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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)了一種紅外夜視下的老鼠識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以應(yīng)用于大型語(yǔ)言模型技術(shù)領(lǐng)域，獲取連續(xù)多張待檢測(cè)幀圖像；對(duì)每張待檢測(cè)幀圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到連續(xù)多張?zhí)幚砗蟮膱D像，基于連續(xù)多張?zhí)幚砗蟮膱D像，使用LK光流法和目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高鐵運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種基于4C檢測(cè)的高鐵接觸網(wǎng)竣工驗(yàn)收方法及系統(tǒng)，包括：采集接觸網(wǎng)圖像數(shù)據(jù)，獲取巡檢車(chē)的位姿數(shù)據(jù)和空間定位數(shù)據(jù)并進(jìn)行同步標(biāo)定處理，建立映射關(guān)系，得到標(biāo)定接觸網(wǎng)圖像；將標(biāo)定接觸網(wǎng)圖像輸入多尺度目標(biāo)檢測(cè)模型，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N方形動(dòng)力電池外殼視覺(jué)缺陷快速檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲得高分辨率多視角圖像序列，輸出標(biāo)準(zhǔn)化圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行前視覺(jué)劃痕檢測(cè)，輸出劃痕缺陷位置及特征，輸出包含置信度得分的缺陷候選區(qū)域，識(shí)別出氣泡類缺陷，匯總?cè)毕?..
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于模態(tài)交互注意力機(jī)制的船舶軌跡預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及船舶軌跡預(yù)測(cè)領(lǐng)域，該方法包括：獲取船舶的AIS數(shù)據(jù)，其中，AIS數(shù)據(jù)至少包括軌跡分類標(biāo)簽；獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)集；建立并訓(xùn)練基于模態(tài)交互注意力機(jī)制的船舶軌跡預(yù)測(cè)模型；通過(guò)基于模態(tài)交互注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于姿態(tài)估計(jì)和時(shí)空建模的群體行為識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于行為識(shí)別領(lǐng)域，包括：S1、對(duì)輸入視頻幀進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到單人圖像檢測(cè)框和異常物體位置信息；S2、基于單人圖像檢測(cè)框，通過(guò)姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)生成高精度關(guān)鍵點(diǎn)熱圖；S3、將高精度關(guān)鍵點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能和醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種CIP肺炎的基于跨時(shí)相CT影像的分類方法，包括的過(guò)程為，獲取CIP患者的ICIs治療前后胸部的CT影像數(shù)據(jù)，然后對(duì)CT影像數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理后輸入離線訓(xùn)練好的特征提取IP?VIT網(wǎng)絡(luò)。特征提取I...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于改進(jìn)U?Net的萌發(fā)表型測(cè)量方法及系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)量，減少人工成本并顯著提高效率，從而優(yōu)化番茄的種植與管理。本申請(qǐng)通過(guò)種子萌發(fā)表型采集系統(tǒng)對(duì)種子培養(yǎng)和種子萌發(fā)過(guò)程圖像進(jìn)行采集，構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并利用該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練改進(jìn)的U?Ne...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于腦電降噪技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種BiGRU提取高維時(shí)序特征的腦電信號(hào)降噪方法，本發(fā)明對(duì)于眼電偽影的處理有了極大的提升，在半模擬數(shù)據(jù)集下去除眼電偽影后的腦電信號(hào)和干凈腦電信號(hào)的相關(guān)性因子(CorrelationCoefficient，C...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多注意力策略融合與輕量化的帶鋼表面缺陷檢測(cè)方法，屬于鋼材表面缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)采集；S2：模型構(gòu)建；S3：模型訓(xùn)練；S4：缺陷檢測(cè)。本發(fā)明基于YOLOv8模型框架，設(shè)計(jì)了一種基于多尺度注意力機(jī)制的多特...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于全過(guò)程非對(duì)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(shù)領(lǐng)域。第一，獲取并處理物料面點(diǎn)云數(shù)據(jù)。第二，建立礦用電鏟電機(jī)基于全過(guò)程非對(duì)稱多段S型曲線速度控制算法的數(shù)學(xué)模型。