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          • 本發(fā)明提供基于BIM的大型預制構件吊裝安全管控方法及系統(tǒng),涉及預制構件吊裝技術領域,本發(fā)明結合BIM技術,對吊裝機構吊裝預制構件時承受的壓力、存放預制構件時受熱受損傷、雨水侵染導致的預制構件強度衰減三方面進行分析,基于耦合壓力、雨水強度衰減...
          • 本發(fā)明涉及廢舊布料分類回收技術領域,具體涉及基于機器視覺的廢舊布料分類回收方法。其方法包括:獲取待分類廢舊布料的高光譜圖像數(shù)據(jù)、三維點云數(shù)據(jù)及偏振光圖像數(shù)據(jù),基于上述數(shù)據(jù)分別構建高光譜特征圖、三維幾何特征圖以及偏振光學特征圖,并將其分別輸入...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的廣告投放智能監(jiān)測系統(tǒng)及方法,涉及廣告投放智能監(jiān)測技術領域,本發(fā)明包括:S10:生成目標廣告的實時投放特征;S20:尋找目標關聯(lián)節(jié)點,并分析目標廣告投放策略的優(yōu)化指數(shù);S30:對目標廣告的策略優(yōu)化對象進行確定...
          • 本發(fā)明涉及政務數(shù)據(jù)分析技術領域,公開了一種基于云邊協(xié)同的政務SaaS架構及方法,其中一種基于云邊協(xié)同的政務數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取政務場景特征數(shù)據(jù),生成場景語義表示;計算場景語義相似度,評估知識遷移潛力;分析目標場景語義特征,基于場景相似度篩...
          • 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)處理技術領域。包括:獲取低分辨率地震圖像;對低分辨率地震圖像進行注意力卷積操作,以進行加權,并對加權后的關鍵特征進行非線性變換,得到初始特征;依次對初始特征進行兩次注意力卷積操作,以進行加權;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于條件擴散模型的自監(jiān)督超分辨率圖像增強方法及系統(tǒng)。該方法通過獲取磁共振設備采集的T1加權圖像和第一動脈自旋標記圖像,并進行上采樣和配準,獲得第二動脈自旋標記圖像;然后基于以3D U?Net模型為去噪網(wǎng)絡且經(jīng)過預訓練的條件擴...
          • 本申請公開了一種圖像去霧方法、裝置、設備及存儲介質,涉及人工智能技術領域,包括:在利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的目標圖像去霧模型對當前霧天環(huán)境中采集到的目標霧氣圖像進行去霧的過程中,生成目標霧氣圖像對應的目標霧氣光照覆蓋圖譜,并基于目標霧氣光照覆蓋圖譜...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域,公開了基于機器視覺的稀有金屬加工質量檢測方法,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)格模型上頂點的多維物理屬性;采用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術領域,尤其涉及基于圖像處理的疊合板質量檢測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟:根據(jù)疊合板灰度圖像中像素點的主特征值和次特征值確定像素點的方向相干性;以像素點為中心構建該像素點的矩形區(qū)域,得到該像素點矩形區(qū)域中的自相關系數(shù)序列...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測技術領域,公開了一種結合視覺和X光檢測技術的缺陷檢測方法,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)合預處理完成噪聲抑制、偽影消除及時間對齊后,分別提取表面紋理特征和內部結構特征,通過...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術領域,具體涉及一種軸封組件表面質量檢測方法,其方法包括:對采集的軸封組件表面圖像進行邊緣檢測后,進行區(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)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于輕量化網(wǎng)絡的關聯(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制構建輕量化網(wǎng)絡;S2,將實驗采集到的桶信號與散斑進行差分關聯(lián)成像;S3,將差分關聯(lián)成像結果輸入到輕量化網(wǎng)絡中,得到預估桶信號;S4,構建損失函...
          • 本申請公開了一種基于仿生視覺的目標探測方法、裝置、設備及介質,涉及人工智能技術領域,包括:獲取采集到的目標光譜信息以及目標偏振信息圖;構建目標光譜信息對應的光譜特征金字塔,并確定目標偏振信息圖對應的目標偏振特征,以及基于光譜特征金字塔和目標...
          • 本發(fā)明公開一種基于無人機跨攝像頭目標檢測與跟蹤系統(tǒng)及方法,涉及圖像關聯(lián)模型技術領域。本發(fā)明無人機輔助標定模塊通過包括無人機攝像頭在內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的像素坐標;提取無人機圖像與GIS地圖中的...
          • 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模塊強化空間域偽影;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模塊...
          • 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)絡空間安全信息檢測技術領域。該方法包括:獲取目標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;構建事件圖,包含事件、視頻和模態(tài)節(jié)點,并根據(jù)節(jié)點間的包含關系和相似度建立相...
          • 本發(fā)明公開了一種基于解耦提示表示的目標動力學參數(shù)自主辨識方法,屬于航天器技術領域。該方法通過解耦提示表示實現(xiàn)域泛化,能夠適應復雜的空間環(huán)境變化,實現(xiàn)對航天器柔性結構變形和振動的高精度監(jiān)測,并反演出柔性結構的動力學參數(shù),為航天器健康狀態(tài)評估和...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域,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...
          • 本發(fā)明涉及智慧工地管理技術,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),提高對施工人員實際作業(yè)過程中安全裝置佩戴狀態(tài)的識別準確率。本發(fā)明中的安全管控方法包括:向無人機發(fā)送廣播指令,廣播指令用于控制無人機廣播數(shù)據(jù)提取指令;接...
          • 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),構建頦帶?下巴間動態(tài)負空間表征框(通過拓撲覆蓋動態(tài)間隙實現(xiàn)),提取頦帶動態(tài)脫離間隙,執(zhí)行空間約束檢測。若檢測結果違反頭盔?人體解剖結構空間約束,則生成違...
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