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          • 本發(fā)明公開了一種基于AI的人類生殖細胞發(fā)育及培養(yǎng)體系評估方法,包括:步驟1、構(gòu)建標準化參考圖譜,步驟2、建立生殖細胞發(fā)育階段預(yù)測模型,包括基于遷移學(xué)習(xí)的單細胞注釋變分推斷預(yù)測模塊,單細胞注釋變分推斷結(jié)合k近鄰的聯(lián)合預(yù)測模塊和特征選擇優(yōu)化的細...
          • 本申請公開了一種驅(qū)動電路,驅(qū)動電路用于驅(qū)動顯示面板,驅(qū)動電路包括漏電流產(chǎn)生模塊和柵極低電壓輸出模塊,漏電流產(chǎn)生模塊與顯示面板內(nèi)的任意一條數(shù)據(jù)線連接,產(chǎn)生漏電流并輸出至連接的數(shù)據(jù)線上;柵極低電壓輸出模塊與漏電流產(chǎn)生模塊連接;柵極低電壓輸出模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種向礦物質(zhì)開采管內(nèi)回填灌漿的可視化模擬裝置及方法,本發(fā)明涉及模擬灌漿的技術(shù)領(lǐng)域,它包括試驗臺、透明內(nèi)筒體和透明外筒體,試驗臺的頂表面上經(jīng)第一銷軸鉸接有透明外筒體,試驗臺的底表面上固設(shè)有角度調(diào)節(jié)油缸,角度調(diào)節(jié)油缸的活塞桿向上貫穿...
          • 火源探測裝置及方法,屬于地面巡查光電技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及對無人值守或者是少人值守的易燃環(huán)境進行自動巡查(即火源探測);解決了現(xiàn)有技術(shù)所存在的"成本?精度悖論"、對伺服轉(zhuǎn)臺的載重要求高、環(huán)境適應(yīng)性差以及準確性低的問題;所述裝置包括:伺服轉(zhuǎn)臺、光...
          • 本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,公開了一種基于大數(shù)據(jù)的安防監(jiān)控方法、設(shè)備及系統(tǒng),通過信息采集模塊獲取人員生物特征及設(shè)備信息;智能安防模塊進行身份驗證,區(qū)分固定人員與臨時人員;對固定人員發(fā)放永久通行令牌,對臨時人員執(zhí)行授權(quán)等待機制;通過定位模塊實時監(jiān)控...
          • 本發(fā)明涉及模式識別領(lǐng)域,具體為一種人員異常數(shù)據(jù)預(yù)警方法及系統(tǒng),通過多個傳感器采集人員行為數(shù)據(jù),并進行預(yù)處理,其中數(shù)據(jù)增強步驟利用反向生成網(wǎng)絡(luò)生成偽異常行為樣本;根據(jù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建時空圖結(jié)構(gòu),并采用全局時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對時空圖結(jié)構(gòu)進行訓(xùn)練,...
          • 本發(fā)明涉及字符圖像識別處理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了基于筆畫比對的OCR識別結(jié)果優(yōu)化候選字符推薦方法,通過建立筆畫差異評分機制,可對OCR識別結(jié)果在筆畫結(jié)構(gòu)層級上進行差異分析,判斷其是否與標準字符結(jié)構(gòu)匹配,從而識別出疑似誤識字符并標注結(jié)構(gòu)異常,為...
          • 本發(fā)明公開了基于機器視覺的護目鏡缺陷自動化識別方法及系統(tǒng),涉及機器視覺技術(shù)領(lǐng)域,包括:基于護目鏡圖片獲取護目鏡的表面缺陷數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)缺陷數(shù)據(jù)和光學(xué)缺陷數(shù)據(jù),基于表面缺陷數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)缺陷數(shù)據(jù)和光學(xué)缺陷數(shù)據(jù)分析護目鏡的缺陷程度,基于客戶所在地的環(huán)境...
          • 本發(fā)明公開了多目標空間關(guān)系驅(qū)動的社交場景圖像中人類識別方法,涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過自動化、智能化的多級篩選機制,有效提升了輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性,顯著降低了冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)對后續(xù)模型的干擾,不僅大幅提高了目標檢測與身份識別的精度...
          • 本發(fā)明提供的病蟲害傳播路徑預(yù)測方法及系統(tǒng),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。在本發(fā)明中,首先,獲取作物全局圖像和作物局部圖像;其次,對作物全局圖像進行第一語義編碼,形成作物全局圖像特征;然后,對作物局部圖像進行第二語義編碼,形成作物局部圖像特征;進一步,...
