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								      本申請(qǐng)涉及電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種折疊機(jī)構(gòu)、電子設(shè)備及電子設(shè)備的裝配方法。折疊機(jī)構(gòu)包括第一門(mén)板和第二門(mén)板，第一門(mén)板和第二門(mén)板轉(zhuǎn)動(dòng)連接，第一門(mén)板還與第一中框連接，第二門(mén)板還與第二中框連接，第一門(mén)板的表面設(shè)置有至少一個(gè)第一補(bǔ)償膠槽，第一補(bǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝吮苷戏椒?、裝置和系統(tǒng)，涉及環(huán)境感知領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)第一場(chǎng)景圖像，確定第一位置信息，第一場(chǎng)景圖像包括設(shè)置于第二物體上的第一輔助設(shè)備，第一位置信息用于指示第一輔助設(shè)備與第一物體之間的相對(duì)位置；確定來(lái)自第一輔助設(shè)備的第一參考信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，提供了一種山區(qū)航道橋墩主動(dòng)防碰撞視覺(jué)監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)，所述方法包括：定時(shí)獲取目標(biāo)區(qū)域能見(jiàn)度數(shù)值；根據(jù)目標(biāo)區(qū)域能見(jiàn)度數(shù)值，生成模式選擇指令；獲取目標(biāo)區(qū)域的實(shí)時(shí)圖像；根據(jù)所述模式選擇指令，識(shí)別目標(biāo)區(qū)域?qū)崟r(shí)圖像中的有效信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N多手識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，其方法包括：持續(xù)獲取車(chē)廂內(nèi)部環(huán)境的監(jiān)控圖像，獲取每一幀監(jiān)控圖像中的手部圖像；選定間隔設(shè)定時(shí)長(zhǎng)的兩幀監(jiān)控圖像，將兩幀監(jiān)控圖像中先獲取的監(jiān)控圖像作為在先幀監(jiān)控圖像，后獲取的監(jiān)控圖像作為在后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N情緒識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車(chē)輛，涉及智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。在本申請(qǐng)技術(shù)方案中，以用戶的語(yǔ)音特征信息和相對(duì)應(yīng)的人臉特征信息，通過(guò)所建立的情緒識(shí)別模型，結(jié)合實(shí)現(xiàn)對(duì)情緒識(shí)別結(jié)果的獲取，與現(xiàn)有技術(shù)中的以聲音信號(hào)識(shí)別情緒的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┯糜谛腥塑壽E預(yù)測(cè)的方法及系統(tǒng)，其包括：根據(jù)場(chǎng)景中行人的歷史軌跡視頻確定所述行人的空間坐標(biāo)，并根據(jù)所述行人的空間坐標(biāo)生成所述行人的第一視角的視覺(jué)圖像；分別利用預(yù)先訓(xùn)練第一圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第二圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別從目標(biāo)行人的空間坐標(biāo)生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于巡檢機(jī)器人的安防監(jiān)控方法，屬于安防監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中使用固定攝像頭存在安全死角以及由于背景運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)不準(zhǔn)確的問(wèn)題。方法包括：獲取所述巡檢機(jī)器人拍攝的連續(xù)視頻圖像；基于所述視頻圖像使用移動(dòng)場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種車(chē)標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及車(chē)輛，其中，車(chē)標(biāo)檢測(cè)方法包括：獲取車(chē)輛在同一位置的第一圖像和第二圖像，第一圖像和第二圖像分別為圖像采集設(shè)備在第一曝光模式下和第二曝光模式下采集的包含車(chē)標(biāo)和行車(chē)燈的圖像，第一曝光模式對(duì)應(yīng)的曝光度大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種適應(yīng)不同視場(chǎng)速度的圖像穩(wěn)定湍流抑制方法，屬于湍流視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待抑制湍流視頻圖像；提取所述待抑制湍流視頻圖像中各幀圖像的特征點(diǎn)并生成各幀圖像相對(duì)于其前一幀圖像特征點(diǎn)的橫向位移圖和縱向位移圖；基于橫向位移圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種移動(dòng)場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，屬于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)閾值選擇困難，多幀對(duì)齊配準(zhǔn)過(guò)程中，算力消耗大、僅適應(yīng)存在角點(diǎn)特征的問(wèn)題。方法包括：獲取包括待檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻圖像；提取所述視頻圖像中各幀圖像的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種自動(dòng)駕駛模型的預(yù)訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及車(chē)輛，采用生成圖像子集的方式分批對(duì)模型預(yù)訓(xùn)練所需的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行生成和數(shù)據(jù)預(yù)熱，基于數(shù)據(jù)預(yù)熱完成的圖像子集自動(dòng)對(duì)待訓(xùn)練模型進(jìn)行增量訓(xùn)練和模型驗(yàn)證。相比于對(duì)全部圖像數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行生產(chǎn)和數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種目標(biāo)檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法，獲取圖像樣本對(duì)數(shù)據(jù)，將圖像樣本對(duì)輸入至第一、第二目標(biāo)檢測(cè)模型，第一、第二目標(biāo)檢測(cè)模型的模型結(jié)構(gòu)與待訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)模型的模型結(jié)構(gòu)、模型參數(shù)相同，計(jì)算第一、第二樣本檢測(cè)損失函數(shù)值、特征損失函數(shù)值，根據(jù)第一樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于萬(wàn)噸級(jí)散貨船船型數(shù)據(jù)庫(kù)的三維重建方法，包括，S 1.在船舶上設(shè)置船舶標(biāo)記點(diǎn)，在螺旋卸船機(jī)的垂直臂上設(shè)置動(dòng)態(tài)標(biāo)記點(diǎn)；S2.啟動(dòng)船艙掃描裝置掃描各船艙獲得基于動(dòng)態(tài)標(biāo)記點(diǎn)的船艙三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；掃描船舶甲板面獲得基于動(dòng)態(tài)標(biāo)記點(diǎn)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種去除移動(dòng)目標(biāo)的三維重建方法，屬于三維重建方法技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中在三維重建過(guò)程中由于所拍攝照片含有運(yùn)動(dòng)物體導(dǎo)致重建精度不高的問(wèn)題的問(wèn)題。方法包括：獲取包括待重建目標(biāo)的視頻圖像；基于所述視頻圖像，使用移動(dòng)場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種人臉驅(qū)動(dòng)模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括：從三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)臉部運(yùn)動(dòng)系數(shù)，臉部運(yùn)動(dòng)系數(shù)用于表征三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的面部運(yùn)動(dòng)信息；通過(guò)循環(huán)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的第一生成器對(duì)與三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的音頻訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N生成圖像的方法、系統(tǒng)以及電子設(shè)備，方法應(yīng)用于電子設(shè)備，方法包括：響應(yīng)于用戶的操作，獲取第一圖像數(shù)據(jù)；將第一圖像數(shù)據(jù)壓縮為第一特征向量；向服務(wù)器發(fā)送第一特征向量；接收服務(wù)器發(fā)送的第一差值特征；根據(jù)第一圖像數(shù)據(jù)和第一差值特征生成...
								
