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								      本申請涉及一種泊車車位搜索方法、裝置及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：在車輛位置不處于高精地圖的覆蓋區(qū)域的情況下，基于車輛位置對應(yīng)的車輛感知范圍內(nèi)的感知信息，構(gòu)建全局地圖；確定目標探索點；其中，目標探索點是從全局地圖中的感知邊界點選擇的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖信數(shù)據(jù)的車輛行駛里程估算方法，涉及車輛行駛里程估算領(lǐng)域，包括以下步驟：加載車輛影像數(shù)據(jù)和信令數(shù)據(jù)，分別生成車輛軌跡數(shù)據(jù)和信令軌跡數(shù)據(jù)；通過圖信融合計算策略，計算車輛與移動終端號碼的長期伴隨關(guān)系；進行高置信判定，結(jié)合車輛...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于鍋爐狀態(tài)監(jiān)測預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種鍋爐燃燒狀態(tài)智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，鍋爐燃燒狀態(tài)智能監(jiān)測方法包括：獲取鍋爐工作檢測數(shù)據(jù)和鍋爐運維人機數(shù)據(jù)；根據(jù)所述鍋爐工作檢測數(shù)據(jù)，確定鍋爐的狀態(tài)異常類型，其中，所述狀態(tài)異常類型包括燃燒器異常、送...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請揭示了一種基于設(shè)備互聯(lián)的水土保持設(shè)施驗收預(yù)警方法、裝置和計算機，接收預(yù)設(shè)時間范圍內(nèi)多個位置監(jiān)控終端以預(yù)設(shè)頻率發(fā)送的位置信息，并形成活動范圍圖；根據(jù)活動范圍圖與預(yù)設(shè)地域范圍的差異判斷是否發(fā)送預(yù)警信號；根據(jù)總土方量信息與預(yù)設(shè)土方量的差異判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于低空飛行的多通道氣象風險預(yù)警信息自適應(yīng)靶向發(fā)布系統(tǒng)及方法，解決現(xiàn)有低空氣象預(yù)警時空分辨率低、風險識別單一、信息針對性不足的問題；系統(tǒng)整合空基、天基、地基、社會及地形數(shù)據(jù)，經(jīng)融合生成低空氣象動態(tài)數(shù)據(jù)庫；通過AI模型提取風切...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種復(fù)雜環(huán)境下吸氣式感煙火災(zāi)的分級探測方法及系統(tǒng)，涉及消防預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：識別復(fù)雜環(huán)境下監(jiān)測區(qū)域的通風口，在通風口上布設(shè)吸氣式感煙設(shè)備；對通風口進行狀態(tài)監(jiān)測，得到通風口的工作模式參數(shù)，包括通風啟停狀態(tài)、風速大小和通風方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于智慧校園技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于大數(shù)據(jù)的智慧校園安全管理預(yù)警方法與系統(tǒng)。該方法包括：采集外來車輛的登記信息、實時行為數(shù)據(jù)與所處環(huán)境的狀態(tài)信息；構(gòu)建動態(tài)時空圖，并在動態(tài)時空圖中生成反映部署節(jié)點之間關(guān)系的邊屬性；計算外來車輛的合理路徑集合，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及無人售貨技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種無感支付方法及裝置，方法包括：通過柜體頂部與側(cè)面布設(shè)的雙目攝像頭及紅外陣列采集多名客戶取貨畫面，利用姿態(tài)估計提取手部關(guān)鍵點并以多目標跟蹤區(qū)分身份；貨架層板下的重力傳感器檢測各貨位重量變化，并與視覺軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于頻域解耦與邊緣信息融合的偽裝動物檢測方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明使用圖像頻域解耦器，通過可學習高斯濾波器組動態(tài)分離低頻（全局結(jié)構(gòu)）/高頻（邊緣細節(jié)）特征，并將其高效利用于邊緣輪廓預(yù)測器與偽裝目標檢測器中，有效提高了...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種輕量化井下非規(guī)則形狀防護裝備識別方法，包括數(shù)據(jù)采集；構(gòu)建目標識別模型識別數(shù)據(jù)集中圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的目標特征，目標識別模型以YOLOv11模型為基礎(chǔ)，其主干網(wǎng)絡(luò)為星形主干網(wǎng)絡(luò)，頸部網(wǎng)絡(luò)設(shè)計雙分支CAA和DSC...