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								      本發(fā)明公開了一種基于智能制造的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法，涉及工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過應(yīng)力場驅(qū)動(dòng)缺陷生成機(jī)制，虛擬缺陷嚴(yán)格遵循材料力學(xué)響應(yīng)規(guī)律，如裂紋沿最大主應(yīng)力方向擴(kuò)展、氣泡分布受表面張力約束，規(guī)避傳統(tǒng)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN因脫離物理機(jī)理導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電芯極耳檢測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：根據(jù)距離組中邊緣像素點(diǎn)與極耳中心點(diǎn)之間的距離以及相鄰邊緣像素點(diǎn)對(duì)之間的極角差異，計(jì)算極耳中心點(diǎn)中該距離組作為角點(diǎn)的優(yōu)選度，以得到電芯極耳圖像中的極耳區(qū)域；為極...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于石體鉆孔的鉆頭的磨損檢測方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及的磨損檢測方法的技術(shù)領(lǐng)域，基于鉆頭的轉(zhuǎn)動(dòng)扭矩確定鉆頭的扭矩曲線圖，并在該扭矩曲線圖中的扭矩節(jié)點(diǎn)標(biāo)記對(duì)應(yīng)的磨損圖像；根據(jù)鉆孔曲線圖和對(duì)應(yīng)的磨損圖像確定鉆頭的多重曲線圖，根據(jù)該...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像識(shí)別的基樁智能檢測云平臺(tái)，涉及基樁智能檢測技術(shù)領(lǐng)域，平臺(tái)包括數(shù)據(jù)采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、時(shí)序圖像識(shí)別模塊、特征融合建圖模塊、云端知識(shí)圖譜模塊和可視化展示模塊；系統(tǒng)通過采集施工現(xiàn)場圖像序列與施工參數(shù)，構(gòu)建圖像時(shí)序張量，基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法主要包括：對(duì)待測圖像進(jìn)行灰度化預(yù)處理得到灰度圖像，利用5×5矩形星狀結(jié)構(gòu)和韋伯定律得到局部差分投影，進(jìn)行差分計(jì)算和凹凸性統(tǒng)計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于光學(xué)相干層析成像的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法及相關(guān)設(shè)備。所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法的步驟包括：將待存儲(chǔ)的原始數(shù)據(jù)流通過三維編碼模塊轉(zhuǎn)換為具有深度維度的光學(xué)調(diào)制信號(hào)，所述三維編碼模塊基于非均勻采樣算法將二進(jìn)制數(shù)據(jù)映射為多層相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電磁計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多尺度坐標(biāo)注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電磁逆散射成像方法。包括步驟1：利用發(fā)射與接收天線獲取散射場數(shù)據(jù)并通過反向傳播算法生成初始粗糙圖像；步驟2：構(gòu)建由輸入層、多尺度特征提取模塊、自適應(yīng)融合模塊、坐標(biāo)注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及動(dòng)畫控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種不依賴三維引擎的多軌道可控式動(dòng)畫控制系統(tǒng)與方法，包括動(dòng)畫控制模塊、動(dòng)畫軌道模塊、關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)模塊、插值處理模塊、添加動(dòng)畫軌道事件模塊；動(dòng)畫控制模塊用于控制動(dòng)畫軌道的時(shí)間推進(jìn)、時(shí)間跳轉(zhuǎn)設(shè)置與動(dòng)畫播放暫停；動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多元混合表示場景的全局神經(jīng)繪制方法與系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：場景表達(dá)模塊，用于加載多元混合場景數(shù)據(jù)；幾何模塊，用于基于多元混合場景數(shù)據(jù)生成多通道幾何緩沖；光照模塊，包含至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模塊，用于基于多通道幾何...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異常數(shù)據(jù)篩選技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于低空點(diǎn)云的三維建模方法及系統(tǒng)。首先通過低空無人機(jī)非接觸式全覆蓋掃描獲取光伏拍攝區(qū)域的初始三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)比局部區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的高度相似性篩選疑似故障點(diǎn)（含真實(shí)故障點(diǎn)與干擾點(diǎn)）；針對(duì)每個(gè)疑似故...