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計算;推算;計數設備的制造及其應用技術

一種基于YOLOv11的實驗桌面物品自動化管理改進方法

本發(fā)明涉及教學實驗管理技術領域，尤其是一種基于YOLOv11的實驗桌面物品自動化管理改進方法，包括：將多層感知機與通道注意力機制相結合，添加在YOLOv11的backbone中的每個C3K2模塊后，以提升模型對長距離依賴和局部上下文的建模能...

2025-09-11
基于圖像識別的砌體結構抗震性能快速評估方法

本發(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結構抗震性能快速評估方法，包括以下步驟：對圖像中的房屋輪廓、洞口和標識物進行識別，利用OpenCV通過標識物對圖像進行視角矯正并測算目標的實際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數對圖像進行分類，實...

2025-09-11
基于故障警示與排除校驗的FMS生產線倉庫系統的控制方法、裝置、設備及存儲介質

本申請?zhí)峁┮环N基于故障警示及排除校驗的FMS生產線倉庫系統的控制方法、裝置、設備及存儲介質，包括：獲取物料屬性信息，采用基于機器學習的分類模型對物料進行分類識別，生成物料唯一標識碼并與電子標簽綁定，建立物料實時追蹤體系；構建基于多目標優(yōu)化的...

2025-09-11
一種基于實測交通流的預應力混凝土連續(xù)箱梁橋時變可靠度評估方法

本發(fā)明公開了一種基于實測交通流的預應力混凝土連續(xù)箱梁橋時變可靠度評估方法，包括：根據橋梁結構設計圖紙，建立預應力混凝土連續(xù)箱梁橋的有限元模型，計算并定義縱橋向各截面的截面屬性；確定橋梁結構最不利截面位置；通過構建好的退化模型計算最不利截面的...

2025-09-11
生物類別檢測方法、裝置、檢測終端及存儲介質

本申請實施例至少提供一種生物類別檢測方法、裝置、檢測終端及存儲介質。其中，生物類別檢測方法應用于檢測終端，包括：基于采集的紅外熱圖像，確定環(huán)境中目標生物的待選類別，并確定所述目標生物在紅外熱圖像中的第一位置范圍和生物熱分布圖像；根據第一位置...

2025-09-11
一種多模態(tài)特征數據融合的小麥氮素處方圖自動生成方法

本發(fā)明公開了農業(yè)遙感與深度學習技術領域內的一種多模態(tài)特征數據融合的小麥氮素處方圖自動生成方法，步驟1，對AM?YOLOv7網絡模型中的主干特征提取網絡進行優(yōu)化；步驟2，對AM?YOLOv7網絡模型中的激活函數進行優(yōu)化；步驟3，對AM?YOL...

2025-09-11
一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識別方法

本發(fā)明公開了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識別方法，涉及目標檢測技術領域，包括：搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實驗平臺，采集事故模擬實驗中的氣泡圖像并進行預處理；構建鉛基堆SGTR事故模擬實驗氣泡圖像數據集；在傳統yolo...

2025-09-11
目標檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

本申請涉及一種目標檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取待檢測圖像信息和文本信息；分別對待檢測圖像信息和文本信息進行特征提取，和融合，得到候選區(qū)域和候選區(qū)域對應的特征向量V_raw；分別對候選區(qū)域對應的特征向量V_raw和文本...

2025-09-11
一種多特征融合的功率場效應管在線狀態(tài)監(jiān)測與評估方法及系統

本發(fā)明屬于但不限于狀態(tài)監(jiān)測技術領域，尤其涉及一種多特征融合的功率場效應管在線狀態(tài)監(jiān)測與評估方法及系統，通過選擇適當的老化信號并計算其特征，以理解器件老化機理。然后，使用互信息相關系數算法篩選出與壽命序列強相關的有效特征信息。接下來，利用KP...

2025-09-11
結合空譜域自適應與集成學習的高光譜圖像分類方法

本發(fā)明公開了一種結合空譜域自適應與集成學習的高光譜圖像分類方法，屬于圖像分類技術領域。該方法依次執(zhí)行輸入源域中有標記數據、目標域中無標記數據和少量有標記數據，通過空譜注意力模型對源域和目標域進行特征提取，其中空譜注意力模型引入了大核注意力(...

