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          • 本申請(qǐng)涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種電力施工人員安全行為實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控識(shí)別方法。方法包括:獲取視頻監(jiān)控中電力施工人員的頭部的灰度圖像,并根據(jù)灰度圖像中目標(biāo)像素點(diǎn)的鄰域范圍內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值的信息熵,從灰度圖像中確定帶狀區(qū)域;根據(jù)帶狀區(qū)域...
          • 本發(fā)明屬于民航技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及便攜式目視停靠引導(dǎo)系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:便攜圖像設(shè)備,用于通過(guò)工作人員放置于目標(biāo)停靠區(qū)域入口處時(shí),并生成環(huán)境基準(zhǔn)檔案;目標(biāo)鎖定與輪廓快照獲取單元,用于在目標(biāo)進(jìn)入預(yù)設(shè)感知范圍后,采用累加疊映策略在三輪迭代內(nèi)生成整...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的裝配式印刷電路板檢測(cè)系統(tǒng),涉及產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域,包括:相機(jī)模塊,用于采集印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù),對(duì)印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及輪廓提取,以輸出印刷電路板輪廓圖像;衍生模塊,用于接收印刷電路板輪廓圖像,拾取印刷...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于試卷成績(jī)的智能分析以及預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法,涉及教學(xué)預(yù)測(cè)管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于試卷成績(jī)的智能分析以及預(yù)測(cè)系統(tǒng),包括:試卷掃描干擾分析模塊、試卷識(shí)別干擾分析模塊和學(xué)習(xí)訓(xùn)練計(jì)劃預(yù)測(cè)模塊。本發(fā)明通過(guò)結(jié)合得到的掃描干擾分析結(jié)果判斷是否發(fā)...
          • 本發(fā)明提供一種表格拓?fù)潢P(guān)系建立方法、裝置及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)對(duì)單元格進(jìn)行頂點(diǎn)坐標(biāo)識(shí)別,選擇匹配點(diǎn)位計(jì)算坐標(biāo)差值與長(zhǎng)度誤差閾值和寬度誤差閾值進(jìn)行比對(duì),識(shí)別單元格之間在行方向和列方向上的關(guān)聯(lián)關(guān)系,并通過(guò)指定標(biāo)記點(diǎn)位...
          • 本發(fā)明涉及安防監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于AI的人臉識(shí)別安防方法,包括以下步驟:基于監(jiān)控出入口識(shí)別通道,采集與分析多光譜人臉圖像,篩選特征點(diǎn)與膚色區(qū)域,優(yōu)化空間特征匹配與結(jié)構(gòu)分布,融合頭部動(dòng)作和面部行為參數(shù),判斷結(jié)構(gòu)一致性與聯(lián)動(dòng)特征,輸出人...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大模型的生產(chǎn)環(huán)境自主巡檢方法,屬于生產(chǎn)安全信息化技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1、搭建生產(chǎn)環(huán)境對(duì)應(yīng)的三維虛擬場(chǎng)景,并在三維虛擬場(chǎng)景中關(guān)聯(lián)實(shí)時(shí)采集的多模態(tài)傳感器時(shí)序數(shù)據(jù);S2、構(gòu)建并訓(xùn)練大模型框架,得到TD?MIN巡檢大模型;S3、利...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種訓(xùn)練疲勞積累的告警方法及系統(tǒng),涉及數(shù)字作訓(xùn)告警技術(shù)領(lǐng)域,解決了在訓(xùn)練過(guò)程中難以識(shí)別學(xué)員疲勞積累的安全風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題。本申請(qǐng)實(shí)施例在學(xué)員訓(xùn)練耗時(shí)超出耗時(shí)基線的情況下,基于超時(shí)幅度、生理數(shù)據(jù)和生理基線之間的偏差,以及訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)之間的疲...
          • 本發(fā)明屬于交通管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及高速公路動(dòng)態(tài)硬路肩控制方法與系統(tǒng)。方法包括以下步驟:S1,根據(jù)車(chē)道的流量、速度以及密度的變化情況,確定交通擁堵臨界閾值;S2,判斷每個(gè)車(chē)道的速度、密度是否達(dá)到交通擁堵臨界閾值,根據(jù)判斷結(jié)果構(gòu)建交通狀態(tài)判別...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于智能交通的交通信號(hào)燈及其控制方法,包括安裝框架、連接橫梁、多個(gè)信號(hào)燈頭以及多個(gè)旋轉(zhuǎn)單元,旋轉(zhuǎn)單元處安裝有采集安裝座或毫米波雷達(dá),采集安裝座處安裝有圖像采集單元和激光測(cè)距傳感器。本申請(qǐng)的交通信號(hào)燈,能夠?qū)崿F(xiàn)智能化控制,在雖...
