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          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電梯門(mén)3D趨勢(shì)的智能AI目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及電梯控制技術(shù)領(lǐng)域。電梯門(mén)3D趨勢(shì)的智能AI目標(biāo)檢測(cè)方法,包括以下步驟:通過(guò)RGB攝像頭采集電梯門(mén)外圖像,基于目標(biāo)檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖像中的物體,輸出邊界框坐標(biāo)和類(lèi)別標(biāo)簽;匈牙利匹...
          • 本發(fā)明提出儀表讀數(shù)方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,涉及儀表檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括基于YOLOv8n?CFCA檢測(cè)模型對(duì)原始圖像中的儀表和量程字符進(jìn)行識(shí)別;提取識(shí)別到的儀表中的表盤(pán)和指針區(qū)域;基于透視變換算法對(duì)表盤(pán)進(jìn)行傾斜矯正;對(duì)指針區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及電力設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了基于多模態(tài)信息的光伏電力設(shè)備缺陷檢測(cè)方法及裝置,方法包括獲取目標(biāo)電力設(shè)備的第一多模態(tài)信息;其中,所述第一多模態(tài)信息包括所述目標(biāo)電力設(shè)備的第一缺陷圖像和第一缺陷文本;將所述第一多模態(tài)信息輸入到訓(xùn)練好的缺陷...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于自適應(yīng)增強(qiáng)的圖像目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取由不同視角攝像頭采集的輸入圖像,并利用攝像頭退化指紋庫(kù)進(jìn)行圖像診斷,得到圖像診斷結(jié)果;基于圖像診斷結(jié)果,利用規(guī)則引擎動(dòng)態(tài)選擇圖像處理組合,利用圖像處理組合對(duì)輸入...
          • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供基于ULFB模塊的超聲影像病灶特征增強(qiáng)方法及檢測(cè)系統(tǒng)。增強(qiáng)方法包括:將批量超聲特征圖輸入U(xiǎn)LFB模塊獲得批量ULFB病灶增強(qiáng)特征圖;ULFB模塊包括:掩碼注意力分支,結(jié)合自注意力機(jī)制和深度掩碼獲得批量第一...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種醫(yī)用磁共振幾何畸變測(cè)試方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及醫(yī)用磁共振幾何畸變測(cè)試領(lǐng)域,包括:獲取包括測(cè)試對(duì)象的磁共振測(cè)試圖像和測(cè)試對(duì)象的真實(shí)半徑;判斷磁共振測(cè)試圖像中的測(cè)試對(duì)象是否為圓或類(lèi)圓;若否,則重新獲取;若是,則對(duì)磁共振測(cè)試圖...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域,提出的一種針對(duì)多角度序列的自監(jiān)督圖像去噪方法及系統(tǒng),通過(guò)像素重排處理,破壞噪聲的空間相關(guān)性,以獲得更好的去噪效果,再通過(guò)基于位移?裁剪策略的盲點(diǎn)網(wǎng)絡(luò),相較于傳統(tǒng)的掩膜卷積或空洞卷積,無(wú)需更改卷積核權(quán)重排布,且保留標(biāo)準(zhǔn)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種理賠系統(tǒng)動(dòng)態(tài)限額方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。包括:讀取理賠系統(tǒng)的配置文件,根據(jù)配置文件實(shí)例化各限額校驗(yàn)的處理者,并構(gòu)建職責(zé)鏈;當(dāng)獲取到用戶的業(yè)務(wù)請(qǐng)求時(shí),根據(jù)業(yè)務(wù)請(qǐng)求生成限額校驗(yàn)數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象;基于職責(zé)鏈,將限額校驗(yàn)數(shù)據(jù)傳輸對(duì)象...
          • 本發(fā)明提供一種門(mén)店卡券智能發(fā)放與核銷(xiāo)處理方法和系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:步驟1,通過(guò)門(mén)店終端及用戶智能設(shè)備,采集用戶基礎(chǔ)信息、消費(fèi)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)地理位置及當(dāng)前門(mén)店促銷(xiāo)活動(dòng)信息;步驟2,基于采集的信息,通過(guò)預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)處理規(guī)則進(jìn)行計(jì)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例涉及智能調(diào)度領(lǐng)域,提供一種基于數(shù)字孿生的倉(cāng)庫(kù)智能調(diào)度方法及相關(guān)裝置,所述方法包括:獲取待入庫(kù)貨物的基礎(chǔ)屬性信息;根據(jù)所述基礎(chǔ)屬性信息進(jìn)行存儲(chǔ)匹配信息構(gòu)建,得到參考存儲(chǔ)匹配信息;采用所述參考存儲(chǔ)匹配信息從倉(cāng)庫(kù)的數(shù)字孿生模型中確定出...
