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								      本發(fā)明公開了動態(tài)Voronoi骨架約束的多模態(tài)門體檢測與位置矯正方法及系統(tǒng)，所述方法包括：通過RGBD相機和多線激光雷達獲取傳感器數(shù)據；利用改進的YOLO深度學習網絡對RGB圖像進行處理，實現(xiàn)門體粗定位，并輸出門框的三維初始坐標；結合點云數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于視覺識別的裱紙機噴碼位置校準方法，本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，通過周期性采集裱紙噴碼圖像序列，利用工業(yè)攝像頭在預設評估周期內拍攝完成噴碼的裱紙；提取滿足面積條件的噴碼區(qū)域連通域并擬合最小外接矩形；通過構建二維坐標系，計算實際...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感圖像技術領域，尤其涉及基于卡爾曼濾波和高斯過程回歸的衛(wèi)星視頻軌跡預測方法，包括如下步驟：對衛(wèi)星視頻中每一幀圖像檢測到的多個目標結果進行自適應卡爾曼濾波的數(shù)據關聯(lián)，形成多個運動軌跡；采用卡爾曼濾波對多個運動軌跡進行預測；采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件相機的運動目標檢測方法、分割方法及電子設備，屬于事件相機技術領域；將待檢測事件流投影到事件相機所對應的像平面下，并構建時間圖，歸一化后得到二維全局運動置信圖；二維全局運動置信圖能在一定程度上反應獨立運動目標的可能性，對二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能化的高精度測量儀器小目標分割方法及系統(tǒng)，方法包括原始數(shù)據采集、原始數(shù)據優(yōu)化、圖像物理增強處理、目標分割模型設計和小目標分割。本發(fā)明涉及智能高精度測量儀器小目標分割技術領域，具體是指一種智能化的高精度測量儀器小目標分割方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種用于塔機巡檢的隱患識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，其方法包括獲取塔機巡檢數(shù)據，其中，塔機巡檢數(shù)據包括塔機關鍵部位的巡檢圖像和/或巡檢視頻；根據預先訓練好的隱患識別模型對塔機巡檢數(shù)據進行識別，確定出塔機隱患數(shù)據，塔機隱患數(shù)據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及視覺識別技術領域，具體為一種多工件混流生產的視覺識別檢測方法。具體實現(xiàn)步驟包括：利用多光譜成像設備獲取多模態(tài)工件圖像數(shù)據，結合工件結構數(shù)據和材料工藝參數(shù)構建多模態(tài)數(shù)字孿生體。對數(shù)字孿生體進行模式拓展，構建多模態(tài)樣本數(shù)據集。將多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，更具體地，本發(fā)明涉及一種基于圖像處理的熱敏紙表面光滑度檢測方法及系統(tǒng)，包括：采集熱敏紙的多組圖像，并灰度化處理和對比度增強，其中一組圖像包含一張常規(guī)圖像和各預設角度下的偏振光圖像；計算各偏振光圖像的熵值，并按照熵...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于點面距離的軌道列車零部件異常檢測方法,涉及軌道零部件異常檢測技術領域，其包括：面識別步驟，通過面識別策略識別目標圖像中的實測特殊面并生成對應的特殊識別特征；模型索引步驟，根據特殊識別特征從零件類型數(shù)據庫調取目標零件模型并導...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于激光打印機的圖像處理方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域，其通過對單通道圖像數(shù)據進行打印機DPI匹配，以消除分辨率差異帶來的細節(jié)丟失與邊緣失真，再通過局部頻率分析感知圖像局部特征差異，為不同區(qū)域確定適配的處理策略，基于此，再...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，尤其涉及一種低照度圖像增強方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質。旨在解決現(xiàn)有技術中存在的在面對多樣化的實際場景時，如角度畸變、復雜光照條件、嚴重噪聲等，泛化能力不足的技術問題。包括：原始圖像首先通過編碼器中的多個第一卷積層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多波束測深技術領域，尤其涉及一種自適應地形趨勢的多波束點云濾波方法。該方法包括以下步驟：獲取原始多波束Ping數(shù)據，提取每個Ping中各波束點的屬性，得到波束點屬性數(shù)據集；對波束點屬性數(shù)據集進行多閾值條件篩選，并剔除異常波束點，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農業(yè)信息化與計算機視覺交叉技術領域，具體是一種面向設施農業(yè)作物生長監(jiān)測的圖像拼接方法，包括：獲取拼接圖像數(shù)據集；構建設施農業(yè)圖像實時拼接模型；對設施農業(yè)圖像實時拼接模型進行訓練，直至訓練完成；將待拼接的圖像輸入已訓練完成的設施農業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據處理技術領域，具體涉及一種交互式綜合教育平臺，該平臺包括：第一獲取模塊，用于獲取教育平臺的任一參考課程的交互教育質量指標；第二獲取模塊，用于獲取當前用戶對任一參考課程的學習交流積極性指標；第三獲取模塊，用于根據交互教育質量指標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據分析技術領域，具體為基于金融營銷大數(shù)據的運營管理系統(tǒng)及其方法，系統(tǒng)包括數(shù)據標準化模塊、客戶畫像消歧模塊、策略匹配模塊、實時傳輸模塊和運營策略生成模塊。本發(fā)明中，通過字段語義與數(shù)值規(guī)則聯(lián)合判斷構建結構統(tǒng)一的數(shù)據表，提升數(shù)據一致...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融風險控制技術領域，公開了一種基于智能識別的金融預開戶風險評估系統(tǒng)，包括：多維情境特征采集模塊，用于采集預開戶過程中的多維情境特征；情境分析處理模塊，用于將多維情境特征轉換為情境特征向量，并對識別出的相似情境案例進行層次化風險特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多邊數(shù)據合規(guī)交易方法、系統(tǒng)、電子設備及存儲介質，包括如下步驟：交易發(fā)起方提交交易發(fā)起事件，第一本地數(shù)據存儲系統(tǒng)對交易發(fā)起方的賬戶余額進行調整，并生成交易發(fā)起數(shù)據上傳至交易發(fā)起方的第一線上金融交易系統(tǒng)。第一線上金融交易系統(tǒng)將交易...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了評標數(shù)據智能處理方法及系統(tǒng)，涉及電子化招標投標技術領域，包括獲取多源異構數(shù)據，對多源異構數(shù)據執(zhí)行結構化轉換處理；基于模型構建數(shù)據，提取投標主體特征、投標內容特征和投標行為特征，并分析特征之間的多層關聯(lián)關系，構建關聯(lián)分析模型；將當...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于注意力機制優(yōu)化嵌入權重的對比損失推薦方法及設備，涉及個性化推薦領域，基于注意力機制優(yōu)化嵌入權重的對比損失推薦方法主要包括：對包含用戶特征數(shù)據、物品特征數(shù)據、正反饋數(shù)據和負反饋數(shù)據的用戶與物品的相關數(shù)據進行劃分，得到訓練集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于汽車裝配制造技術領域，本發(fā)明提供了一種汽車座艙裝配過程質量問題溯源方法及系統(tǒng)，包括：在裝配銜接組內識別高風險調換組，對高風險調換組的裝配工時以及高風險調換組的多次歷史裝配工時進行比對分析，確定裝配調換組，并進行裝配調換前后的模擬裝...
								
            
							
            
							
						
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