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								      本發(fā)明涉及政務(wù)數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于云邊協(xié)同的政務(wù)SaaS架構(gòu)及方法，其中一種基于云邊協(xié)同的政務(wù)數(shù)據(jù)處理方法包括：獲取政務(wù)場景特征數(shù)據(jù)，生成場景語義表示；計(jì)算場景語義相似度，評估知識遷移潛力；分析目標(biāo)場景語義特征，基于場景相似度篩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種地震數(shù)據(jù)處理方法，其涉及地震數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取低分辨率地震圖像；對低分辨率地震圖像進(jìn)行注意力卷積操作，以進(jìn)行加權(quán)，并對加權(quán)后的關(guān)鍵特征進(jìn)行非線性變換，得到初始特征；依次對初始特征進(jìn)行兩次注意力卷積操作，以進(jìn)行加權(quán)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于條件擴(kuò)散模型的自監(jiān)督超分辨率圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。該方法通過獲取磁共振設(shè)備采集的T1加權(quán)圖像和第一動脈自旋標(biāo)記圖像，并進(jìn)行上采樣和配準(zhǔn)，獲得第二動脈自旋標(biāo)記圖像；然后基于以3D U?Net模型為去噪網(wǎng)絡(luò)且經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的條件擴(kuò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像去霧方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：在利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)圖像去霧模型對當(dāng)前霧天環(huán)境中采集到的目標(biāo)霧氣圖像進(jìn)行去霧的過程中，生成目標(biāo)霧氣圖像對應(yīng)的目標(biāo)霧氣光照覆蓋圖譜，并基于目標(biāo)霧氣光照覆蓋圖譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于機(jī)器視覺的稀有金屬加工質(zhì)量檢測方法，包括獲取待檢測加工件的多光譜偏振圖像、表面法向圖；重建加工件表面的三維網(wǎng)格模型，將多光譜偏振圖像的像素信息映射為三維網(wǎng)格模型上頂點(diǎn)的多維物理屬性；采用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于圖像處理的疊合板質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：根據(jù)疊合板灰度圖像中像素點(diǎn)的主特征值和次特征值確定像素點(diǎn)的方向相干性；以像素點(diǎn)為中心構(gòu)建該像素點(diǎn)的矩形區(qū)域，得到該像素點(diǎn)矩形區(qū)域中的自相關(guān)系數(shù)序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種結(jié)合視覺和X光檢測技術(shù)的缺陷檢測方法，該方法包括在檢測對象表面覆蓋區(qū)域同步采集視覺圖像數(shù)據(jù)和X光透射數(shù)據(jù)，經(jīng)聯(lián)合預(yù)處理完成噪聲抑制、偽影消除及時(shí)間對齊后，分別提取表面紋理特征和內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種軸封組件表面質(zhì)量檢測方法，其方法包括：對采集的軸封組件表面圖像進(jìn)行邊緣檢測后，進(jìn)行區(qū)域生長，并定位圓形邊緣并提取，將剩余連通域記為特征區(qū)域；通過計(jì)算特征可信度獲得熱裂紋區(qū)域；擬合熱裂紋趨勢線，以特征區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)成像方法，包括以下步驟：S1，基于軸向深度卷積和注意力門控機(jī)制構(gòu)建輕量化網(wǎng)絡(luò)；S2，將實(shí)驗(yàn)采集到的桶信號與散斑進(jìn)行差分關(guān)聯(lián)成像；S3，將差分關(guān)聯(lián)成像結(jié)果輸入到輕量化網(wǎng)絡(luò)中，得到預(yù)估桶信號；S4，構(gòu)建損失函...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于仿生視覺的目標(biāo)探測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取采集到的目標(biāo)光譜信息以及目標(biāo)偏振信息圖；構(gòu)建目標(biāo)光譜信息對應(yīng)的光譜特征金字塔，并確定目標(biāo)偏振信息圖對應(yīng)的目標(biāo)偏振特征，以及基于光譜特征金字塔和目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于無人機(jī)跨攝像頭目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)及方法，涉及圖像關(guān)聯(lián)模型技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明無人機(jī)輔助標(biāo)定模塊通過包括無人機(jī)攝像頭在內(nèi)的多個攝像頭采集