            
							
            
							
						
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								      一種語(yǔ)言圖像自然模型架構(gòu)和設(shè)備裝置，是在語(yǔ)言文本與可視的圖形圖像視頻影像之間構(gòu)建自然的對(duì)應(yīng)映射轉(zhuǎn)換系統(tǒng)機(jī)制架構(gòu)，對(duì)于主干大肢體造型、末端小肢體造型、造型變換涉及的運(yùn)動(dòng)軌跡，進(jìn)行分析歸納歸類(lèi)，使用或者根據(jù)造型以及運(yùn)動(dòng)軌跡序列，表達(dá)或者理解特定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N圖像優(yōu)化處理方法、裝置及電子設(shè)備，獲取待優(yōu)化圖像以及電子設(shè)備的資源狀態(tài)信息后，基于該資源狀態(tài)信息，確定電子設(shè)備上部署的圖像優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)運(yùn)行參數(shù)，從而基于圖像優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)運(yùn)行參數(shù)，對(duì)待優(yōu)化圖像進(jìn)行優(yōu)化處理，輸出目標(biāo)圖像；其...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)空信息動(dòng)態(tài)融合的壓縮視頻質(zhì)量增強(qiáng)方法，主要包括以下步驟：構(gòu)建時(shí)間特征提取器和空間特征提取器分別提取時(shí)間信息和目標(biāo)幀的空間信息；構(gòu)建時(shí)空信息動(dòng)態(tài)加權(quán)融合模塊，自適應(yīng)地聚合時(shí)間信息和空間信息；構(gòu)建多通道增強(qiáng)殘差塊作為質(zhì)量增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉驅(qū)動(dòng)模型訓(xùn)練、人臉圖像合成方法，通過(guò)將第一身份人臉圖像作為驅(qū)動(dòng)人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動(dòng)模型，得到第一合成人臉圖像；將第二身份人臉圖像作為驅(qū)動(dòng)人臉圖像，與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動(dòng)模型，得到第二合成...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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