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          • 本申請揭示了一種基于設備互聯(lián)的水土保持設施驗收預警方法、裝置和計算機,接收預設時間范圍內多個位置監(jiān)控終端以預設頻率發(fā)送的位置信息,并形成活動范圍圖;根據活動范圍圖與預設地域范圍的差異判斷是否發(fā)送預警信號;根據總土方量信息與預設土方量的差異判...
          • 本發(fā)明公開了一種基于低空飛行的多通道氣象風險預警信息自適應靶向發(fā)布系統(tǒng)及方法,解決現(xiàn)有低空氣象預警時空分辨率低、風險識別單一、信息針對性不足的問題;系統(tǒng)整合空基、天基、地基、社會及地形數據,經融合生成低空氣象動態(tài)數據庫;通過AI模型提取風切...
          • 本發(fā)明公開了一種復雜環(huán)境下吸氣式感煙火災的分級探測方法及系統(tǒng),涉及消防預警技術領域,該方法包括:識別復雜環(huán)境下監(jiān)測區(qū)域的通風口,在通風口上布設吸氣式感煙設備;對通風口進行狀態(tài)監(jiān)測,得到通風口的工作模式參數,包括通風啟停狀態(tài)、風速大小和通風方...
          • 本發(fā)明屬于智慧校園技術領域,涉及基于大數據的智慧校園安全管理預警方法與系統(tǒng)。該方法包括:采集外來車輛的登記信息、實時行為數據與所處環(huán)境的狀態(tài)信息;構建動態(tài)時空圖,并在動態(tài)時空圖中生成反映部署節(jié)點之間關系的邊屬性;計算外來車輛的合理路徑集合,...
          • 本申請涉及無人售貨技術領域,具體公開了一種無感支付方法及裝置,方法包括:通過柜體頂部與側面布設的雙目攝像頭及紅外陣列采集多名客戶取貨畫面,利用姿態(tài)估計提取手部關鍵點并以多目標跟蹤區(qū)分身份;貨架層板下的重力傳感器檢測各貨位重量變化,并與視覺軌...
          • 本發(fā)明提供了一種基于頻域解耦與邊緣信息融合的偽裝動物檢測方法,涉及圖像處理技術領域,本發(fā)明使用圖像頻域解耦器,通過可學習高斯濾波器組動態(tài)分離低頻(全局結構)/高頻(邊緣細節(jié))特征,并將其高效利用于邊緣輪廓預測器與偽裝目標檢測器中,有效提高了...
          • 本申請涉及圖像識別技術領域,尤其涉及一種輕量化井下非規(guī)則形狀防護裝備識別方法,包括數據采集;構建目標識別模型識別數據集中圖像數據內的目標特征,目標識別模型以YOLOv11模型為基礎,其主干網絡為星形主干網絡,頸部網絡設計雙分支CAA和DSC...
          • 本申請適用于圖像識別技術領域,提供了一種票據識別方法、裝置、設備及存儲介質,待識別票據的多模態(tài)特征是融合待識別票據的不同類型的信息得到的特征,不同類型的信息能夠進行互補與對齊,使得待識別票據的多模態(tài)特征能夠更準確的表征待識別票據的圖像,得到...
          • 一種財務單據處理方法、裝置及電子設備,涉及數據處理領域。在該方法中,獲取待處理的財務單據的原始圖像;獲取變更后的目標業(yè)務規(guī)則和與目標業(yè)務規(guī)則相關的關鍵字段和差異區(qū)域描述符;根據關鍵字段匹配對應的目標模板;根據目標業(yè)務規(guī)則和差異區(qū)域描述符,對...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的鈦合金顯微組織識別方法、系統(tǒng)及介質,屬于圖像識別的技術領域,基于訓練后的圖像識別模型,將預處理后的顯微圖像進行序列化處理,并輸入至Transformer編碼器,并將Transformer編碼器提取的特征分別輸出...
