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								      本發(fā)明公開了一種基于多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交通信號(hào)優(yōu)化方法，屬于交通信號(hào)控制技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：根據(jù)車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)車輛進(jìn)行追蹤和軌跡仿真，并構(gòu)建城市交通仿真模型及各交叉口的交通信號(hào)燈對(duì)應(yīng)的強(qiáng)化智能學(xué)習(xí)體；構(gòu)建上下文增強(qiáng)狀態(tài)空間，并對(duì)上下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于5G基站鐵塔的電子圍欄的分級(jí)管理策略生成方法及系統(tǒng)，本發(fā)明實(shí)施例通過部署于5G基站鐵塔不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的傳感器陣列，采集覆蓋電子圍欄警戒區(qū)域的多源異構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集合，包含環(huán)境感知數(shù)據(jù)和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；對(duì)該數(shù)據(jù)集合執(zhí)行時(shí)空關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及字符圖像識(shí)別處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了基于參考文本比對(duì)的OCR識(shí)別結(jié)果優(yōu)化方法，以O(shè)CR識(shí)別結(jié)果為基礎(chǔ)，引入預(yù)生成的候選字符集合，并利用外部參考文本中真實(shí)語境下的字符共現(xiàn)關(guān)系，通過統(tǒng)計(jì)疑似字符前后上下文的高頻搭配字符，構(gòu)建語義上最可...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及字符圖像識(shí)別處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了基于字模比對(duì)的OCR識(shí)別結(jié)果優(yōu)化候選字符推薦方法，通過基于前景重疊格子數(shù)的圖像結(jié)構(gòu)的相似度計(jì)算，能夠?qū)CR識(shí)別結(jié)果中已識(shí)別字符的結(jié)構(gòu)合理性進(jìn)行量化評(píng)估，從而在識(shí)別結(jié)果層面區(qū)分出“可信字符”與“...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于YOLOv8的火龍果成熟度檢測(cè)方法、裝置。所述方法包括：獲取在火龍果果園實(shí)時(shí)采集的待識(shí)別火龍果圖像；將待識(shí)別火龍果圖像輸入火龍果成熟度檢測(cè)模型，得到火龍果成熟度檢測(cè)結(jié)果；其中，火龍果成熟度檢測(cè)模型基于YOLOv8s輕量化架...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像通信技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種窗戶狀態(tài)識(shí)別及控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取一個(gè)監(jiān)控圖像；對(duì)所述監(jiān)控圖像中的第一窗戶進(jìn)行標(biāo)注，形成一個(gè)標(biāo)注掩膜；根據(jù)所述標(biāo)注掩膜確定所述監(jiān)控圖像中的一個(gè)目標(biāo)圖像，并將所述標(biāo)注掩膜和所述目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于RGB和多光譜特征的直播稻苗期群體均勻度評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括：利用無人機(jī)獲取高分辨率水稻苗期RGB圖像并進(jìn)行預(yù)處理，同步通過M3M多光譜傳感器采集大尺度水稻多光譜圖像；基于預(yù)處理后的高分辨率水...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種基于云影跨域特征融合的遙感圖像云檢測(cè)方法，涉及圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法先分別進(jìn)行空域上下文特征編碼（三次上下文提取與下采樣，獲不同層次特征）和頻域結(jié)構(gòu)特征強(qiáng)化編碼（經(jīng)卷積、結(jié)構(gòu)提取、縮放、融合等操作）；接著將頻域強(qiáng)化特征與第三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像處理的電氣火災(zāi)監(jiān)控探測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于電氣火災(zāi)監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)電氣設(shè)備監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行圖像采集，獲取連續(xù)視頻幀；提取多個(gè)候選區(qū)域作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間圖節(jié)點(diǎn)，并基于空間位置關(guān)系構(gòu)建時(shí)間邊；對(duì)連續(xù)幀中對(duì)應(yīng)候選區(qū)域計(jì)算區(qū)域形變率與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于血液生化文本引導(dǎo)的多模態(tài)骨腫瘤分類方法和系統(tǒng)，該方法包括下述步驟：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)；基于血液生化標(biāo)志物構(gòu)建血液生化文本引導(dǎo)因子；判斷多模態(tài)數(shù)據(jù)中的骨腫瘤影像或病理切片圖像是否缺失，不缺失時(shí)提取得到骨腫瘤影像結(jié)構(gòu)特征或病理切...