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          • 本申請實施例公開了一種衣物護(hù)理平整度監(jiān)測方法、電子設(shè)備及織物清潔設(shè)備,屬于衣物護(hù)理與監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。其中,衣物護(hù)理平整度監(jiān)測方法包括:獲取多角度RGB圖像和激光投影反射數(shù)據(jù);根據(jù)多角度RGB圖像和激光投影反射數(shù)據(jù),得到待護(hù)理衣物表面的多模態(tài)融...
          • 本發(fā)明公開了一種煤礦巷道圍巖形變視覺檢測方法及系統(tǒng),涉及煤礦安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,基于部署在煤礦巷道內(nèi)的視覺傳感器收集煤礦巷道圍巖的圖像數(shù)據(jù);對收集的煤礦巷道圍巖的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作,突出并提取圍巖形變特征,得到形變特征序列表。本發(fā)明通過高...
          • 本發(fā)明提出一種PCB焊點缺陷視覺檢測方法及系統(tǒng),步驟如下:S1、獲取PCB焊點圖像并預(yù)處理;S2、基于YOLO目標(biāo)檢測模型構(gòu)建改進(jìn)的FD?YOLO模型:在主干網(wǎng)絡(luò)末尾引入TripletAT模塊,通過對TripletAT模塊輸入特征的旋轉(zhuǎn)操作...
          • 本申請涉及圖像增強技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及面向銅箔生產(chǎn)的表面工藝缺陷檢測方法及系統(tǒng),該方法包括:采集生產(chǎn)過程中的銅箔圖像;獲取銅箔圖像中的各圖像塊;對銅箔圖像進(jìn)行邊緣檢測,得到其中的各邊緣線;確定各圖像塊的紋理特征系數(shù),構(gòu)建各圖像塊的光照對比系數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種利用LLM智能描述肝臟占位性病變超聲圖像內(nèi)容的方法。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊獲取肝臟超聲圖像序列、患者歷史病歷文本和血液生化指標(biāo)向量,經(jīng)跨模態(tài)對比學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分別提取特征生成嵌入向量并對齊。將對齊后的圖像...
          • 本發(fā)明公開了一種基于移動激光的可控?fù)Q相換流閥閥廳漏水檢測方法。該方法通過在閥廳內(nèi)壁安裝可沿預(yù)設(shè)軌道移動的云臺,云臺上配置點激光器與圖像采集裝置,實現(xiàn)對全區(qū)域的動態(tài)巡檢。在激光器關(guān)閉狀態(tài)下采集背景圖像,激光開啟后在預(yù)設(shè)時間內(nèi)連續(xù)采集多幀圖像,...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,為了解決現(xiàn)有高光譜檢測存在的檢測不準(zhǔn)確的問題,提出基于高光譜成像的宮頸癌檢測系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì),通過空間狀態(tài)建模捕捉高光譜宮頸圖像在空間維度的長程依賴能力,實現(xiàn)對病灶結(jié)構(gòu)上下文特征的捕捉,提升對病灶結(jié)構(gòu)完整性...
          • 本申請涉及舌診圖像增強處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于舌診圖像增強的中醫(yī)慢性咳嗽辨證檢測方法,包括:獲取患者的舌診灰度圖像;分析各邊緣像素點在各方向上的灰度共生矩陣中所體現(xiàn)的舌苔粗糙性,結(jié)合在各方向上對應(yīng)的所述舌苔粗糙性的差異程度,得到各邊緣像素...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的骨密度圖像處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括構(gòu)建結(jié)構(gòu)復(fù)雜度圖像,篩選高頻分量并進(jìn)行增強,對增強后的頻域圖像進(jìn)行反傅里葉變換,得到空間域增強圖像,結(jié)合拉普拉斯值和鄰域均值,計算剛性場值,使...
          • 本申請公開了圖像融合方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,本申請通過篩選參考時刻的第一粗糙圖像和待預(yù)測時刻的第二粗糙圖像之間的變化區(qū)域,能夠區(qū)分不變區(qū)域和變化區(qū)域以進(jìn)行差異化處理,使得后續(xù)根據(jù)特征差異較小的不變區(qū)域補全第二...
