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                  		計算;推算;計數(shù)設備的制造及其應用技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      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(jù)第一位置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了農(nóng)業(yè)遙感與深度學習技術領域內(nèi)的一種多模態(tài)特征數(shù)據(jù)融合的小麥氮素處方圖自動生成方法，步驟1，對AM?YOLOv7網(wǎng)絡模型中的主干特征提取網(wǎng)絡進行優(yōu)化；步驟2，對AM?YOLOv7網(wǎng)絡模型中的激活函數(shù)進行優(yōu)化；步驟3，對AM?YOL...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shù)據(jù)集；在傳統(tǒng)yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(tǒng)，通過選擇適當?shù)睦匣盘柌⒂嬎闫涮卣鳎岳斫馄骷匣瘷C理。然后，使用互信息相關系數(shù)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shù)據(jù)、目標域中無標記數(shù)據(jù)和少量有標記數(shù)據(jù)，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(...
								
            
							
            
							
						
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								      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(tǒng)。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(xiàn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(tǒng)及方法，該系統(tǒng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強技術領域，具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡的醫(yī)學影像病灶識別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，設定不同尺寸鄰域窗口，計算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值，同時計算局部能量值，形成局部能量圖，對香農(nóng)熵值與局部能量圖進行融合，得到融合信...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shù)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術領域，具體為基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的跨平臺多源數(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)預處理層、數(shù)據(jù)集成層、數(shù)據(jù)存儲層、智能分析框架、應用層、數(shù)據(jù)安全層。本發(fā)明通過數(shù)據(jù)適配器和中間件技術，實現(xiàn)了對多源異構數(shù)據(jù)的...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shù)據(jù)。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(shù)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shù)據(jù)的采集與預處理，形成統(tǒng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shù)據(jù)集；其次，設計一種新的注意力機制模塊WT?SE提高模型對車...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機場飛行區(qū)聯(lián)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(shù)據(jù)分析技術領域，解決了現(xiàn)有技術中難以在復雜環(huán)境下實現(xiàn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(xiàn)數(shù)據(jù)增強；利用預訓練的骨干網(wǎng)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(wǎng)絡結構構造多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶葉病害檢測領域，具體涉及一種基于輕量化YOLOv8模型的茶葉病害檢測方法。技術方案包括：采集多種類型的茶葉病害圖像；對采集的多種類型的茶葉病害圖像進行預處理，預處理包括光照歸一化、幾何增強、光照增強、自適應直方圖均衡化、多尺度R...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及充值異常監(jiān)測技術領域，尤指一種基于大數(shù)據(jù)與人工智能的充值行為異常監(jiān)測系統(tǒng)，通過采集歷史充值行為數(shù)據(jù)與實時用戶行為數(shù)據(jù)，構建用戶靜態(tài)畫像與設備I P畫像，并對實時行為特征進行偏離度量，量化其與歷史基線的差異，用于識別異常操作模式。基...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及航空安全技術領域，提供了一種衛(wèi)星原始數(shù)據(jù)識別飛機積冰的方法、系統(tǒng)、設備及介質，所述方法包括建立基于反演產(chǎn)品的識別算法模型，設定識別算法閾值；利用基于反演產(chǎn)品的識別算法模型，基于預處理后的歷史反演產(chǎn)品進行回算，得到第一歷史積冰識別數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像翻譯的隱私保護異構聯(lián)邦學習方法及系統(tǒng)，它們是相對應的方案，方案中：通過圖像翻譯服務器優(yōu)化具有本地用戶數(shù)據(jù)語義保持能力的生成模型，本地用戶以生成模型對本地異構數(shù)據(jù)集執(zhí)行數(shù)據(jù)增強，使得本地數(shù)據(jù)呈現(xiàn)類別標簽均勻分布的狀態(tài)，...
								
            
							
            
							
						
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