉及投影圖像處理技術領域。該方法通過物理約束建模確定梯形投影區(qū)域的最小外接矩形,僅對該區(qū)域內像素進行處理,減少計算量;采用1像素鏡像擴展原始圖像,確保插值所需鄰點均在擴展圖像內,...
          • 本申請涉及一種表面缺陷檢測方法和表面缺陷檢測裝置。所述方法包括:對待檢測表面圖像進行特征提取和特征融合,得到融合特征;基于自適應權重參數對所述融合特征進行融合,得到聯(lián)合特征;基于動態(tài)卷積和共享卷積,分別對所述聯(lián)合特征進行預測,得到定位預測結...
          • 本發(fā)明提供了一種平面流場漩渦中心標定方法、運動軌跡跟蹤方法及系統(tǒng);根據平面漩渦流場特征確定最大值濾波器和最小值濾波器尺寸,以及DBSCAN聚類算法參數;采用所述最大值濾波器計算局部極大值,采用所述最小值濾波器計算局部極小值;根據所述局部極大...
          • 本發(fā)明提供一種焊縫定位方法、裝置、設備及介質,涉及焊接技術領域,所述方法包括:獲取焊接工件的多模態(tài)數據,多模態(tài)數據包括:工件設計數據、工件實物圖像數據和工件三維點云數據;基于預設模板從工件設計數據中獲取第一焊縫信息;基于預設模板和工件實物圖...
          • 本發(fā)明適用于圖像處理技術領域,提供了一種基于跨模態(tài)對齊的文本與人臉協(xié)同修復方法,包括以下步驟:構建文本?人臉多模態(tài)數據集;基于跨模態(tài)網絡架構,實現(xiàn)文本?人臉多模態(tài)數據集中的圖像超分辨率以及文本和圖像對齊;訓練跨模態(tài)網絡,設計優(yōu)化混合損失函數...
          • 本發(fā)明公開了一種基于LiDAR光子統(tǒng)計的高精度DEM融合構建方法,包括:收集區(qū)域內的ICESat?2 L3A和GEDI L2A星載LiDAR數據,并對光子數據進行提取和條帶濾波處理;整合多個開源DEM產品,并進行大地基準校準、空間偏移修正以...
          • 本發(fā)明公開了一種用于網格再劃分的圓柱面或類圓柱面同胚參數化方法,包括:對待參數化的幾何面進行特征識別,如果幾何面存在圓柱面的特征,則:定義完整圓柱面的內外邊界;根據新的邊界將網格全體三角形單元進行保角映射的參數化處理;檢查參數平面目標網格質...
          • 本發(fā)明涉及洞穴三維建模技術領域,一種基于多傳感器融合的洞穴三維建模方法及系統(tǒng),包括:識別模擬特征網面點集,根據模擬特征網面點集與實際校驗網面點集計算模擬精度,根據單元測試網格面積與模擬精度進行描點,得到面積精度點集,對面積精度點集進行回歸分...
          • 本發(fā)明公開了一種基于分層多尺度Transformer的導航語義分割方法,涉及導航語義分割技術領域,步驟S1,獲取輸入圖像,提取多層次特征圖;步驟S2,將多層次特征圖中的最高層級特征圖輸入至分層多尺度窗口Transformer模塊進行處理,得...
          • 本申請涉及一種基于圖像的城管案件分類方法,屬于計算機視覺領域,方法包括:獲取城管案件數據集;構建城管案件分類網絡;基于城管案件數據集對城管案件分類網絡進行多教師蒸餾訓練,得到訓練后的城管案件分類網絡;將待分類的城管案件圖像輸入訓練后的城管案...
          • 本發(fā)明公開了一種軌跡預測模型的訓練方法、裝置和介質。包括:根據初始軌跡預測模型對訓練樣本進行預測,得到多個類別的軌跡預測結果;根據多個類別的軌跡預測結果確定目標導向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損失;根據目標導向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損...
          • 本發(fā)明提供一種基于深度學習的車輛類型分類方法及系統(tǒng),通過獲取包含多種車輛類型的車輛圖像集合,對所述車輛圖像集合進行車輛區(qū)域提取處理,得到車輛區(qū)域圖像集合,所述車輛區(qū)域圖像集合中的每張車輛區(qū)域圖像僅包含車輛主體部分;對所述車輛區(qū)域圖像集合進行...
          • 本申請公開了一種基于改進YOLOv8模型的行人衣著識別方法、裝置、設備及存儲介質,涉及人工智能技術領域,包括:獲取并預處理行人圖像數據,通過歸一化生成高質量輸入數據。然后,利用改進YOLOv8模型進行識別,該模型包含三個核心部分:骨干網絡層...
          • 本發(fā)明提供一種基于多源InSAR數據融合與深度學習的植被茂密區(qū)滑坡監(jiān)測方法和監(jiān)測系統(tǒng),方法包括:數據獲取步驟,獲取目標區(qū)域的多源InSAR數據;形變解譯步驟,使用預設MT?InSAR方法對多源InSAR數據的目標區(qū)域進行形變解譯處理,得到形...
          • 本申請公開了一種顯示數據處理方法、顯示驅動方法、驅動芯片和電子設備,該顯示數據處理方法包括:獲取一個顯示幀內的顯示數據對應的原始灰度,為其增加刷新率補償灰度以得到倍增灰度;根據設定的高灰閾值和低灰閾值對倍增灰度劃分灰度區(qū)間;在倍增灰度處于低...
          • 本發(fā)明涉及一種隔聲結構,包括至少一個隔聲單元,每個隔聲單元包括沿第一方向依次連接的多層板體,其中,任意兩層相鄰板體中的一者為多孔材料板,另一者為穿孔板,穿孔板上設置有至少一個供聲波通過的第一通孔。本發(fā)明可以有效提升隔聲結構對低頻噪聲的隔聲效...
          • 本發(fā)明提供一種基于丁香酚的煙草抑芽劑制備及其復配減量增效方法,屬于煙草抑芽劑制備技術領域,本發(fā)明通過多層次保護策略和智能參數控制實現(xiàn)了丁香酚混配物向實用型抑芽劑的轉化。具體過程包括:首先將丁香酚混配物與β環(huán)糊精形成包合物,實現(xiàn)分子水平保護;...
          • 本發(fā)明涉及陶粒物料混合度評估技術領域,公開了一種陶粒物料混合度智能評估系統(tǒng),該系統(tǒng)包括物料采樣裝置、參數采集單元、特征分析模塊和評估判定模塊。參數采集單元設于各混合工位,含記錄存儲部件和檢測組件,存儲歷史混合異常信息(含異常時間點、顏色、粒...
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