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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計算;推算;計數設備的制造及其應用技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發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骨架在工作狀態下的3D運動姿態，劃定出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及圖像增強技術領域，具體為基于神經網絡的醫學影像病灶識別方法及系統，包括以下步驟：基于輸入的醫學影像數據，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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于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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								      本發明涉及工業互聯網數據處理技術領域，具體為基于工業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...
								
            
							
            
							
						
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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劃方法，屬于軌跡規劃技術領域。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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及機場飛行區聯動目標的視覺?時空多模態融合檢測方法，屬于大型機場智能多模態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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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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								      本發明涉及充值異常監測技術領域，尤指一種基于大數據與人工智能的充值行為異常監測系統，通過采集歷史充值行為數據與實時用戶行為數據，構建用戶靜態畫像與設備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，提供了一種衛星原始數據識別飛機積冰的方法、系統、設備及介質，所述方法包括建立基于反演產品的識別算法模型，設定識別算法閾值；利用基于反演產品的識別算法模型，基于預處理后的歷史反演產品進行回算，得到第一歷史積冰識別數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于圖像翻譯的隱私保護異構聯邦學習方法及系統，它們是相對應的方案，方案中：通過圖像翻譯服務器優化具有本地用戶數據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據集執行數據增強，使得本地數據呈現類別標簽均勻分布的狀態，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于圖像超分辨率重建處理的室內建筑房屋輪廓識別方法，包括：獲取擴充后的建筑平面圖數據集；對沙漏網絡進行改進，沙漏網絡為編碼器?解碼器結構，對沙漏網絡中的殘差模塊引入通道注意力模塊，且在進行解碼器上采樣過程后，引入多尺度模塊，利用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于多尺度和分層特征融合的PRNU匿名方法，涉及信息安全技術領域，包括以下步驟：S1：首先輸入目標圖像，隨后將該圖像輸入到基于深度學習的PRNU提取網絡中，通過該網絡提取目標圖像對應的PRNU噪聲；S2：根據目標圖像隨機生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于YOLOv8的火龍果成熟度檢測方法、裝置。所述方法包括：獲取在火龍果果園實時采集的待識別火龍果圖像；將待識別火龍果圖像輸入火龍果成熟度檢測模型，得到火龍果成熟度檢測結果；其中，火龍果成熟度檢測模型基于YOLOv8s輕量化架...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于OSTrack模型的紅外弱小目標跟蹤方法及系統，屬于目標跟蹤技術領域，包括以下步驟：S1：模型訓練；S2：目標跟蹤。本發明通過將待跟蹤的紅外弱小目標視頻輸入到基于OSTrack的模型進行跟蹤，獲得紅外弱小目標的位置信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能領域，提供了人車混行環境下行人異常行為檢測方法，該方法包括：實時獲取行人和車輛混行場景的連續圖像幀；對連續圖像幀中的行人進行檢測，提取行人位置和外觀特征，生成初始行人軌跡；基于多模態運動狀態對行人軌跡進行動態跟蹤，生成實時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于人工智能的計算機任務調度方法，包括以下步驟：步驟一：數據采集：采用雙流特征融合機制，生成包含長期依賴與瞬時狀態的全局特征表示；步驟二：生成全局優化的調度策略：構建層次化聯邦強化學習系統，通過增強型譜聚類算法將集群劃分為多...
								
            
							
            
							
						
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