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)特征融合的目標(biāo)檢測方法、設(shè)備和介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：1、通過雙目相機(jī)獲取目標(biāo)的多模態(tài)圖像，得到目標(biāo)對(duì)象的RGB圖像和深度圖像并進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)以及目標(biāo)位置標(biāo)注，從而構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；2、構(gòu)建基于多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種航拍目標(biāo)檢測方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取由圖像傳感器采集的航拍圖像；將航拍圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，得到目標(biāo)檢測結(jié)果；目標(biāo)檢測模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò)；其中，主干網(wǎng)絡(luò)用于對(duì)航拍圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種地質(zhì)勘探場景下的小目標(biāo)視覺檢測方法，獲取初始訓(xùn)練樣本，初始訓(xùn)練樣本包含地質(zhì)領(lǐng)域中需要檢測的小目標(biāo)類型；構(gòu)建初始深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型；初始深度學(xué)習(xí)模型包含主干網(wǎng)絡(luò)CSPDarknet、混合特征融合模塊ASFF...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時(shí)空上下文的多車協(xié)同融合感知方法，該方法首先獲取大規(guī)模開放協(xié)同感知數(shù)據(jù)集。其次將數(shù)據(jù)集中的元數(shù)據(jù)輸入到元數(shù)據(jù)共享和特征提取模塊，得到每輛車的特征表示。然后將自車特征表示和每輛協(xié)作車輛特征表示分別輸入到對(duì)應(yīng)的鄰域時(shí)空模塊，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了基于計(jì)算機(jī)視覺的金融押品勘測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取采集的目標(biāo)房屋抵押品的目標(biāo)視頻，并確定目標(biāo)視頻的目標(biāo)關(guān)鍵幀；從目標(biāo)關(guān)鍵幀中確定與目標(biāo)房屋抵押品的目標(biāo)房屋布局圖和房間類型對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合，以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異常檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種智能燃?xì)怆[患檢測系統(tǒng)，系統(tǒng)包括泄漏監(jiān)測模塊、時(shí)差提取模塊、方向定位模塊、色溫分析模塊和風(fēng)險(xiǎn)聚合模塊。本發(fā)明中，通過提取氣體濃度響應(yīng)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間與空間關(guān)系，構(gòu)建泄漏擴(kuò)散路徑并識(shí)別主導(dǎo)傳播方向，使泄漏趨勢(shì)區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人臉識(shí)別認(rèn)證技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人臉識(shí)別的家庭成員智能認(rèn)證系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集多源圖像數(shù)據(jù)和情境數(shù)據(jù)，并提取人臉特征向量建立成員模板庫；活體判定模塊，用于根據(jù)映射幀組執(zhí)行光流比對(duì)與熱差檢測，獲得活體判定結(jié)果；情境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像識(shí)別的房間狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，屬于圖像識(shí)別檢測領(lǐng)域，包括：獲取房間內(nèi)部的圖像序列，從圖像序列中識(shí)別預(yù)設(shè)核心物件，并追蹤其運(yùn)動(dòng)軌跡；基于預(yù)設(shè)核心物件的靜止?fàn)顟B(tài)、房門關(guān)閉狀態(tài)以及房間內(nèi)無人員存在狀態(tài)，判定房間進(jìn)入最終待檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及電力系統(tǒng)安全運(yùn)行與監(jiān)測的技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于多維電磁數(shù)據(jù)識(shí)別的災(zāi)況監(jiān)測方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法從第一電力節(jié)點(diǎn)采集電壓、電流、磁場數(shù)據(jù)，從電壓數(shù)據(jù)識(shí)別間歇波動(dòng)特征，從電流數(shù)據(jù)識(shí)別瞬態(tài)波動(dòng)特征，并分別計(jì)算間歇匹配值與瞬態(tài)匹配值，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了密閉機(jī)艙多傳感器火災(zāi)監(jiān)測與自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)，具體涉及火災(zāi)監(jiān)測與控制領(lǐng)域，包括通過多模態(tài)傳感器采集并提取第一災(zāi)情特征，進(jìn)而融合傳感器置信度并利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)結(jié)合拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)預(yù)測火情特征，最終生成滅火指令矩陣并優(yōu)化任務(wù)分配。密閉機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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