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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的湖泊水環(huán)境參數(shù)遙感反演方法,包括基于遙感數(shù)據(jù)與同步實(shí)測(cè)水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與質(zhì)量控制,提取待分析的水體反射率特征波段及水質(zhì)參數(shù);分析建模所涉及的關(guān)鍵影響因素,確定主要因子及影響水平,構(gòu)建正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N轉(zhuǎn)運(yùn)站粉塵濃度預(yù)測(cè)方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備,屬于粉塵濃度測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取轉(zhuǎn)運(yùn)站內(nèi)的目標(biāo)測(cè)量點(diǎn)的實(shí)時(shí)粉塵濃度數(shù)值;獲取向目標(biāo)測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行物料輸送的關(guān)聯(lián)輸送皮帶上的物料的輸送參數(shù)集,輸送參數(shù)集包括物料屬性以及未來(lái)多個(gè)時(shí)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于生成式AI的聚合反應(yīng)溫度優(yōu)化方法及裝置,服務(wù)端方法包括:通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)采集并預(yù)處理用于聚合反應(yīng)的反應(yīng)釜內(nèi)的多源數(shù)據(jù),得到反應(yīng)釜內(nèi)的實(shí)時(shí)狀態(tài)信息;將實(shí)時(shí)狀態(tài)信息輸入預(yù)先訓(xùn)練的生成式AI模型中,輸出未來(lái)預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的溫度變化...
          • 本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)分析的黑木耳高鐵菌株雜交選育優(yōu)化方法。涉及大數(shù)據(jù)分析及黑木耳品種培育領(lǐng)域,該方法包括:步驟S1:采集菌株基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、雜交過(guò)程數(shù)據(jù)、培養(yǎng)環(huán)境參數(shù)及外部參考數(shù)據(jù),并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與結(jié)構(gòu)化處理;步驟S2:采用偏置隨機(jī)鍵遺傳算法對(duì)...
          • 本發(fā)明涉及SRAM技術(shù)領(lǐng)域,提供一種SRAM芯片、SRAM芯片控制方法及電子設(shè)備,SRAM芯片包括SRAM陣列,行解碼器和列解碼器;行解碼器對(duì)應(yīng)每行6T?SRAM單元設(shè)置有字線;每列6T?SRAM單元的接地端通過(guò)放電NMOS管接地;列解碼器...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音分離方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:以預(yù)設(shè)近場(chǎng)說(shuō)話人方向?yàn)檎Z(yǔ)音增強(qiáng)方向?qū)溈孙L(fēng)陣列信號(hào)進(jìn)行波束形成處理得到第一近場(chǎng)說(shuō)話人信號(hào);以預(yù)設(shè)遠(yuǎn)場(chǎng)說(shuō)話人方向?yàn)檎Z(yǔ)音增強(qiáng)方向?qū)溈孙L(fēng)陣列信號(hào)進(jìn)行波...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種音頻變焦方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:以預(yù)設(shè)方向?yàn)檎Z(yǔ)音增強(qiáng)方向?qū)溈孙L(fēng)陣列信號(hào)進(jìn)行波束形成處理得到增強(qiáng)信號(hào),其中,預(yù)設(shè)方向根據(jù)攝像裝置的拍攝方向確定;根據(jù)攝像裝置的視頻變焦倍數(shù)將增...
          • 本發(fā)明涉及LCD顯示技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)一種用于LCD屏幕的條形碼動(dòng)態(tài)顯示方法和系統(tǒng),方法包括:主控單元接收上位機(jī)發(fā)送的JSON格式數(shù)據(jù)包,解析JSON格式數(shù)據(jù)包以提取原始數(shù)據(jù);根據(jù)JSON格式數(shù)據(jù)包,基于LCD屏幕寬度與目標(biāo)顯示比例的自適應(yīng)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種亮度調(diào)節(jié)控制方法與亮度調(diào)節(jié)裝置,涉及車(chē)載系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域。其中,亮度調(diào)節(jié)控制方法包括獲取光線參數(shù)與位置數(shù)據(jù)、時(shí)間信息;確定車(chē)輛的當(dāng)前場(chǎng)景;生成對(duì)應(yīng)的控制信號(hào),驅(qū)動(dòng)背光光源工作。本申請(qǐng)通過(guò)融合光線參數(shù)、位置數(shù)據(jù)及時(shí)間信息,實(shí)現(xiàn)多...
          • 提供一種顯示裝置的驅(qū)動(dòng)方法和驅(qū)動(dòng)裝置。該方法包括:為多個(gè)子幀設(shè)置互不相同的PWM脈沖寬度閾值以及一個(gè)PWM脈沖信號(hào)寬度設(shè)定值;根據(jù)每幀圖像的原始灰度數(shù)據(jù)利用打散算法來(lái)得到各個(gè)子幀的原始PWM脈沖寬度;對(duì)于原始PWM脈沖寬度大于PWM脈沖寬度...
