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								      本發(fā)明涉及智能控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于跨區(qū)域配送協(xié)同的機(jī)器人動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)及方法，包括：任務(wù)調(diào)度中心、區(qū)域配送管理模塊、動態(tài)路徑規(guī)劃引擎及資源協(xié)同單元，其中，任務(wù)調(diào)度中心內(nèi)置多維度優(yōu)先級評估模型，支持實(shí)時(shí)融合訂單時(shí)效系數(shù)、貨物類型權(quán)重及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及蓋章技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種蓋章機(jī)油墨管理方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括獲取蓋章數(shù)據(jù)和卡片數(shù)據(jù)；基于所述蓋章數(shù)據(jù)和卡片數(shù)據(jù)，進(jìn)行卡片識別判斷，得到卡片識別結(jié)果；根據(jù)所述蓋章數(shù)據(jù)和所述卡片識別結(jié)果，進(jìn)行油墨管理。這樣，先識別卡片是...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉一種基于知識圖譜的智能維護(hù)決策方法及系統(tǒng)，涉及智能運(yùn)維與決策支持、信息技術(shù)領(lǐng)域，其包括獲取工業(yè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)與歷史維修數(shù)據(jù)；接著構(gòu)建工業(yè)知識圖譜并生成關(guān)聯(lián)關(guān)系模型；基于此分析故障類型與維修路徑關(guān)系得出最優(yōu)維修路徑；通過最優(yōu)維修路徑...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于大數(shù)據(jù)的道路路面測量數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)，屬于道路病害檢測與維護(hù)管理領(lǐng)域，本申請獲取路面路基病害數(shù)據(jù)，并通過沉降數(shù)據(jù)評估路基坡率變化情況，構(gòu)建病害演變模型，將路面裂縫寬度和差異沉降量導(dǎo)入病害演變模型中，綜合熱應(yīng)力、交通荷載、材...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖像識別技術(shù)的門店LED展示柜屏幕內(nèi)容智能推送方法，包括：通過廣角攝像頭實(shí)時(shí)采集門店環(huán)境圖像，識別顧客的面部朝向角度與身體朝向角度；結(jié)合顧客與LED屏幕的空間直線距離，計(jì)算實(shí)時(shí)關(guān)注度權(quán)重；融合聚合關(guān)注...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電力交易領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于區(qū)塊鏈共識的電力交易智能算法平臺。該方法包括：獲取實(shí)時(shí)綠電加密數(shù)據(jù)集，將實(shí)時(shí)綠電加密數(shù)據(jù)集上傳至區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)，生成未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)集；基于未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)集，生成并網(wǎng)驗(yàn)證指令，將未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，提供了動態(tài)光學(xué)散射成像恢復(fù)及位移預(yù)測方法、系統(tǒng)和裝置。所述動態(tài)光學(xué)散射成像恢復(fù)及位移預(yù)測方法包括：獲取第二散斑圖像；通過雙向時(shí)序?相位循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別從時(shí)序正序和時(shí)序逆序提取所述第二散斑圖像的運(yùn)動特征，融合得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像識別的便攜式終端外觀缺陷智能檢測方法；根據(jù)外觀圖像的灰度分布特征獲得邊緣點(diǎn)；根據(jù)邊緣點(diǎn)的分布位置特征和方向特征獲得缺陷強(qiáng)參考點(diǎn)；根據(jù)不同預(yù)設(shè)光照強(qiáng)度下像素點(diǎn)之間的灰度獲得灰度變化相似度并對像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種覆蓋全工藝的鋰電池輕量級視覺檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取鋰電池生產(chǎn)全工藝的多個(gè)檢測階段，采集各階段實(shí)時(shí)視覺圖像并進(jìn)行預(yù)處理；通過缺陷類型判別器對預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)匹配缺陷類型，計(jì)算各階段檢測置信度并融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于超高開關(guān)比憶阻器驅(qū)動的片上圖像識別方法，屬于圖像識別領(lǐng)域，本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有的被動憶阻器陣列在片上神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中面臨串?dāng)_的問題，本發(fā)明包括以下步驟：輸入圖像；對所述輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取輸入圖像像素的相對強(qiáng)度排序矩陣；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于瑕疵判斷模型的紡織服裝瑕疵圖案數(shù)據(jù)處理方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：粗略篩選、精細(xì)篩選和綜合決策。