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結(jié)合AI識(shí)別的單元式幕墻構(gòu)件匹配方法及系統(tǒng)，首先獲取包含多個(gè)具有空間位置標(biāo)記的構(gòu)件局部圖像單元的待匹配單元式幕墻的現(xiàn)場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)集合，接著對(duì)現(xiàn)場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)集合進(jìn)行圖像特征提取處理，得到構(gòu)件局部圖像單元的表面紋理特征和結(jié)構(gòu)輪廓特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的直腸癌醫(yī)學(xué)影像病灶分割方法及裝置，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)僅以醫(yī)學(xué)圖像作為單一輸入模態(tài)，忽視了多模態(tài)數(shù)據(jù)間的潛在語義關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致分割效果欠佳的問題。方法包括獲取待測(cè)直腸癌醫(yī)學(xué)影像病灶圖像及其對(duì)應(yīng)的臨床文本信息，將二者輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種乳粉干燥塔內(nèi)壁結(jié)焦區(qū)域圖像識(shí)別方法，通過干燥塔內(nèi)壁圖像，基于預(yù)設(shè)三維模型進(jìn)行圓柱坐標(biāo)逆向投影獲得平面展開圖；利用雙向反射分布函數(shù)模型分解圖像為鏡面與漫反射分量，保留漫反射本征圖像；將該圖像輸入編碼器?解碼器網(wǎng)絡(luò)初步分割，其跳躍...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于BIM模型的數(shù)字化水利工程數(shù)字化管理系統(tǒng)，包括：確定常態(tài)水位，并以常態(tài)水位構(gòu)建采集觸發(fā)范圍；響應(yīng)于實(shí)時(shí)水位超出采集觸發(fā)范圍，則以實(shí)時(shí)水位作為分界線，分別采集水上點(diǎn)云數(shù)據(jù)和水下點(diǎn)云數(shù)據(jù)；基于分界線對(duì)水...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探與三維建模技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種礦用無人機(jī)高精度三維地質(zhì)建模系統(tǒng)，包括多光譜成像采集模塊、點(diǎn)云?影像高精度配準(zhǔn)模塊、地質(zhì)特征融合提取模塊、三維地質(zhì)模型構(gòu)建模塊以及地質(zhì)屬性可視化輸出模塊；其中：多光譜成像采集模塊：采集配準(zhǔn)影...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了針對(duì)數(shù)字人的用戶個(gè)性化模型生成方法、裝置及設(shè)備，涉及數(shù)字人領(lǐng)域，方法包括：獲取導(dǎo)入的基礎(chǔ)模型資產(chǎn)對(duì)應(yīng)的第一OBJ文件、通過算法處理后的用戶個(gè)性化面部數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第二OBJ文件；對(duì)第一OBJ文件進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)檢驗(yàn)，并在校驗(yàn)通過后對(duì)第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種虛擬角色的動(dòng)作生成方法，包括：獲取虛擬角色的初始設(shè)定；基于初始設(shè)定進(jìn)行特征提取以構(gòu)建第一融合特征向量；基于第一融合特征向量與預(yù)設(shè)的初始運(yùn)動(dòng)動(dòng)作預(yù)測(cè)，以構(gòu)建對(duì)應(yīng)的初始動(dòng)作序列；遍歷所述初始動(dòng)作序列以對(duì)與初始設(shè)定不符的幀進(jìn)行標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及運(yùn)動(dòng)模組補(bǔ)償定位技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于視覺的二維補(bǔ)償算法，包括以下步驟：S1、設(shè)置帶有若干標(biāo)定點(diǎn)的標(biāo)定板，并移動(dòng)相機(jī)以調(diào)整標(biāo)定板的位置；S2、通過運(yùn)動(dòng)模組使相機(jī)移動(dòng)，并記錄每個(gè)標(biāo)定點(diǎn)在參考坐標(biāo)系中的模組坐標(biāo)；S3、根據(jù)模組坐標(biāo)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于兩階段分割與拓?fù)涮卣魅诤系乃靖扛櫡椒跋到y(tǒng)，該方法首先采集若干幀種子圖像，然后通過實(shí)例分割得到種子個(gè)體，再通過語義分割得到種子個(gè)體的根、芽和主體，然后通過拓?fù)鋱D匹配實(shí)現(xiàn)種子主體跟蹤，因根芽與主體在圖像中同屬一個(gè)體，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了基于圖像識(shí)別的水利工程安全隱患評(píng)估預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法，通過多模態(tài)傳感網(wǎng)絡(luò)同步采集水利工程表面圖像、內(nèi)部結(jié)構(gòu)探測(cè)數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù)，采用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合三維點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)提取表面視覺特征參數(shù)，利用自適...
								
            
							
            
							
						
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