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          • 本發(fā)明提供了一種數(shù)字人視頻生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:根據(jù)文本信息篩選出預(yù)設(shè)動(dòng)作模板,得到目標(biāo)動(dòng)作模板;獲取每幀動(dòng)作模板圖像,并基于各骨骼特征點(diǎn)對應(yīng)的特征點(diǎn)位置,得到各骨骼特征點(diǎn)對應(yīng)的位移向量序列;識(shí)...
          • 本申請公開了一種BIM模型與CIM傾斜攝影空間要素對齊融合的方法,包括:將BIM模型提取的空間定位要素轉(zhuǎn)換為地理坐標(biāo)系下的矢量數(shù)據(jù);將矢量數(shù)據(jù)與CIM傾斜攝影實(shí)景模型的空間特征進(jìn)行匹配,通過匹配的特征點(diǎn)集計(jì)算空間變換關(guān)系;根據(jù)空間變換關(guān)系對...
          • 本發(fā)明公開了一種基于三維面部信息采集的點(diǎn)云解析方法及系統(tǒng),屬于三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域,其包括以下步驟:獲取所有2d相機(jī)和3d模組的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù),通過內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)對所有2d相機(jī)和3d模組進(jìn)行標(biāo)定;獲取兩組3d模組對同一目標(biāo)采集的點(diǎn)云和2d相...
          • 一種多平臺(tái)融合的工業(yè)園區(qū)數(shù)字孿生監(jiān)測方法和系統(tǒng)。該方法包括,通過無人機(jī)傾斜攝影采集工業(yè)園區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù),將點(diǎn)云數(shù)據(jù)與BIM模型進(jìn)行配準(zhǔn);采集工業(yè)園區(qū)不同協(xié)議類型的設(shè)備數(shù)據(jù),對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化,過濾無效、重復(fù)或異常數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N產(chǎn)品缺陷檢測方法、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,可以應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對待測產(chǎn)品的初始圖像進(jìn)行注意力特征處理,得到待測產(chǎn)品的注意力特征;對初始圖像進(jìn)行編碼,得到層級(jí)不同的多個(gè)編碼特征;對多個(gè)編碼特征執(zhí)行多次特征重...
          • 本發(fā)明涉及缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種基于改進(jìn)YOLOv5的缺陷檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì);首先通過高清攝像頭采集工業(yè)零件在生產(chǎn)過程中的圖像數(shù)據(jù),針對零件表面缺陷特點(diǎn)進(jìn)行圖像預(yù)處理,提取關(guān)鍵幀并標(biāo)注缺陷區(qū)域,構(gòu)建缺陷檢測數(shù)據(jù)集;其次...
          • 本發(fā)明涉及AI模型優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,揭露了基于AI的集裝箱底板材料檢測方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取集裝箱底板的表面形變拓?fù)鋱D和內(nèi)部聲阻抗矩陣;通過所述集裝箱底板的環(huán)境參數(shù),將所述表面形變拓?fù)鋱D和所述內(nèi)部聲阻抗矩陣進(jìn)行特征關(guān)聯(lián)耦合,得到自適應(yīng)特...
          • 本發(fā)明揭示了一種基于超分辨顯微成像的腫瘤異質(zhì)性分析方法及設(shè)備,涉及醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域。該方法包括:獲取腫瘤成像結(jié)果,所述腫瘤成像結(jié)果通過超分辨顯微成像技術(shù)生成,且所述腫瘤成像結(jié)果中包括腫瘤圖像;確定腫瘤圖像的目標(biāo)區(qū)域;基于所述腫瘤成像結(jié)果,確...
          • 本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種面向內(nèi)裝設(shè)計(jì)的裝修效果展示方法及裸眼VR系統(tǒng)。該方法首先獲取室內(nèi)裝修的裸眼VR視頻每幀的灰度圖像,檢測出灰度圖像中的關(guān)鍵像素點(diǎn)的光流向量以及邊緣像素點(diǎn),根據(jù)目標(biāo)關(guān)鍵像素點(diǎn)的預(yù)設(shè)鄰域內(nèi)的所有關(guān)鍵像素點(diǎn)和...
          • 本發(fā)明公開一種疊層結(jié)構(gòu)圖像的像差校正與像質(zhì)增強(qiáng)方法,包括:根據(jù)像差先驗(yàn)集合,對待測標(biāo)記圖執(zhí)行反卷積預(yù)處理,得到無像差圖像;同時(shí)結(jié)合標(biāo)簽數(shù)據(jù),得到數(shù)據(jù)集;根據(jù)數(shù)據(jù)集基于淺層卷積進(jìn)行特征提取,利用激活函數(shù)操作生成全局特征信息;采用頻域特征與空域...