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種票據(jù)識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，待識別票據(jù)的多模態(tài)特征是融合待識別票據(jù)的不同類型的信息得到的特征，不同類型的信息能夠進行互補與對齊，使得待識別票據(jù)的多模態(tài)特征能夠更準確的表征待識別票據(jù)的圖像，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      一種財務(wù)單據(jù)處理方法、裝置及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。在該方法中，獲取待處理的財務(wù)單據(jù)的原始圖像；獲取變更后的目標業(yè)務(wù)規(guī)則和與目標業(yè)務(wù)規(guī)則相關(guān)的關(guān)鍵字段和差異區(qū)域描述符；根據(jù)關(guān)鍵字段匹配對應(yīng)的目標模板；根據(jù)目標業(yè)務(wù)規(guī)則和差異區(qū)域描述符，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的鈦合金顯微組織識別方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，屬于圖像識別的技術(shù)領(lǐng)域，基于訓(xùn)練后的圖像識別模型，將預(yù)處理后的顯微圖像進行序列化處理，并輸入至Transformer編碼器，并將Transformer編碼器提取的特征分別輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工程車輛的清洗控制方法和控制系統(tǒng)，屬于工程車輛維護和保養(yǎng)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的工程車輛的清洗控制方法，首先采集工程車輛的第一圖像和第二圖像，再生成清洗槍在每一掃描時刻的噴嘴流量，清洗槍沿對應(yīng)掃描軌跡作業(yè)，第一節(jié)流閥和第二節(jié)流閥保...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種防爆型智能視頻監(jiān)控控制系統(tǒng)，涉及智能安防技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集模塊：用于采集多光譜視頻數(shù)據(jù)，生成分區(qū)時序原始數(shù)據(jù)集；特征提取模塊：用于提取像素強度變化，構(gòu)建原生波動譜；聯(lián)動因子構(gòu)建模塊：用于基于同一區(qū)域多通道原生波動譜，構(gòu)建多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種航運物流實時危險品識別系統(tǒng)及方法，具體涉及物流管理領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括圖像采集模塊、圖像分析模塊、復(fù)核模塊和智能訓(xùn)練模塊；所述圖像采集模塊用于實時采集貨車通過安檢通道時生成的X射線透視圖像；所述圖像分析模塊采用改進的YOLOv...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于大模型的巖體中異常識別方法和裝置，涉及目標檢測、風險識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對目標區(qū)域內(nèi)進行視頻采集，得到視頻數(shù)據(jù)；對視頻幀的待分割區(qū)域進行隨機采樣，得到不同特征對應(yīng)的提示信息；通過目標圖像分割大模型根據(jù)提示信息和視頻幀...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于YOLO11改進的高性能工地安全帽檢測方法，屬于人工智能與計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，通過對YOLO11中Neck部分進行結(jié)構(gòu)級輕量化重構(gòu)，全面優(yōu)化Neck的計算效率和結(jié)構(gòu)適配性，將傳統(tǒng)Conv模塊替換為由深度卷積和點卷積組合而成的Dept...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏施工檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種光伏施工無人機巡檢圖像智能分析平臺。該平臺通過無人機采集施工目標的實時圖像、位置及環(huán)境參數(shù)信息；檢索歷史巡檢圖像數(shù)據(jù)集合，對圖像特征歸類，提取歷史缺陷和分析數(shù)據(jù)，獲得歷史分析分數(shù)集合并優(yōu)化處理為歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于事件相機的端到端實時小目標無人機檢測方法，屬于無人機檢測技術(shù)領(lǐng)域，首先同步采集RGB圖像與事件流，并將事件流處理為時空體素網(wǎng)格，隨后通過SNN和CNN雙流網(wǎng)絡(luò)分別提取事件的動態(tài)特征與RGB的視覺特征，再通過編碼器利用跨注...
								
            
							
            
							
						
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