          • 本申請(qǐng)屬于顯示驅(qū)動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種柵極驅(qū)動(dòng)電路和顯示面板,所述柵極驅(qū)動(dòng)電路包括多條時(shí)鐘信號(hào)線和級(jí)聯(lián)的N個(gè)驅(qū)動(dòng)單元,所述第n級(jí)驅(qū)動(dòng)單元還包括:預(yù)充模塊,用于在第n?i級(jí)驅(qū)動(dòng)單元的級(jí)傳信號(hào)的作用下,通過(guò)第n?i級(jí)驅(qū)動(dòng)單元的第一驅(qū)動(dòng)信號(hào)對(duì)驅(qū)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于風(fēng)洞拐角導(dǎo)流片的低頻吸聲裝置,包括殼體,殼體內(nèi)設(shè)置低頻吸聲體與阻抗匹配層;低頻吸聲體包括赫姆霍茲共鳴腔、密封圈、彈性支架,赫姆霍茲共鳴腔在密封圈內(nèi)按正方晶格或長(zhǎng)方晶格的形式分布,密封圈通過(guò)彈性支架與殼體相連;阻抗匹配層包...
          • 本發(fā)明提供一種智能體對(duì)話系統(tǒng)及方法,涉及音頻轉(zhuǎn)換技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集模塊用于獲取用戶的音頻數(shù)據(jù);音頻轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)用戶端的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度,設(shè)置音頻數(shù)據(jù)的傳輸方式,當(dāng)傳輸方式為通信信號(hào)傳輸時(shí),將音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理得到音頻流;語(yǔ)音識(shí)別處理...
          • 本公開(kāi)提供了一種針對(duì)線框DNA多面體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)生成方法及系統(tǒng),涉及DNA多面體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取可平面圖以及可平面圖的關(guān)聯(lián)矩陣;基于可平面圖的關(guān)聯(lián)矩陣,根據(jù)設(shè)定矩陣迭代算法生成所述可平面圖的所有賦權(quán)關(guān)聯(lián)矩陣;在可平面圖的關(guān)聯(lián)矩...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于人工智能的多變病原T細(xì)胞表位精準(zhǔn)篩選方法,公開(kāi)了一種抗原表位預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法,包括:采用單等位基因數(shù)據(jù)集訓(xùn)練初始模型,建立肽段與MHC分子之間的親和力預(yù)測(cè)模型;對(duì)多等位基因的洗脫親和力數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;結(jié)合單等位基因數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于物聯(lián)網(wǎng)的大豆胞囊線蟲(chóng)種群動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),包括采集基因驅(qū)動(dòng)蟲(chóng)害防治預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的蟲(chóng)害檢測(cè)數(shù)據(jù)和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)所述蟲(chóng)害檢測(cè)數(shù)據(jù)和所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;對(duì)所述蟲(chóng)害檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)篩選獲得目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù),基于所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)所述目標(biāo)檢...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于植物和活性炭協(xié)同的水體抗生素去除效果預(yù)測(cè)方法,包括:獲取歷史數(shù)據(jù)和待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù);根據(jù)待預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行相似性匹配得到相似小樣本數(shù)據(jù),基于所述相似小樣本數(shù)據(jù)根據(jù)水體抗生素濃度變化速率進(jìn)行階段劃分得到第一階段數(shù)據(jù)和第二階段數(shù)...
          • 本發(fā)明提供了一種綜合的環(huán)境氮閾值評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及環(huán)境氮閾值評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域。方法的步驟包括:識(shí)別主要氮污染問(wèn)題;選取各污染問(wèn)題對(duì)應(yīng)的氮閾值標(biāo)準(zhǔn);基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和模型模擬獲取初步評(píng)估值;對(duì)初步評(píng)估值進(jìn)行校正,獲得校正后評(píng)估值;將校正值與閾值比較...
          • 本發(fā)明涉及材料科學(xué)與工程領(lǐng)域,具體涉及一種多孔材料孔隙結(jié)構(gòu)快速識(shí)別與三維模型生成方法。本發(fā)明先對(duì)多孔介質(zhì)二維微觀圖像進(jìn)行相位解耦與特征提取,獲取拓?fù)鋮?shù)集合;接著通過(guò)參數(shù)空間映射建立統(tǒng)計(jì)特征匹配模型;然后在滿足條件的特征空間中生成幾何拓?fù)浠?..
          • 本發(fā)明的一種基于家庭用健康飲食推薦系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)處理模塊、管理模塊、推薦生成模塊、禁忌替代模塊和情境適配模塊。數(shù)據(jù)處理模塊采集并存儲(chǔ)家庭成員的健康參數(shù);管理模塊生成實(shí)時(shí)庫(kù)存信號(hào);推薦生成模塊接收營(yíng)養(yǎng)需求信號(hào)和實(shí)時(shí)庫(kù)存信號(hào),結(jié)合預(yù)設(shè)菜譜數(shù)據(jù)庫(kù)...
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