2025-09-11
基于計算機視覺的挖掘機與人碰撞事故預警方法及系統

本發(fā)明涉及一種基于計算機視覺的挖掘機與人碰撞事故預警方法及系統。本發(fā)明首先通過目標檢測、2D關鍵點檢測、3D姿勢識別等計算機視覺算法，對施工現場視頻流進行工人和挖掘機的3D骨架識別；其次，基于挖掘機3D骨架在工作狀態(tài)下的3D運動姿態(tài)，劃定出...

2025-09-11
一種用于圖像描述任務的視覺語言建模系統及方法

本發(fā)明涉及一種用于圖像描述任務的視覺語言建模系統及方法，該系統利用視覺語言模型針對輸入圖像進行描述文本生成，包括：視覺編碼器和文本編碼器分別連接至視覺特征提取模塊和文本特征提取模塊，視覺特征提取和文本特征提取模塊均連接至特征融合模塊，特征融...

2025-09-11
基于神經網絡的醫(yī)學影像病灶識別方法及系統

本發(fā)明涉及圖像增強技術領域，具體為基于神經網絡的醫(yī)學影像病灶識別方法及系統，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學影像數據，設定不同尺寸鄰域窗口，計算各鄰域窗口的香農熵值，同時計算局部能量值，形成局部能量圖，對香農熵值與局部能量圖進行融合，得到融合信...

2025-09-11
一種基于AI圖像識別的自助售賣機商品識別方法

本發(fā)明公開了一種基于AI圖像識別的自助售賣機商品識別方法，包括以下步驟：步驟一、使用PSConv卷積，在保證參數量變換不大的情況下，提高對小商品的檢測精度；步驟二、使用自適應動態(tài)閾值超圖計算模塊(ADT?HGC)建立高階語義關系和增強語義信...

2025-09-11
基于工業(yè)互聯網的跨平臺多源數據集成分析方法及系統

本發(fā)明涉及工業(yè)互聯網數據處理技術領域，具體為基于工業(yè)互聯網的跨平臺多源數據集成分析方法及系統，包括：數據采集層、數據預處理層、數據集成層、數據存儲層、智能分析框架、應用層、數據安全層。本發(fā)明通過數據適配器和中間件技術，實現了對多源異構數據的...

2025-09-11
一種基于全過程非對稱多段S型曲線的礦用電鏟軌跡規(guī)劃方法

一種基于全過程非對稱多段S型曲線的礦用電鏟軌跡規(guī)劃方法，屬于軌跡規(guī)劃技術領域。第一，獲取并處理物料面點云數據。第二，建立礦用電鏟電機基于全過程非對稱多段S型曲線速度控制算法的數學模型。第三，構建礦用電鏟的鏟斗齒尖的軌跡方程。第四，給定約束邊...

2025-09-11
一種多視角感知驅動的自動駕駛測試場景孿生重建方法

本發(fā)明涉及自動駕駛技術領域，具體是一種多視角感知驅動的自動駕駛測試場景孿生重建方法，包括如下步驟：S1、多視角圖像感知數據的采集與預處理，形成統一坐標系下的多視角圖像序列；S2、基于正交三平面結構的空間編碼與建模；S3、基于Transfor...

2025-09-11
極小樣本、小目標下的特種車輛目標檢測算法

本發(fā)明公開了一種極小樣本、小目標下的特種車輛目標檢測算法。在基線算法YOLOv11n上進行改進，提出一種特種車輛目標檢測方法YOLOv11?SV。首先，自主構建特種車輛的極小樣本數據集；其次，設計一種新的注意力機制模塊WT?SE提高模型對車...

2025-09-11
機場飛行區(qū)聯動目標的視覺-時空多模態(tài)融合檢測方法

本發(fā)明涉及機場飛行區(qū)聯動目標的視覺?時空多模態(tài)融合檢測方法，屬于大型機場智能多模態(tài)感知與時空數據分析技術領域，解決了現有技術中難以在復雜環(huán)境下實現微小目標的高精度檢測的問題，包括：步驟S1、構建航空器軌跡時空圖，得到并輸出時空圖特征；步驟S...

2025-09-11
基于多尺度深度學習的不銹鋼卷表面缺陷在線識別方法

本發(fā)明公開了一種基于多尺度深度學習的不銹鋼卷表面缺陷在線識別方法，該方法包括：對不銹鋼卷表面圖像進行預處理實現數據增強；利用預訓練的骨干網絡進行特征提取獲得初始特征圖；將初始特征圖輸入多尺度特征融合模塊，利用Inception網絡結構構造多...

2025-09-11

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