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          • 本發(fā)明屬于圖像生成領(lǐng)域,具體涉及了一種基于球面反射腔體參數(shù)優(yōu)化的三維圖像生成方法,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)缺乏協(xié)同優(yōu)化機制,導(dǎo)致成像精度低且適應(yīng)性差的問題。本發(fā)明包括:獲取腔體內(nèi)壁光學特性生成反射路徑偏移量對照表,測量腔體形變偏差構(gòu)建幾何補償映射關(guān)...
          • 本發(fā)明公開基于圖像和路網(wǎng)拓撲關(guān)系的交叉口區(qū)域提取方法及系統(tǒng),涉及計算機圖形學與地理信息科學技術(shù)領(lǐng)域,解決傳統(tǒng)交叉口提取方法提取效果不佳的技術(shù)問題;本發(fā)明包括步驟1:利用道路網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息生成對應(yīng)的圖像;步驟2:篩選所有圖像中的有效輪廓,并創(chuàng)...
          • 本發(fā)明公開了一種分形驅(qū)動的腹腔鏡Toldt氏線定位方法、裝置及介質(zhì),所述方法包括:獲取若干腹腔鏡視頻幀;根據(jù)Toldt氏線分割模型對若干腹腔鏡視頻幀進行特征建模,得到多尺度特征圖;對多尺度特征圖進行多尺度時空特征融合與聚合處理,將處理所得結(jié)...
          • 本發(fā)明適用于工業(yè)安全檢測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于中紅外相機的氣體泄漏危險等級評級模型及系統(tǒng)。所述模型以多源異構(gòu)數(shù)據(jù)為輸入,通過四層邏輯實現(xiàn)風險量化:多參數(shù)輸入層接收物理參數(shù)、環(huán)境參數(shù)、介質(zhì)特性參數(shù)及空間參數(shù);數(shù)據(jù)預(yù)處理層通過歸一化函數(shù)將異構(gòu)...
          • 本發(fā)明涉及用于機器視覺的AI邊緣計算方法及系統(tǒng),包括多個邊緣計算機、AI控制終端和多個視覺采集端;視覺采集端包括攝像頭和外殼,外殼的一端穿設(shè)有絕緣管,絕緣管內(nèi)穿設(shè)有內(nèi)管,且絕緣管位于外殼內(nèi)的一端端部封閉;絕緣管位于外殼內(nèi)的一端套設(shè)有安裝固定...
          • 本發(fā)明提供一種基于無人機巡檢的林區(qū)監(jiān)控方法及系統(tǒng),首先獲取目標林區(qū)包含地理位置標識及地形特征參數(shù)的歷史巡檢數(shù)據(jù)集合,據(jù)此生成指示飛行路徑與圖像采集節(jié)點的初始巡檢航線,接著調(diào)用搭載多光譜傳感器的無人機按航線動態(tài)巡檢,獲取不同時間戳下多個監(jiān)測區(qū)...
          • 本申請涉及FOD檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于機場跑道的車載式FOD動態(tài)檢測與定位方法,本申請?zhí)岢鲆韵路桨福椒ㄍㄟ^車載設(shè)備采集的目標數(shù)據(jù)生成目標圖像,提取其中的畸變片段并構(gòu)建動態(tài)特征樹。結(jié)合車輛運動參數(shù)和掃描視角信息,在特征節(jié)點下生成臨時子節(jié)...
          • 本發(fā)明提供了一種面向全息通信的三維點云采樣?語義聯(lián)合優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及全息通信技術(shù)領(lǐng)域。包括:語義通信系統(tǒng)中的發(fā)送端提取原始點云的語義特征;針對原始點云中的每個點,基于該點的多個相鄰點的語義特征分別與該點的語義特征之間的相關(guān)性,確定...
          • 本發(fā)明提供的基于智慧漁業(yè)的魚體關(guān)鍵點檢測方法及系統(tǒng),包括:獲取魚體圖像;將魚體圖像輸入至魚體關(guān)鍵點檢測模型中,在魚體圖像中檢測出多個關(guān)鍵點;其中,魚體關(guān)鍵點檢測模型是將HRNet模型中的Basic Block全部替換為BM Block,所述...
          • 本發(fā)明公開了多源傳感融合的高速公路邊坡地質(zhì)災(zāi)害實時預(yù)警方法,具體涉及安全預(yù)警監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,用于解決現(xiàn)有融合系統(tǒng)在深層隱蔽性災(zāi)變初期因多源數(shù)據(jù)虛假一致性導(dǎo)致漏報的問題;通過采集邊坡多源地質(zhì)參數(shù)時序數(shù)據(jù),分析能量轉(zhuǎn)換效率微分熵突變以生成異常關(guān)聯(lián)...
