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          • 本發(fā)明公開了一種巖質(zhì)邊坡線形結(jié)構(gòu)面識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括獲取巖質(zhì)邊坡的點云數(shù)據(jù);將所述點云數(shù)據(jù)劃分為至少一組點云簇,每組點云簇對應(yīng)一個結(jié)構(gòu)面;提取每組點云簇中的關(guān)鍵點作為路徑點;基于所述路徑點生成最小生成樹,每組點云簇對應(yīng)一個...
          • 本發(fā)明公開了一種融合SAM與改進Segformer模型的農(nóng)用地邊界提取方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,采用SAM模型對預(yù)處理后的影像瓦片數(shù)據(jù)集進行多邊形地物提取;將農(nóng)用地樣本數(shù)據(jù)集輸入至改進Segformer模型中進行優(yōu)化,進而進行農(nóng)用地...
          • 本發(fā)明視頻素材處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于動態(tài)語義驅(qū)動的視頻素材智能處理方法及裝置,該方法包括:通過預(yù)訓(xùn)練的語義特征提取模型對輸入視頻進行逐幀解析,提取包含對象屬性、場景上下文及多模態(tài)情感特征的深層語義向量;基于時序注意力機制對深層語義向量...
          • 本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取相機拍攝的場景中的第一圖像,第一圖像中包括多個在場景中排列的用戶;基于第一圖像,確定多個第一坐標,多個第一坐標用于指示一排的邊界的用戶在第一圖像中的位置;...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:根據(jù)獲取的蠶體活動范圍數(shù)據(jù)進行智能蠶體圖像拍攝,得到單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù);對單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)進行蠶體行為變化趨勢分析,生成關(guān)鍵蠶體...
          • 本申請涉及口腔圖片處理技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于口腔圖片的獲取矯正文本的方法、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括:根據(jù)目標口腔初始圖片集獲取目標口腔初始特征向量;將目標口腔初始特征向量在口腔特征向量樣本庫中進行匹配,得到匹配的第一口腔特征向量和第二口...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,特別是涉及一種基于多級對比學習的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì),包括:利用未標注的第一數(shù)據(jù)集對初始特征提取器的可調(diào)整變量進行調(diào)整,得到調(diào)整了可調(diào)整變量的初始特征提取器,作為中間特征提取器;基于所述中間特征提取器,構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及基于深度學習與動態(tài)畸變校正的表計識別方法,包括:獲取源圖像,所述源圖像包含表盤區(qū)域;利用多尺度融合的目標檢測框架,定位并提取源圖像中的表盤區(qū)域;將縮放后圖像與模板圖像進行特征點匹配,并剔除異常點;利用特征點的對應(yīng)關(guān)系,計算單應(yīng)性矩...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種財稅文本數(shù)據(jù)校驗方法及系統(tǒng)。方法包括:解析財稅文本數(shù)據(jù),得到字段信息,通過字符定位模型和財稅圖像數(shù)據(jù),得到目標定位圖像,根據(jù)目標定位圖像和財稅圖像數(shù)據(jù),得到財稅文本子圖像以進行字符識別,得到字符識別結(jié)...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種應(yīng)用視覺檢測技術(shù)的籃球運動員動作識別方法,該方法包括:從籃球區(qū)域的多張連續(xù)圖像中提取籃球運動員的二維骨架,并基于二維骨架在各圖像中的變化識別籃球運動員進行的動作;在識別出籃球運動員進行跳躍動作時,根據(jù)...
          • 本申請公開了一種存取裝置及其控制方法、存取設(shè)備,涉及工業(yè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,存取裝置設(shè)置有置物架以及至少一個存取窗口,置物架設(shè)置有至少一個置物層,置物層上支持存放工具,方法包括:響應(yīng)于權(quán)限認證指令,從權(quán)限認證指令中確定出存取用戶的用戶標識,依據(jù)用...