          • 本發(fā)明提出一種基于動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的鋼材裁切排產(chǎn)方法和裝置,涉及鋼材加工產(chǎn)前管理領(lǐng)域,通過(guò)實(shí)時(shí)采集訂單、設(shè)備及庫(kù)存數(shù)據(jù),構(gòu)建多維數(shù)值矩陣實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化表達(dá);采用蒙特卡洛方法生成候選排產(chǎn)序列,結(jié)合邊角料損耗與延誤風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估,融合模擬退火與自適應(yīng)...
          • 一種面向大型語(yǔ)言模型的多樣本攻擊檢測(cè)與防御方法,涉及人工智能安全領(lǐng)域。構(gòu)建多層次文本篩查與干預(yù)機(jī)制,通過(guò)輸入內(nèi)容去重、格式調(diào)整及上下文擾動(dòng),降低多樣本攻擊的影響。對(duì)文本進(jìn)行相似性分析,識(shí)別高度重復(fù)的示例,利用高效匹配策略篩選;利用預(yù)訓(xùn)練模型...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)字化應(yīng)力控制技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開(kāi)了基于長(zhǎng)期時(shí)變因素的PC梁橋拆除數(shù)字化應(yīng)力控制方法及系統(tǒng);所述系統(tǒng)包括:應(yīng)力變化預(yù)測(cè)模塊、分級(jí)拆除優(yōu)化模塊、風(fēng)險(xiǎn)概率分析模塊、多尺度損傷定量模塊和全生命周期數(shù)字融合模塊,基于歷史特征向量建立應(yīng)力預(yù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CAD平臺(tái)的建筑工程協(xié)同設(shè)計(jì)制圖方法,涉及建筑工程的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括以下步驟:針對(duì)企業(yè)下轄設(shè)計(jì)師分別建立賬號(hào),收集不同設(shè)計(jì)師歷史制圖數(shù)據(jù),包括過(guò)程草圖以及定稿設(shè)計(jì)圖,建立項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)并基于項(xiàng)目名稱建立文件...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多模態(tài)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的大葉繡球冠層生長(zhǎng)情況智能識(shí)別方法,通過(guò)采集大葉繡球植株的數(shù)字圖像,預(yù)處理后裁剪成圖像塊;采用無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取圖像塊的局部形態(tài)學(xué)特征;基于跨模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)的文本?圖像對(duì)齊深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用標(biāo)注...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種礦用風(fēng)壓機(jī)組的自動(dòng)化在線監(jiān)測(cè)方法,包括:獲取礦用風(fēng)壓機(jī)組的整體故障振動(dòng)頻率段;通過(guò)最優(yōu)分解結(jié)果對(duì)礦用風(fēng)壓機(jī)組的整體故障振動(dòng)頻率段進(jìn)行分段,得到若干個(gè)頻率段;在每個(gè)頻率段上,根據(jù)故障差異性獲取部件在頻率...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于空?頻雙域?qū)Ρ葘W(xué)習(xí)的在線興趣組推薦方法及系統(tǒng),屬于推薦系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取用戶的在線與離線社交網(wǎng)絡(luò)表征作為互補(bǔ)視圖;在空域中,通過(guò)跨視圖對(duì)比學(xué)習(xí)增強(qiáng)用戶表征的實(shí)例區(qū)分度;在頻域中,采用一個(gè)多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)來(lái)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了可追溯的文件水印生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其方法實(shí)現(xiàn),包括:獲取針對(duì)目標(biāo)文件的訪問(wèn)請(qǐng)求,訪問(wèn)請(qǐng)求包括目標(biāo)用戶信息以及訪問(wèn)時(shí)間信息;基于目標(biāo)用戶信息、訪問(wèn)時(shí)間信息以及保護(hù)碼,計(jì)算追溯碼;基于追溯碼、目標(biāo)用戶信息以及當(dāng)前...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于智能硬件的手機(jī)文件備份方法及系統(tǒng),本發(fā)明由智能硬件接收移動(dòng)終端設(shè)備發(fā)送的設(shè)備連接信息,并對(duì)綁定請(qǐng)求做出響應(yīng),完成與移動(dòng)終端設(shè)備的綁定;基于預(yù)設(shè)加密規(guī)則與移動(dòng)終端設(shè)備建立加密通信隧道,對(duì)后續(xù)移動(dòng)終端設(shè)備所發(fā)送的文件存儲(chǔ)指令進(jìn)...
          • 本公開(kāi)提供了一種多通道信號(hào)采樣裝置及校準(zhǔn)系統(tǒng),屬于信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域;多通道信號(hào)采樣裝置包括PXIe機(jī)框以及設(shè)置在PXIe機(jī)框中的至少兩塊采集卡;多通道信號(hào)采樣裝置還包括同步程序組件,同步程序組件用于被執(zhí)行以實(shí)現(xiàn):根據(jù)當(dāng)前位于第一目標(biāo)采集卡的...
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