本發(fā)明首先判斷各紡織服裝圖案是否存在結(jié)構(gòu)類瑕疵，若存在結(jié)構(gòu)類瑕疵，則進(jìn)行結(jié)構(gòu)類瑕疵反饋修正，否則獲取各紡織服...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種晶體生長的動態(tài)檢測方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及晶體檢測的技術(shù)領(lǐng)域，基于各個(gè)晶體生長區(qū)域的場景識別而確定對應(yīng)的晶體生長場景，根據(jù)多個(gè)晶體特征的形態(tài)、對應(yīng)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和對應(yīng)的晶體生長場景確定晶體生長動態(tài)圖，保證了晶體生長動態(tài)圖的精準(zhǔn)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了光伏板組件分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)語義分割能夠精準(zhǔn)地識別出全部光伏板區(qū)域，并將光伏板區(qū)域映射至光伏板紅外熱圖像中，獲得紅外光伏板區(qū)域，通過對每個(gè)紅外光伏板區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測和直線檢測處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種XR場景實(shí)時(shí)人體姿態(tài)追蹤方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，解決了無法突破視覺與時(shí)序特征的模態(tài)壁壘以及擴(kuò)散模型退化的技術(shù)問題，本發(fā)明通過針對RGB圖像，動態(tài)高斯濾波和ROI裁剪，既抑制噪聲又聚焦人體區(qū)域，歷史姿態(tài)歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺大模型的運(yùn)動軌跡構(gòu)建方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：采用基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法，從原始激光雷達(dá)點(diǎn)云與原始視頻流中生成平滑的時(shí)序同步軌跡；應(yīng)用結(jié)合最小描述長度原則與視覺語言模型語義校驗(yàn)的混合方法，將軌跡分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N基于殘差去器擴(kuò)散的MRI影像重建模型的構(gòu)建方法及應(yīng)用，包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中多模態(tài)MRI影像中的加噪模態(tài)作為目標(biāo)模態(tài)，非加噪模態(tài)作為先驗(yàn)?zāi)B(tài)，基于先驗(yàn)?zāi)B(tài)獲取先驗(yàn)?zāi)[瘤掩碼，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每一多模態(tài)MRI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于視覺自回歸模型的數(shù)字人生成系統(tǒng)，所述系統(tǒng)基于視覺自回歸模型引入BSQ多尺度圖像分詞器、條件圖像引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序注意力層構(gòu)建數(shù)字人生成模型，利用溫度圖調(diào)整時(shí)序注意力權(quán)重分布，實(shí)現(xiàn)人物身份標(biāo)簽和顏色編碼圖像序列引導(dǎo)的目標(biāo)數(shù)字人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于工程機(jī)械非結(jié)構(gòu)化場景的多源感知方法，涉及工程機(jī)械環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域，先對LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成與RGB圖像對齊的2D透視圖，為后續(xù)的特征提取提供基礎(chǔ)。圖像分支利用改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語義分割，而點(diǎn)云分支則通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N交通基礎(chǔ)設(shè)施的異常檢測方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取交通基礎(chǔ)設(shè)施的圖像數(shù)據(jù)；提取圖像數(shù)據(jù)的視覺特征，以及對應(yīng)異常描述文本的語義向量特征利用多模態(tài)模型將視覺特征和語義向量特征映射至同一嵌入空間，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種清潔設(shè)備的臟污處理方法、清潔設(shè)備及機(jī)器可讀存儲介質(zhì)，屬于清潔機(jī)器技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域中疑似臟污的第一圖像，并對所述疑似臟污進(jìn)行清潔；獲取包含所述疑似臟污的第二圖像；將所述第一圖像和第二圖像中的疑似臟污進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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