第三，構(gòu)建礦用電鏟的鏟斗齒尖的軌跡方程。第四，給定約束邊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于圖像描述任務(wù)的視覺(jué)語(yǔ)言建模系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)利用視覺(jué)語(yǔ)言模型針對(duì)輸入圖像進(jìn)行描述文本生成，包括：視覺(jué)編碼器和文本編碼器分別連接至視覺(jué)特征提取模塊和文本特征提取模塊，視覺(jué)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的挖掘機(jī)與人碰撞事故預(yù)警方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)、2D關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、3D姿勢(shì)識(shí)別等計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)視頻流進(jìn)行工人和挖掘機(jī)的3D骨架識(shí)別；其次，基于挖掘機(jī)3D骨架在工作狀態(tài)下的3D運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，劃定出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像病灶識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，設(shè)定不同尺寸鄰域窗口，計(jì)算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值，同時(shí)計(jì)算局部能量值，形成局部能量圖，對(duì)香農(nóng)熵值與局部能量圖進(jìn)行融合，得到融合信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI圖像識(shí)別的自助售賣(mài)機(jī)商品識(shí)別方法，包括以下步驟：步驟一、使用PSConv卷積，在保證參數(shù)量變換不大的情況下，提高對(duì)小商品的檢測(cè)精度；步驟二、使用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)閾值超圖計(jì)算模塊(ADT?HGC)建立高階語(yǔ)義關(guān)系和增強(qiáng)語(yǔ)義信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的跨平臺(tái)多源數(shù)據(jù)集成分析方法及系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)預(yù)處理層、數(shù)據(jù)集成層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、智能分析框架、應(yīng)用層、數(shù)據(jù)安全層。本發(fā)明通過(guò)數(shù)據(jù)適配器和中間件技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度和分層特征融合的PRNU匿名方法，涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：首先輸入目標(biāo)圖像，隨后將該圖像輸入到基于深度學(xué)習(xí)的PRNU提取網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)該網(wǎng)絡(luò)提取目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的PRNU噪聲；S2：根據(jù)目標(biāo)圖像隨機(jī)生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于YOLOv8的火龍果成熟度檢測(cè)方法、裝置。所述方法包括：獲取在火龍果果園實(shí)時(shí)采集的待識(shí)別火龍果圖像；將待識(shí)別火龍果圖像輸入火龍果成熟度檢測(cè)模型，得到火龍果成熟度檢測(cè)結(jié)果；其中，火龍果成熟度檢測(cè)模型基于YOLOv8s輕量化架...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及航空安全技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種衛(wèi)星原始數(shù)據(jù)識(shí)別飛機(jī)積冰的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括建立基于反演產(chǎn)品的識(shí)別算法模型，設(shè)定識(shí)別算法閾值；利用基于反演產(chǎn)品的識(shí)別算法模型，基于預(yù)處理后的歷史反演產(chǎn)品進(jìn)行回算，得到第一歷史積冰識(shí)別數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像翻譯的隱私保護(hù)異構(gòu)聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，它們是相對(duì)應(yīng)的方案，方案中：通過(guò)圖像翻譯服務(wù)器優(yōu)化具有本地用戶數(shù)據(jù)語(yǔ)義保持能力的生成模型，本地用戶以生成模型對(duì)本地異構(gòu)數(shù)據(jù)集執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，使得本地?cái)?shù)據(jù)呈現(xiàn)類別標(biāo)簽均勻分布的狀態(tài)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于圖像超分辨率重建處理的室內(nèi)建筑房屋輪廓識(shí)別方法，包括：獲取擴(kuò)充后的建筑平面圖數(shù)據(jù)集；對(duì)沙漏網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，沙漏網(wǎng)絡(luò)為編碼器?解碼器結(jié)構(gòu)，對(duì)沙漏網(wǎng)絡(luò)中的殘差模塊引入通道注意力模塊，且在進(jìn)行解碼器上采樣過(guò)程后，引入多尺度模塊，利用...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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