          • 本發(fā)明涉及激光雷達(dá)領(lǐng)域,提供一種無人艇激光雷達(dá)濾波方法、系統(tǒng)、設(shè)備、產(chǎn)品及介質(zhì),包括將激光雷達(dá)安裝在無人艇上,對周邊環(huán)境進(jìn)行掃描得到掃描坐標(biāo);對掃描坐標(biāo)進(jìn)行格柵化劃分與投影,得到格柵化坐標(biāo),獲取臨近坐標(biāo)集的坐標(biāo)點(diǎn)反射強(qiáng)度,根據(jù)坐標(biāo)點(diǎn)反射強(qiáng)度...
          • 本申請公開了一種信息處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其中所述方法包括:獲得初始測算日期以及測算基礎(chǔ)數(shù)據(jù);對初始測算日期進(jìn)行處理,得到每個(gè)金融產(chǎn)品的實(shí)際測算日期;基于每個(gè)金融產(chǎn)品的測算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及每個(gè)金融產(chǎn)品的實(shí)際測算日期,得到每個(gè)金融產(chǎn)...
          • 本發(fā)明提供的一種商品個(gè)性化推薦方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備,應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明響應(yīng)用戶商品推薦觸發(fā)操作,異步加載本地緩存中的預(yù)加載商品推薦數(shù)據(jù);將用戶行為數(shù)據(jù)和用戶偏好參數(shù)上傳至云端推薦引擎,獲取定制化商品推薦數(shù)據(jù)。通過商品...
          • 本發(fā)明屬于商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了一種基于收銀聯(lián)動(dòng)的智能冰柜自動(dòng)結(jié)算系統(tǒng),包括虛擬訂單生成模塊,在用戶觸發(fā)開門行為時(shí),通過配置于冰柜內(nèi)外部的傳感裝置感知商品的取放動(dòng)作信息,并結(jié)合商品參數(shù)信息,生成與用戶操作對應(yīng)的虛擬訂單項(xiàng),并暫存...
          • 本申請涉及一種基于工程造價(jià)的數(shù)據(jù)協(xié)同系統(tǒng)。該數(shù)據(jù)協(xié)同系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、業(yè)務(wù)邏輯模塊、數(shù)據(jù)同步模塊和終端交互模塊。數(shù)據(jù)獲取模塊通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲取施工場所中的供應(yīng)商的工程物資的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)同步模塊響應(yīng)于企業(yè)終端和供應(yīng)商終端的數(shù)據(jù)修改操作,...
          • 本發(fā)明涉及智能客服系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種多智能體用戶畫像驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)角色定制智能客服系統(tǒng),通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用戶畫像,以深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化客服角色選擇,多個(gè)智能體協(xié)作優(yōu)化服務(wù)策略,并利用自然語言生成技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互。本發(fā)明有效解決了現(xiàn)...
          • 本發(fā)明提供了人工智能與流程自動(dòng)化交叉技術(shù)領(lǐng)域的一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目自動(dòng)審核方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、獲取大量的歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集,通過數(shù)據(jù)集對項(xiàng)目審核模型進(jìn)行訓(xùn)練;步驟S2、將項(xiàng)目審核模型部署至不同項(xiàng)目的聯(lián)邦節(jié)點(diǎn)上;步驟S3...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)的審計(jì)方法及系統(tǒng),涉及審計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,包括采集各類審計(jì)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,通過預(yù)處理后的各類審計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建多源數(shù)據(jù)集,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評估模型,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評估模型對多源數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,識(shí)別潛在的審計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。基于風(fēng)險(xiǎn)評估模型...
          • 本發(fā)明公開了一種農(nóng)作物良種培育產(chǎn)量早期預(yù)測方法,涉及農(nóng)作物良種培育技術(shù)領(lǐng)域,利用區(qū)塊鏈的聯(lián)盟鏈技術(shù)以及數(shù)據(jù)傳感收集模塊,收集當(dāng)前作物生長環(huán)境的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),利用記錄與更新模塊,提取近半年內(nèi)作物生長環(huán)境的歷史數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)計(jì)算模塊,并將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和...
          • 本發(fā)明公開了一種基于遙感反演與食物網(wǎng)模型的植被最適水位評估方法,步驟如下:對目標(biāo)淺水湖泊的多光譜遙感影像進(jìn)行分析處理,提取目標(biāo)淺水湖泊中沉水植被面積數(shù)據(jù);獲取目標(biāo)淺水湖泊歷年多源數(shù)據(jù);構(gòu)建一個(gè)評估沉水植被最適水位的適應(yīng)性食物網(wǎng)模型;模型構(gòu)建...
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