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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)明公開了一種電氣火災監(jiān)測預警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及電氣火災監(jiān)測預警技術(shù)領(lǐng)域，包括采集原始數(shù)據(jù)進行預處理，并構(gòu)建火災狀態(tài)數(shù)據(jù)集；基于火災狀態(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，應用全局平均池化與最大池...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的青菜生長速率預測方法，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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								      本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于城市低空的無人機目標識別方法及系統(tǒng)，包括：通過傳感器網(wǎng)絡(luò)采集識別數(shù)據(jù)，根據(jù)識別數(shù)據(jù)進行目標檢測，根據(jù)目標檢測結(jié)果輸出主控決策；實時計算目標檢測的干擾度，若干擾度超過閾值則啟動輔助目標識別，獲取輔助...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于高光譜成像系統(tǒng)的生態(tài)濕地數(shù)據(jù)監(jiān)測方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取濕地區(qū)域的地圖，根據(jù)所述地圖選取無人機，同步確定無人機的運動路徑；接收無人機定時反饋的含有位置標簽和時間標簽的濕地圖像，對所述濕地圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及滑坡地質(zhì)識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種水庫庫區(qū)滑坡地質(zhì)災害識別方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集各時間點水庫庫區(qū)的SAR圖像以及DEM數(shù)據(jù)；將相鄰時間點的SAR圖像組成主從SAR影像，獲取主從SAR影像的干涉圖，將主從SAR影像的干涉圖劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開林下種植技術(shù)領(lǐng)域的基于多源遙感影像融合的種植朝鮮淫羊藿區(qū)域識別方法，步驟包括：獲取目標區(qū)域的多源遙感數(shù)據(jù)，并進行預處理、基于預處理后的多源遙感數(shù)據(jù)，提取與朝鮮淫羊藿林下種植相關(guān)的多源特征數(shù)據(jù)、對提取的多源特征進行融合，并將融合的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的林分樹種識別方法及系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟：獲取數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括林地遙感影像數(shù)據(jù)和地面數(shù)據(jù)；對獲取到的數(shù)據(jù)進行預處理；構(gòu)建雙路徑CBAM?UNet網(wǎng)絡(luò)模型；將預處理后的數(shù)據(jù)輸入所述雙路徑CBAM?U...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于無人機目標識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精簡優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于無人機端側(cè)目標檢測識別領(lǐng)域。其具體步驟如下：從無人機端側(cè)平臺獲取覆蓋工作場景和目標種類的視頻數(shù)據(jù)；將視頻數(shù)據(jù)回傳至云端，由開放詞匯視覺大模型進行推理，標定目標類別；將標定結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┘谞钕贋V泡病灶分割模型訓練方法、分割方法及設(shè)備，涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，訓練方法包括：針對甲狀腺濾泡性灰度超聲圖像的各個圖像塊分別執(zhí)行基于對比度限制的對比度增強處理；將各個對比度增強塊進行合并及邊緣平滑過渡處理以得到增強圖像樣本；采...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種輪轂缺陷的檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取經(jīng)過預訓練的缺陷檢測模型；其中，缺陷檢測模型包括設(shè)置有Transformer結(jié)構(gòu)的編碼器，Transformer結(jié)構(gòu)內(nèi)設(shè)置有多頭注意力機制，多頭注意力機制中包含初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及增強現(xiàn)實與工業(yè)安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種基于多源感知的AR眼鏡危險狀態(tài)動態(tài)標注方法及系統(tǒng)，通過深度攝像頭、氣體傳感器等多源設(shè)備同步采集深度圖像、氣體濃度等數(shù)據(jù)；經(jīng)改進的危險目標檢測模型提取旋轉(zhuǎn)不變點云特征，融合多模態(tài)數(shù)據(jù)生成動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N工件型號識別方法和裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取待識別工件的待識別圖像；將待識別圖像與至少一個候選融合特征向量進行匹配，得到匹配結(jié)果，其中，對于任意一個候選融合特征向量，候選融合特征向量對應于唯一的工件型號...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種道路路基塌陷的自動檢測方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。將道路待檢測路基區(qū)域的地質(zhì)雷達圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像后劃分為多個網(wǎng)格圖像；統(tǒng)計網(wǎng)格圖像中像素點的LTP特征值；將LTP特征值分解，得到網(wǎng)格圖像中每個像素點對應的第一、二LBP...
								
            
							
            
							
						
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