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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計(jì)算;推算;計(jì)數(shù)設(shè)備的制造及其應(yīng)用技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于運(yùn)動(dòng)無(wú)人機(jī)視頻計(jì)算車(chē)輛速度的方法，屬于視頻計(jì)算車(chē)輛速度方法技術(shù)領(lǐng)域，利用SIFT算子提取視頻幀全局特征點(diǎn)，結(jié)合RANSAC算法計(jì)算單應(yīng)矩陣H，將上一幀圖像投影到當(dāng)前幀，有效消除了無(wú)人機(jī)自身運(yùn)動(dòng)(如飛行姿態(tài)變化、位移)對(duì)車(chē)輛速...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及多模態(tài)特征融合與故障傳播分析的風(fēng)電場(chǎng)診斷方法及系統(tǒng)，屬于風(fēng)電設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域；通過(guò)無(wú)人機(jī)群協(xié)同采集風(fēng)電場(chǎng)設(shè)備的可見(jiàn)光、紅外及LiDAR多模態(tài)數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)門(mén)控機(jī)制融合YOLOv5提取的局部特征、Transformer提取的熱力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于小波增強(qiáng)與多尺度特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。該方法結(jié)合CNN?Transformer雙分支編碼結(jié)構(gòu)，提出一種多尺度小波融合模塊，從頻域角度出發(fā)，采用Haar小波變換提取圖像高頻子帶以增強(qiáng)邊緣與紋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于三維目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于雙源點(diǎn)云增強(qiáng)的三維目標(biāo)檢測(cè)方法，本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有三維目標(biāo)檢測(cè)方法在檢測(cè)時(shí)對(duì)點(diǎn)云稀疏處物體檢測(cè)精度下降以及點(diǎn)云圖像融合情況下不同模態(tài)數(shù)據(jù)特征對(duì)齊難度等物體，設(shè)計(jì)了一種基于雙源點(diǎn)云增強(qiáng)的三維目標(biāo)檢測(cè)方...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是基于用戶(hù)行為的智能推薦系統(tǒng)。通過(guò)獲取系統(tǒng)中的用戶(hù)顯式行為數(shù)據(jù)和用戶(hù)隱式行為數(shù)據(jù)，獲取系統(tǒng)中用戶(hù)的交互深度指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用差分隱私技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中的敏感行為添加噪聲，建立可變時(shí)間衰減函數(shù)，使用層次化Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種兩階段參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化蜂窩肺病灶分割方法、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，涉及蜂窩肺圖像處理方法技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括如下步驟：圖像預(yù)處理：獲取蜂窩肺CT圖像，對(duì)CT圖像進(jìn)行預(yù)處理，并采用均值漂移算法優(yōu)化CT圖像的預(yù)處理流程；粗分割：使用基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于柔性可變形卷積和注意力機(jī)制的紅外場(chǎng)景分類(lèi)方法，包括：紅外圖像輸入AFDC?IRNet模型，模型輸出紅外圖像所屬的紅外場(chǎng)景分類(lèi)信息；其中，AFDC?IRNet模型處理過(guò)程包括：紅外圖像依次經(jīng)過(guò)FDCN1、ReLU1、MAX...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于體育科技技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種搏擊技戰(zhàn)術(shù)分析系統(tǒng)，包括目標(biāo)檢測(cè)和骨骼肌算法模塊、時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)作識(shí)別模塊、擊打效果評(píng)估模塊、抗干擾機(jī)制模塊、視頻處理與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，所述目標(biāo)檢測(cè)和骨骼肌算法模塊包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練，所述數(shù)據(jù)準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種城市軌道交通隧道水淹態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，獲取城市軌道交通隧道的空間幾何參數(shù)，構(gòu)建城市軌道交通隧道的三維數(shù)字化模型，再轉(zhuǎn)化為數(shù)值計(jì)算模型，基于數(shù)值方法進(jìn)行不同進(jìn)水條件下的城市軌道交通隧道水淹過(guò)程的仿真模擬，將模擬的監(jiān)測(cè)量形成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面部表情識(shí)別方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，方法包括：對(duì)面部樣本圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取用戶(hù)臉部特征點(diǎn)坐標(biāo)；采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主干獲取局部特征和全局特征；采用交叉注意力模塊1將聚合的全局特征與每個(gè)局部特征進(jìn)行融合，得到增強(qiáng)的局部特征；采用圖卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于圖像識(shí)別的密煉機(jī)轉(zhuǎn)子缺陷檢測(cè)方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括：對(duì)密煉機(jī)轉(zhuǎn)子依振動(dòng)信號(hào)提頻域、時(shí)域特征，優(yōu)化圖像配缺陷視覺(jué)向量，配置振動(dòng)信號(hào)特征向量，融合后用缺陷分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估缺陷，結(jié)果超限則觸發(fā)提醒并聯(lián)動(dòng)機(jī)械...