          • 本發(fā)明提供了一種圖像描述生成模型的訓(xùn)練方法以及圖像描述生成方法,可應(yīng)用于圖像處理與自然語言生成技術(shù)領(lǐng)域。該訓(xùn)練方法包括:基于視覺線索引導(dǎo)策略和多階段Transformer解碼策略對圖像描述生成模型進行訓(xùn)練,在圖像描述生成模型的訓(xùn)練過程中進行...
          • 本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)視覺學(xué)習(xí)與用戶畫像聯(lián)動的再生資源分揀方法,包括:S1、社區(qū)內(nèi)用于收集再生資源的回收機增設(shè)動態(tài)學(xué)習(xí)模塊,動態(tài)學(xué)習(xí)模塊采集物品的圖像,實時分析物品的形態(tài)特征,存入記憶數(shù)據(jù)庫;S2、獲取回收機的記憶數(shù)據(jù)庫進行回收物種類分析,...
          • 本發(fā)明屬于圖像超分辨率重建領(lǐng)域,尤其為一種基于頻域強化與時空先驗的紅外低慢小目標增強方法,包括:S1,準備數(shù)據(jù)集:準備三種紅外低慢小目標數(shù)據(jù)集,自制一種數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集一、二和三是公開數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集四是自制數(shù)據(jù)集,其中,數(shù)據(jù)集一和四用于訓(xùn)練、...
          • 本發(fā)明公開了用于森林防護的激光雷達煙火監(jiān)控可視化分析方法及系統(tǒng),涉及煙火監(jiān)控可視化分析技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:基于連續(xù)的二維點云圖獲取動態(tài)點云區(qū)域,在二維點云圖的投影方向獲取動態(tài)點云區(qū)域的圖像,標記為檢測圖,獲取第一數(shù)量個歷史火焰圖,將歷史...
          • 本申請公開了一種基于無人機的輸電線路工程驗收方法及系統(tǒng),涉及輸電工程驗收技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:將輸電線路劃分為不同空間區(qū)域,對不同空間區(qū)域設(shè)定不同驗收合格等級;獲得并分析構(gòu)件圖像信息,得到初步識別結(jié)果;對初步識別結(jié)果進行異常可信度評分,觸發(fā)反...
          • 本發(fā)明涉及一種基于文本提示的室內(nèi)點云場景開放式語義分割方法。本發(fā)明基于大規(guī)模室內(nèi)場景點云數(shù)據(jù),采用基于Mamba塊的3D U?Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取點云場景局部特征,并通過多級Mamba塊和降采樣提取場景點云數(shù)據(jù)全局特征,再通過上采樣和跳躍連接...
          • 本發(fā)明公開了一種目標檢測與角點區(qū)域篩選融合的中心位移測量方法,包括以下步驟:使用YOLOv8網(wǎng)絡(luò)對所述包含多個靶標的結(jié)構(gòu)圖像進行目標檢測,輸出每個靶標的檢測框坐標,并計算每個檢測框的中心坐標;對于得到的每個檢測框,在該框所限定的圖像感興趣區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及自動駕駛識別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及應(yīng)用于自動駕駛的多模態(tài)三維目標識別定位方法;本發(fā)明融合了激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種傳感器的多模態(tài)數(shù)據(jù),實現(xiàn)了信息的互補,提高了目標識別與定位的準確性,滿足自動駕駛車輛對周圍環(huán)境感知的需求,為自...
          • 本發(fā)明公開了基于局部MCMC抽樣稀疏角度CT圖像反演方法及系統(tǒng),屬于CT成像技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取原始CT圖像,選取疑似病變的感興趣區(qū)域;提取感興趣區(qū)域關(guān)聯(lián)的稀疏投影子集;基于關(guān)聯(lián)的稀疏投影子集,構(gòu)建貝葉斯后驗概率統(tǒng)計模型,對感興趣區(qū)域...
          • 本發(fā)明涉及焊縫定位技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種結(jié)構(gòu)光與線激光融合的焊縫粗細分級三維定位方法和系統(tǒng),其技術(shù)方案要點是包括如下步驟:S1、通過結(jié)構(gòu)光相機,對工件進行拍攝,獲取工件圖像;S2、基于工件圖像,通過通道空間注意力機制和Center Net卷積...
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