          • 本申請涉及了一種直播講書噪音處理方法以及系統(tǒng),本方法首先分為兩條路線,其中第一條路線是提取音頻片段的聲頻圖,然后將聲頻圖轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu);第二條路線是提取音頻片段的二維時序圖,然后將二維時序圖轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu);然后基于圖注意力機制融合不同域的聲頻圖...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學影像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于醫(yī)學影像的左室順應(yīng)性評估方法及系統(tǒng),包括以下步驟:通過CT影像獲取左室心尖至二尖瓣環(huán)平面三維坐標,調(diào)用薄板樣條插值算法建立左室長軸模型,同步獲取超聲舒張末期內(nèi)徑,將所述左室長軸模型和所述超聲舒張...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于自然語言交互的AI診斷模型動態(tài)調(diào)優(yōu)方法及系統(tǒng),接收醫(yī)生輸入的自然語言指令,對自然語言指令進行預(yù)處理;將預(yù)處理后的指令輸入到BERT模型中,通過BERT模型中的多頭自注意力機制,捕捉指令中各個詞語之間的語...
          • 本發(fā)明提供了基于有害結(jié)局路徑的動脈粥樣硬化風險評估方法及系統(tǒng),涉及計算化學與計算毒理學交叉領(lǐng)域,包括:提取待測化學物質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)特征;將提取的分子結(jié)構(gòu)特征輸入到訓(xùn)練好的風險評分模型中,得到動脈粥樣硬化的風險評分;本發(fā)明通過將AOP的生物傳導(dǎo)...
          • 本發(fā)明屬于智能養(yǎng)殖與機器人技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及面向養(yǎng)豬平臺的豬舍機器人健康監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)。本系統(tǒng)旨在解決現(xiàn)有監(jiān)測數(shù)據(jù)非連續(xù)性致預(yù)警滯后的問題。該系統(tǒng)包括:靜態(tài)哨點節(jié)點子系統(tǒng),用于連續(xù)高頻采集數(shù)據(jù)、生成異常評分并發(fā)送分診請求;移動診斷與服...
          • 本發(fā)明涉及急診醫(yī)學技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種急診科患者全方位監(jiān)護急救系統(tǒng),包括患者信息管理單元、實時檢測單元、行為特征識別單元、智能預(yù)警與決策支持單元、遠程協(xié)作與通訊單元。本發(fā)明通過創(chuàng)傷專用多模態(tài)監(jiān)測架構(gòu)與動態(tài)抗干擾機制,實現(xiàn)急性創(chuàng)傷患者血流動力...
          • 本發(fā)明提供了一種高生物相容性植入極細絞線導(dǎo)體及其制造方法,通過采用若干根復(fù)合線單絲絞合形成絞線導(dǎo)體,復(fù)合線單絲由高強度惰性合金材料的芯線以及依次包裹在芯線外部的高純銀和耐腐蝕層復(fù)合而成,實現(xiàn)該絞線導(dǎo)體在生物體內(nèi)長期保持優(yōu)異的生物相容性、導(dǎo)電...
          • 本發(fā)明提供一種變剛度抗疲勞的柔性電纜,涉及電纜技術(shù)領(lǐng)域,該柔性電纜,包括:沿電纜軸向貫通設(shè)置的導(dǎo)熱通道,圍繞導(dǎo)熱通道螺旋設(shè)置的導(dǎo)體,包覆導(dǎo)熱通道及導(dǎo)體的填充層,內(nèi)側(cè)設(shè)有儲存腔的屏蔽層,包含多個剛性調(diào)節(jié)單元的調(diào)節(jié)層,其中,導(dǎo)熱通道內(nèi)設(shè)有導(dǎo)熱液...
          • 本發(fā)明公開一種用于新能源汽車的高壓鋁合金電源線及其制備方法,屬于新能源汽車部件,由內(nèi)至外依次包括導(dǎo)體、絕緣層、屏蔽層和外護套;屏蔽層包括以下質(zhì)量分數(shù)的制備原料:10~20%改性炭黑和5~20%加碳纖維POM和余量硅橡膠;制備改性炭黑的工藝,...
          • 本申請涉及電纜制備技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種高柔性復(fù)合拖鏈電纜的制備工藝,該工藝包括:S1:將多股金屬絲絞繞成電纜導(dǎo)體;S2:按重量比添加絕緣層原料制作絕緣層膠料;S3:利用芯線絕緣押出機將絕緣層膠料包覆于電纜導(dǎo)體表面,對經(jīng)包覆處理得到的電纜進...
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