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								      本申請涉一種基于知識圖譜的智能維護決策方法及系統(tǒng)，涉及智能運維與決策支持、信息技術領域，其包括獲取工業(yè)設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)與歷史維修數(shù)據(jù)；接著構建工業(yè)知識圖譜并生成關聯(lián)關系模型；基于此分析故障類型與維修路徑關系得出最優(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管理領域，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，構建病害演變模型，將路面裂縫寬度和差異沉降量導入病害演變模型中，綜合熱應力、交通荷載、材...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，具體涉及基于圖像識別技術的門店LED展示柜屏幕內容智能推送方法，包括：通過廣角攝像頭實時采集門店環(huán)境圖像，識別顧客的面部朝向角度與身體朝向角度；結合顧客與LED屏幕的空間直線距離，計算實時關注度權重；融合聚合關注...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電力交易領域，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：獲取實時綠電加密數(shù)據(jù)集，將實時綠電加密數(shù)據(jù)集上傳至區(qū)塊鏈節(jié)點，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，生成并網驗證指令，將未激活數(shù)字綠證數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于計算機視覺技術領域，提供了動態(tài)光學散射成像恢復及位移預測方法、系統(tǒng)和裝置。所述動態(tài)光學散射成像恢復及位移預測方法包括：獲取第二散斑圖像；通過雙向時序?相位循環(huán)神經網絡分別從時序正序和時序逆序提取所述第二散斑圖像的運動特征，融合得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，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；根據(jù)邊緣點的分布位置特征和方向特征獲得缺陷強參考點；根據(jù)不同預設光照強度下像素點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領域，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：獲取鋰電池生產全工藝的多個檢測階段，采集各階段實時視覺圖像并進行預處理；通過缺陷類型判別器對預處理圖像數(shù)據(jù)匹配缺陷類型，計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比憶阻器驅動的片上圖像識別方法，屬于圖像識別領域，本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有的被動憶阻器陣列在片上神經形態(tài)計算中面臨串擾的問題，本發(fā)明包括以下步驟：輸入圖像；對所述輸入圖像進行預處理，獲取輸入圖像像素的相對強度排序矩陣；...
								
            
							
            
							
						
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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)處理技術領域。該方法包括以下步驟：粗略篩選、精細篩選和綜合決策。本發(fā)明首先判斷各紡織服裝圖案是否存在結構類瑕疵，若存在結構類瑕疵，則進行結構類瑕疵反饋修正，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領域，基于各個晶體生長區(qū)域的場景識別而確定對應的晶體生長場景，根據(jù)多個晶體特征的形態(tài)、對應的時間節(jié)點和對應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)圖的精準性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了光伏板組件分割方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，涉及光伏發(fā)電技術領域，深度學習語義分割能夠精準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，通過對每個紅外光伏板區(qū)域進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場景實時人體姿態(tài)追蹤方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及計算機視覺技術領域，解決了無法突破視覺與時序特征的模態(tài)壁壘以及擴散模型退化的技術問題，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動軌跡構建方法，涉及計算機視覺技術領域，方法包括：采用基于卡爾曼濾波的目標跟蹤算法，從原始激光雷達點云與原始視頻流中生成平滑的時序同步軌跡；應用結合最小描述長度原則與視覺語言模型語義校驗的混合方法，將軌跡分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N基于殘差去器擴散的MRI影像重建模型的構建方法及應用，包括以下步驟：獲取訓練數(shù)據(jù)集，將訓練數(shù)據(jù)集中多模態(tài)MRI影像中的加噪模態(tài)作為目標模態(tài)，非加噪模態(tài)作為先驗模態(tài)，基于先驗模態(tài)獲取先驗腫瘤掩碼，將訓練數(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、條件圖像引導網絡和時序注意力層構建數(shù)字人生成模型，利用溫度圖調整時序注意力權重分布，實現(xiàn)人物身份標簽和顏色編碼圖像序列引導的目標數(shù)字人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于工程機械非結構化場景的多源感知方法，涉及工程機械環(huán)境感知技術領域，先對LiDAR點云數(shù)據(jù)進行預處理，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。圖像分支利用改進的深度學習網絡進行語義分割，而點云分支則通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N交通基礎設施的異常檢測方法、系統(tǒng)、介質和設備，涉及圖像處理技術領域，所述方法包括：獲取交通基礎設施的圖像數(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)明實施例提供一種清潔設備的臟污處理方法、清潔設備及機器可讀存儲介質，屬于清潔機器技術領域。所述方法包括：獲取目標區(qū)域中疑似臟污的第一圖像，并對所述疑似臟污進行清潔；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行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多分支特征融合與注意力機制的圖像融合系統(tǒng)及方法，屬于多模態(tài)醫(yī)學圖像融合領域，解決了單一尺度特征提取不足、注意力機制建模不充分、多尺度融合策略低效、網絡結構復雜導致的特征捕捉不全、權重分配不合理、信息冗余或丟失等問題。本發(fā)明構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣象監(jiān)測與智能感知技術領域，公開了一種海陸復雜氣象條件下鐵塔探頭的歷史相似與深度學習的能見度感知算法。先利用鐵塔上的探頭采集海陸區(qū)域內的氣象數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，構建多維數(shù)據(jù)樣本庫；通過對氣象數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的分析，提取關鍵特征...
								
            
							
            
							
						
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