          • 本發(fā)明涉及針刺模擬技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明涉及一種用于脈沖電治療訓(xùn)練的中醫(yī)穴位針刺模擬方法。其包括以下步驟:S1、向用戶采集訓(xùn)練需求,并將訓(xùn)練需求輸入至針刺模擬裝置;S2、建立人體形態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù);本發(fā)明通過(guò)基于人體形態(tài)數(shù)據(jù)和訓(xùn)練穴位列表,對(duì)不同電流強(qiáng)度...
          • 本申請(qǐng)涉及基于水上電子卡口的圖像識(shí)別船舶行為的方法,涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過(guò)水上電子卡口抓拍系統(tǒng)采集目標(biāo)船舶的多角度圖像,構(gòu)建三維模型;利用船型數(shù)據(jù)庫(kù)匹配固定預(yù)警水位線,結(jié)合實(shí)時(shí)航行干擾信息校正輸出適配預(yù)警水位線;分析預(yù)設(shè)時(shí)區(qū)的船舶...
          • 本發(fā)明屬于城市交通管理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種停車(chē)場(chǎng)出入活動(dòng)對(duì)道路通行能力影響的評(píng)估方法及系統(tǒng),為了解決停車(chē)場(chǎng)出入活動(dòng)對(duì)道路通行能力影響的量化評(píng)估問(wèn)題,本發(fā)明首先,按照設(shè)定的距離,沿銜接道路長(zhǎng)度方向?qū)︺暯拥缆愤M(jìn)行分段;繪制車(chē)輛在各個(gè)斷面內(nèi)不同時(shí)...
          • 本發(fā)明涉及火災(zāi)預(yù)警的技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種基于熱輻射定向反射的火災(zāi)預(yù)警裝置,包括安裝座、紅外傳感器組件、主反射鏡和外殼;還包括轉(zhuǎn)盤(pán)、環(huán)形測(cè)角部件和測(cè)角頭,轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)安裝在安裝座的下方,紅外傳感器組件豎直安裝在轉(zhuǎn)盤(pán)的下端面的中部,主反射鏡安裝...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于跨模態(tài)文本語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)的少樣本缺陷識(shí)別方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中異常樣本稀缺且缺陷類(lèi)型動(dòng)態(tài)演化導(dǎo)致的檢測(cè)模型泛化不足問(wèn)題,通過(guò)建立動(dòng)態(tài)特征重組機(jī)制與自適應(yīng)判別邊界,實(shí)現(xiàn)僅需少量正常數(shù)據(jù)即可精準(zhǔn)識(shí)別未知的...
          • 本發(fā)明涉及圖像校正技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖像校正的牛肉質(zhì)量分類(lèi)方法。本發(fā)明根據(jù)每個(gè)大理石花紋連通域的形態(tài)特征,獲得每個(gè)大理石花紋連通域的生長(zhǎng)方向以及生長(zhǎng)趨勢(shì)程度,篩選出大理石花紋生長(zhǎng)連通域;根據(jù)不同大理石花紋生長(zhǎng)連通域的生長(zhǎng)方向分布,以...
          • 本發(fā)明提供智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人圖形識(shí)別方法及避障系統(tǒng),涉及圖像模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)引入偏振成像,有效抑制水珠高光,避免了將光學(xué)偽影誤判為病害,顯著提升了識(shí)別準(zhǔn)確性。針對(duì)低置信度目標(biāo),獨(dú)創(chuàng)的微區(qū)熱激勵(lì)物理復(fù)核機(jī)制,能在線確認(rèn)其真實(shí)物理屬性,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了用于城市軌道交通的數(shù)據(jù)采集與用戶行為分析系統(tǒng),涉及行為分析技術(shù)領(lǐng)域,包括圖像采集模塊實(shí)時(shí)采集含像素點(diǎn)坐標(biāo)與數(shù)量的圖像數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)其預(yù)處理;中央計(jì)算處理模塊經(jīng)綜合計(jì)算和標(biāo)準(zhǔn)化處理得乘客換乘混亂參數(shù),分析后若混亂則調(diào)用提示...
          • 本發(fā)明屬于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提供了一種動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的多目標(biāo)視覺(jué)識(shí)別方法及系統(tǒng),包括:在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下實(shí)時(shí)采集多目標(biāo)識(shí)別圖像,整理為多目標(biāo)時(shí)序圖像序列,構(gòu)建多目標(biāo)識(shí)別圖像的背景模型,結(jié)合基于光流場(chǎng)計(jì)算的動(dòng)態(tài)背景干擾補(bǔ)償,生成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)掩碼矩陣,...
          • 本發(fā)明提供了一種基于邊緣檢測(cè)和邊界斷線連接的田塊提取方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域、遙感圖像處理領(lǐng)域,田塊提取方法具體包括如下步驟:步驟1:提取遙感影像中的田塊范圍矢量數(shù)據(jù)A;步驟2:提取所述遙感影像的田塊邊界概率圖;步驟3:對(duì)所述邊界概率圖進(jìn)行...
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