          • 本發(fā)明公開了一種工程車輛的清洗控制方法和控制系統(tǒng),屬于工程車輛維護和保養(yǎng)技術領域。本發(fā)明的工程車輛的清洗控制方法,首先采集工程車輛的第一圖像和第二圖像,再生成清洗槍在每一掃描時刻的噴嘴流量,清洗槍沿對應掃描軌跡作業(yè),第一節(jié)流閥和第二節(jié)流閥保...
          • 本發(fā)明公開了一種防爆型智能視頻監(jiān)控控制系統(tǒng),涉及智能安防技術領域,包括:采集模塊:用于采集多光譜視頻數據,生成分區(qū)時序原始數據集;特征提取模塊:用于提取像素強度變化,構建原生波動譜;聯(lián)動因子構建模塊:用于基于同一區(qū)域多通道原生波動譜,構建多...
          • 本發(fā)明公開了一種航運物流實時危險品識別系統(tǒng)及方法,具體涉及物流管理領域,所述系統(tǒng)包括圖像采集模塊、圖像分析模塊、復核模塊和智能訓練模塊;所述圖像采集模塊用于實時采集貨車通過安檢通道時生成的X射線透視圖像;所述圖像分析模塊采用改進的YOLOv...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N基于大模型的巖體中異常識別方法和裝置,涉及目標檢測、風險識別技術領域。該方法包括:對目標區(qū)域內進行視頻采集,得到視頻數據;對視頻幀的待分割區(qū)域進行隨機采樣,得到不同特征對應的提示信息;通過目標圖像分割大模型根據提示信息和視頻幀...
          • 一種基于YOLO11改進的高性能工地安全帽檢測方法,屬于人工智能與計算機視覺技術領域,通過對YOLO11中Neck部分進行結構級輕量化重構,全面優(yōu)化Neck的計算效率和結構適配性,將傳統(tǒng)Conv模塊替換為由深度卷積和點卷積組合而成的Dept...
          • 本發(fā)明涉及光伏施工檢測技術領域,公開了一種光伏施工無人機巡檢圖像智能分析平臺。該平臺通過無人機采集施工目標的實時圖像、位置及環(huán)境參數信息;檢索歷史巡檢圖像數據集合,對圖像特征歸類,提取歷史缺陷和分析數據,獲得歷史分析分數集合并優(yōu)化處理為歷史...
          • 本發(fā)明公開了一種基于事件相機的端到端實時小目標無人機檢測方法,屬于無人機檢測技術領域,首先同步采集RGB圖像與事件流,并將事件流處理為時空體素網格,隨后通過SNN和CNN雙流網絡分別提取事件的動態(tài)特征與RGB的視覺特征,再通過編碼器利用跨注...
          • 本發(fā)明公開了一種融合像素級先驗知識與模板匹配的SAR目標檢測方法,根據SAR目標切片數據集,獲取目標的強度統(tǒng)計信息;依據先驗知識,通過滑動窗遍歷待檢測全景圖,獲得像素點位置信息;進行K?means聚類得到初步預測目標的中心位置坐標;使用網格...
          • 本發(fā)明涉及圖像分析技術領域,具體涉及一種水溝電纜槽吊裝一體機施工方法及設備。獲取施工過程中各個時刻下的雙目圖像,并基于像素點的灰度與位置特征進行配準,生成高精度深度圖;對單目圖像進行劃分得到待處理區(qū)域,并利用區(qū)域相似性實現(xiàn)跨時刻匹配,得到匹...
          • 本發(fā)明公開了一種基于點云數據的靶紙識別方法,屬于靶紙識別方法領域,包括以下步驟:步驟一、通過激光雷達采集靶場環(huán)境的原始點云數據;步驟二、抗雨霧干擾處理;步驟三、大風晃動補償;步驟四、基礎曲面重建,執(zhí)行隨機采樣一致性平面擬合;步驟五、褶皺區(qū)域...
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