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種小樣本類(lèi)增量視頻動(dòng)作識(shí)別方法和裝置，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，所述方法包括：針對(duì)每個(gè)視頻，通過(guò)采用視覺(jué)軟提示和時(shí)序軟提示，獲取融合空時(shí)信息的視頻特征，同時(shí)獲取具有先驗(yàn)知識(shí)的視頻特征，并將兩種視頻特征融合，獲取最終的視頻特征；其次，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于記憶?邊緣引導(dǎo)的弱監(jiān)督視頻顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括：將給定的長(zhǎng)視頻序列進(jìn)行非重疊滑動(dòng)窗口劃分，提取到連續(xù)的若干個(gè)視頻幀，若干個(gè)視頻幀輸入至訓(xùn)練后的記憶邊緣引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)弱監(jiān)督視頻顯著性目標(biāo)檢測(cè)；輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向FPGA的CNN加速器的DSP布局優(yōu)化方法，包括以下步驟：S1.DSP路徑信息提?。簩⒃O(shè)計(jì)的網(wǎng)表轉(zhuǎn)換為圖表示，并進(jìn)行數(shù)據(jù)路徑DSP節(jié)點(diǎn)識(shí)別和數(shù)據(jù)路徑DSP圖構(gòu)建；S2.數(shù)據(jù)路徑驅(qū)動(dòng)的DSP布局：根據(jù)提取的數(shù)據(jù)路徑DSP圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于全域特征提取的顯示屏缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：獲取顯示屏圖像；基于獲取的圖像和缺陷檢測(cè)模型，進(jìn)行顯示屏圖像的缺陷檢測(cè)；其中，缺陷監(jiān)測(cè)模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、跨層感知融合網(wǎng)絡(luò)以及缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；在所述特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向任務(wù)的遙感影像壓縮方法及系統(tǒng)，進(jìn)行高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)集構(gòu)建，包括目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集和語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集；目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練，包括在目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集上的一階目標(biāo)檢測(cè)模型的參數(shù)訓(xùn)練；語(yǔ)義分割模型訓(xùn)練，包括在語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集上的語(yǔ)義分割模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于圖像處理的智能芯片陣列缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，具體涉及芯片缺陷檢測(cè)領(lǐng)域，包括芯片陣列圖像獲取模塊、自適應(yīng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊、多模態(tài)特征融合模塊、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)匹配模塊、在線增量學(xué)習(xí)模塊以及異構(gòu)資源調(diào)度模塊?；趫D像處理的智能芯片陣列缺陷檢測(cè)系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種揚(yáng)塵污染監(jiān)管與考核系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括揚(yáng)塵數(shù)據(jù)庫(kù)、視頻平臺(tái)、AI算法底層引擎、考核標(biāo)準(zhǔn)單元、業(yè)務(wù)平臺(tái)和手持移動(dòng)端；揚(yáng)塵數(shù)據(jù)庫(kù)為視頻平臺(tái)和業(yè)務(wù)平臺(tái)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，視頻平臺(tái)的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)經(jīng)AI算法底層引擎智能識(shí)別后，將結(jié)果反饋給...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于藝術(shù)先驗(yàn)知識(shí)的漸進(jìn)式人臉超分辨率方法與系統(tǒng)，其系統(tǒng)包括：圖像編碼模塊，用于對(duì)輸入的低分辨率人臉圖像進(jìn)行多尺度特征提取，并輸出潛在特征；結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊，用于引導(dǎo)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)形態(tài)修復(fù)；細(xì)節(jié)補(bǔ)全模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：讀取輸入視頻，提取輸入視頻的幀級(jí)特征向量；構(gòu)造視頻摘要生成模型，將幀級(jí)特征向量輸入視頻摘要模型；將全局多尺度編碼和局部稀疏注意力模塊...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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