          • 本發(fā)明提供了一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度隱寫圖像秘密信息盲提取方法,包括編碼階段、自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)生成監(jiān)督信號、通過注意力耦合模塊進(jìn)行注意力耦合和解碼階段;所述編碼階段包括分別將兩張含秘圖像作為輸入,進(jìn)行哈爾變換方法處理,通過耦合層的雙向耦合機制...
          • 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)信息模型技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于CIM模型拓展的電氫供能系統(tǒng)信息模型,以解決現(xiàn)有模型局限性的問題。本發(fā)明模型的建立包括:分析電氫供能系統(tǒng)中電、熱、氫、甲醇能流間的耦合與轉(zhuǎn)化路徑,確定電氫供能系統(tǒng)包含的能源設(shè)備實體類型并抽象...
          • 本發(fā)明公開了一種基于元路徑語義感知的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化方法,包括以下步驟:根據(jù)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),構(gòu)建異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖;獲取異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖的元路徑,并進(jìn)行簡化整合,生成有效路徑集合;根據(jù)特定異質(zhì)網(wǎng)絡(luò),設(shè)定節(jié)點路徑權(quán)重,確定節(jié)點采樣概率,構(gòu)建反向采樣策略;...
          • 本發(fā)明提供了一種醫(yī)院經(jīng)濟風(fēng)險綜合評估方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,包括:根據(jù)醫(yī)院經(jīng)濟運行機制構(gòu)建經(jīng)濟運行狀況評價指標(biāo)和預(yù)警指標(biāo);通過最優(yōu)云熵法計算評價指標(biāo)的云關(guān)聯(lián)度;通過極大熵準(zhǔn)則改進(jìn)區(qū)間層次分析法確定各評價指標(biāo)的綜合權(quán)重,并利用云關(guān)聯(lián)度和...
          • 本申請公開了一種收款憑證自動核銷方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),涉及財務(wù)自動化處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了收款憑證自動核銷方法,包括:獲取發(fā)票對應(yīng)的字段圖像切片,并根據(jù)字段圖像切片提取發(fā)票的關(guān)鍵字結(jié)果數(shù)據(jù);根據(jù)關(guān)鍵字結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行置信度評估,得到發(fā)票的綜合置信...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多維度數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化金融服務(wù)方案,屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,包括:對用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度特征提取,生成用戶性格特征向量矩陣;分析用戶性格特性向量與交易決策模式的關(guān)聯(lián)關(guān)系,生成性格行為關(guān)聯(lián)模型;分析交易行為預(yù)測規(guī)則集合,確定各...
          • 本發(fā)明公開了一種?基于人工智能的動態(tài)資產(chǎn)配置智能投顧系統(tǒng),具體涉及智能投資領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊以及判斷模塊。數(shù)據(jù)采集模塊采集金融市場數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)及投資者個人數(shù)據(jù)并傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊。數(shù)據(jù)處理...
          • 本公開提供了一種交易數(shù)據(jù)處理方法和裝置,通過兩級匹配流程,解決了有明確匹配字段平臺因本地數(shù)據(jù)庫響應(yīng)延遲導(dǎo)致的匹配失敗問題,減少人工補配需求;通過支持用戶定制匹配要素,基于定制要素執(zhí)行第二匹配,解決了無明確匹配字段平臺的匹配難題,突破固定字段...
          • 本發(fā)明屬于公寓運維技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的公寓運維數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及方法。該發(fā)明,通過對能源和設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)測,實現(xiàn)對公寓整體運行狀況的可視化大屏展示,縮短故障發(fā)現(xiàn)與響應(yīng)時間,提升運維效率,基于實際能源消耗與參考自動調(diào)整分?jǐn)偨痤~,既...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)模型的農(nóng)資產(chǎn)品推薦系統(tǒng),該系統(tǒng)包括:獲取模塊、預(yù)測模塊、事件判定模塊、類型確定模塊、等級確定模塊、調(diào)整模塊以及輸出模塊。本發(fā)明通過綜合分析作物灌溉頻率與生長高度之間的動態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)合用戶在輸入過...
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