          • 本申請?zhí)峁┑幕鹧鏅z測方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲介質(zhì),其中方法提及,通過紫外線探測現(xiàn)場,判斷是否有火苗出現(xiàn),可以提前判斷火苗出現(xiàn)的情況以及位置,可以在未發(fā)展成為大規(guī)模的情況下檢測到,對火苗位置進行多項檢測,結(jié)合多項檢測結(jié)果,進行判斷火苗是否演變...
          • 本發(fā)明涉及故障預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種網(wǎng)箱船故障預(yù)警系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集模塊,包括用以采集網(wǎng)箱船各采集點的運行數(shù)據(jù)的采集單元和與所述采集單元相連用以將所述運行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為通信信號并傳輸至監(jiān)控中心的數(shù)據(jù)傳輸單元;數(shù)據(jù)處理模塊,其與所述數(shù)據(jù)采集...
          • 本發(fā)明提供一種港口理貨車輛監(jiān)控管理方法及系統(tǒng),涉及港口自動化管理技術(shù)領(lǐng)域,其方法包括通過物聯(lián)網(wǎng)感知網(wǎng)絡(luò)采集港口理貨車輛的多維理貨特征數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理;提取多維理貨特征向量,結(jié)合港口交通態(tài)勢,構(gòu)建動態(tài)加權(quán)有向圖模型;基于動態(tài)加權(quán)有向圖模型為車...
          • 本發(fā)明涉及交通控制系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體為三維地形測繪融合車路協(xié)同的交通能效控制系統(tǒng),系統(tǒng)包括:三維路網(wǎng)地形感知模塊,通過路側(cè)單元與車載單元接收車輛位置、速度信息和周邊環(huán)境原始點云數(shù)據(jù),為路網(wǎng)中每個路段賦予坡度和曲率坐標,生成車輛地形關(guān)聯(lián)拓撲圖...
          • 本申請涉及停車場交通疏導(dǎo)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種便于交通疏導(dǎo)的停車場無線通信方法及設(shè)備,該方法包括:評估當前時刻下各待泊車輛的可引導(dǎo)度;比較當前時刻與其前一時刻下各待泊車輛的鄰域內(nèi)共有待泊車輛與該待泊車輛在方向上的差異,并結(jié)合當前時刻下各待泊...
          • 本發(fā)明適用于航行數(shù)據(jù)預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域,提供一種沿海航道內(nèi)船舶漂移預(yù)測方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取在目標沿海航道內(nèi)航行的各個船舶的歷史航行軌跡數(shù)據(jù)以及同一時段影響歷史航行軌跡數(shù)據(jù)的環(huán)境數(shù)據(jù);對歷史航行軌跡數(shù)據(jù)進行特征提取,獲得各個...
          • 本發(fā)明公開了一種面向陸空通話場景基于增量學習的語音識別方法,包括:步驟1:構(gòu)建語音識別模型的詞表,在詞表中預(yù)留槽位;步驟2:計算模型參數(shù)重要性矩陣,生成模型參數(shù)訓(xùn)練掩碼;步驟3:根據(jù)需要添加的新專有名詞,采集并標注少量新通話片段作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
          • 本申請涉及信息交互技術(shù)領(lǐng)域?;诙嗄B(tài)交互的酒店智能語音對話方法,包括:獲取用戶在酒店語音對話中的多模態(tài)數(shù)據(jù),其中,所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括語音數(shù)據(jù)、面部表情視頻數(shù)據(jù)和文本交互數(shù)據(jù);根據(jù)所述語音數(shù)據(jù)獲取用戶聲學特征,并根據(jù)所述用戶聲學特征獲取語音...
          • 本發(fā)明涉及智能語音設(shè)備的信號處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了音頻設(shè)備Chirp調(diào)制信號的均衡方法及系統(tǒng),其中音頻設(shè)備Chirp調(diào)制信號的均衡方法包括:利用信息幾何映射算法分析Chirp調(diào)制信號的非平穩(wěn)特性,生成非平穩(wěn)復(fù)雜度映射;應(yīng)用多尺度熵分析算法處理...
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