視頻，并提取視頻得到多個攝像頭視角的圖像中各個目標(biāo)的像素坐標(biāo)；提取無人機(jī)圖像與GIS地圖中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于跨模態(tài)共性交互的合成圖像檢測方法，包括步驟：輸入圖像被并行送入兩個分支：空域處理分支直接處理原始圖像并利用高頻自增強(qiáng)模塊強(qiáng)化空間域偽影；頻域處理分支則首先通過離散小波變換（DWT）提取高頻分量；然后利用多尺度頻率增強(qiáng)模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件聚合的短視頻信息檢測方法，涉及網(wǎng)絡(luò)空間安全信息檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)事件下的所有短視頻及其多模態(tài)信息，提取事件、視頻及多模態(tài)信息特征；構(gòu)建事件圖，包含事件、視頻和模態(tài)節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)節(jié)點(diǎn)間的包含關(guān)系和相似度建立相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于解耦提示表示的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)自主辨識方法，屬于航天器技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過解耦提示表示實(shí)現(xiàn)域泛化，能夠適應(yīng)復(fù)雜的空間環(huán)境變化，實(shí)現(xiàn)對航天器柔性結(jié)構(gòu)變形和振動的高精度監(jiān)測，并反演出柔性結(jié)構(gòu)的動力學(xué)參數(shù)，為航天器健康狀態(tài)評估和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了基于高分辨率圖像的激光器件生產(chǎn)線動態(tài)監(jiān)控方法，包括：對激光器件生產(chǎn)線上各組件通過高分辨率攝像頭跟蹤得到連續(xù)幀的組件圖像；分析組件圖像中單個組件的中心點(diǎn)分布及邊緣的分布角度，量化單個組件的剛體誤差性；量化單個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧工地管理技術(shù)，其公開了一種用于EPC工程智慧工地的安全管控方法、裝置及系統(tǒng)，提高對施工人員實(shí)際作業(yè)過程中安全裝置佩戴狀態(tài)的識別準(zhǔn)確率。本發(fā)明中的安全管控方法包括：向無人機(jī)發(fā)送廣播指令，廣播指令用于控制無人機(jī)廣播數(shù)據(jù)提取指令；接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N消防頭盔頦帶規(guī)范佩戴檢測方法及裝置，還方法包括獲取消防員頭部原始圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建頦帶?下巴間動態(tài)負(fù)空間表征框（通過拓?fù)涓采w動態(tài)間隙實(shí)現(xiàn)），提取頦帶動態(tài)脫離間隙，執(zhí)行空間約束檢測。若檢測結(jié)果違反頭盔?人體解剖結(jié)構(gòu)空間約束，則生成違...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)感知注意力的實(shí)時(shí)交通目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)，該方法通過構(gòu)建改進(jìn)的Mobilenetv3網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，融入自適應(yīng)通道注意力機(jī)制提取交通目標(biāo)底層語義特征，利用自適應(yīng)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度特征融合。基于交通目標(biāo)運(yùn)動、空間位置及外觀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點(diǎn)云圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種3D目標(biāo)檢測方法、系統(tǒng)、裝置、介質(zhì)；首先對目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)中的點(diǎn)進(jìn)行體素化和網(wǎng)格化，得到網(wǎng)格體素化點(diǎn)云；然后，篩選網(wǎng)格體素化點(diǎn)云中的前景點(diǎn)，經(jīng)特征維度轉(zhuǎn)化后進(jìn)行若干次差分注意力處理、下采樣處理和前景點(diǎn)更...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及了一種電子圖書中的文字識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，通過Transformer與CNN的協(xié)同工作，同時(shí)保留整體結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)特征，能夠準(zhǔn)確分割復(fù)雜形狀輪廓內(nèi)的文字區(qū)域，消除背景圖案對文字識別的干擾。通過形狀分割框定精確的識別范圍，避免傳...
								
            
							
            
							
						
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