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								      本發(fā)明涉及異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種智能燃?xì)怆[患檢測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)包括泄漏監(jiān)測(cè)模塊、時(shí)差提取模塊、方向定位模塊、色溫分析模塊和風(fēng)險(xiǎn)聚合模塊。本發(fā)明中，通過(guò)提取氣體濃度響應(yīng)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間與空間關(guān)系，構(gòu)建泄漏擴(kuò)散路徑并識(shí)別主導(dǎo)傳播方向，使泄漏趨勢(shì)區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的金融押品勘測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取采集的目標(biāo)房屋抵押品的目標(biāo)視頻，并確定目標(biāo)視頻的目標(biāo)關(guān)鍵幀；從目標(biāo)關(guān)鍵幀中確定與目標(biāo)房屋抵押品的目標(biāo)房屋布局圖和房間類(lèi)型對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵幀集合，以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于時(shí)空上下文的多車(chē)協(xié)同融合感知方法，該方法首先獲取大規(guī)模開(kāi)放協(xié)同感知數(shù)據(jù)集。其次將數(shù)據(jù)集中的元數(shù)據(jù)輸入到元數(shù)據(jù)共享和特征提取模塊，得到每輛車(chē)的特征表示。然后將自車(chē)特征表示和每輛協(xié)作車(chē)輛特征表示分別輸入到對(duì)應(yīng)的鄰域時(shí)空模塊，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種地質(zhì)勘探場(chǎng)景下的小目標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)方法，獲取初始訓(xùn)練樣本，初始訓(xùn)練樣本包含地質(zhì)領(lǐng)域中需要檢測(cè)的小目標(biāo)類(lèi)型；構(gòu)建初始深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型；初始深度學(xué)習(xí)模型包含主干網(wǎng)絡(luò)CSPDarknet、混合特征融合模塊ASFF...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種航拍目標(biāo)檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取由圖像傳感器采集的航拍圖像；將航拍圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)模型，得到目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果；目標(biāo)檢測(cè)模型包括主干網(wǎng)絡(luò)、頸部網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò)；其中，主干網(wǎng)絡(luò)用于對(duì)航拍圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)特征融合的目標(biāo)檢測(cè)方法、設(shè)備和介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：1、通過(guò)雙目相機(jī)獲取目標(biāo)的多模態(tài)圖像，得到目標(biāo)對(duì)象的RGB圖像和深度圖像并進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)以及目標(biāo)位置標(biāo)注，從而構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；2、構(gòu)建基于多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異常數(shù)據(jù)篩選技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于低空點(diǎn)云的三維建模方法及系統(tǒng)。首先通過(guò)低空無(wú)人機(jī)非接觸式全覆蓋掃描獲取光伏拍攝區(qū)域的初始三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)比局部區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的高度相似性篩選疑似故障點(diǎn)（含真實(shí)故障點(diǎn)與干擾點(diǎn)）；針對(duì)每個(gè)疑似故...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多元混合表示場(chǎng)景的全局神經(jīng)繪制方法與系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：場(chǎng)景表達(dá)模塊，用于加載多元混合場(chǎng)景數(shù)據(jù)；幾何模塊，用于基于多元混合場(chǎng)景數(shù)據(jù)生成多通道幾何緩沖；光照模塊，包含至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子模塊，用于基于多通道幾何...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及動(dòng)畫(huà)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種不依賴(lài)三維引擎的多軌道可控式動(dòng)畫(huà)控制系統(tǒng)與方法，包括動(dòng)畫(huà)控制模塊、動(dòng)畫(huà)軌道模塊、關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)模塊、插值處理模塊、添加動(dòng)畫(huà)軌道事件模塊；動(dòng)畫(huà)控制模塊用于控制動(dòng)畫(huà)軌道的時(shí)間推進(jìn)、時(shí)間跳轉(zhuǎn)設(shè)置與動(dòng)畫(huà)播放暫停；動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電磁計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多尺度坐標(biāo)注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電磁逆散射成像方法。包括步驟1：利用發(fā)射與接收天線獲取散射場(chǎng)數(shù)據(jù)并通過(guò)反向傳播算法生成初始粗糙圖像；步驟2：構(gòu)建由輸入層、多尺度特征提取模塊、自適應(yīng)融合模塊、坐標(biāo)注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于光學(xué)相干層析成像的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法及相關(guān)設(shè)備。所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法的步驟包括：將待存儲(chǔ)的原始數(shù)據(jù)流通過(guò)三維編碼模塊轉(zhuǎn)換為具有深度維度的光學(xué)調(diào)制信號(hào)，所述三維編碼模塊基于非均勻采樣算法將二進(jìn)制數(shù)據(jù)映射為多層相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法主要包括：對(duì)待測(cè)圖像進(jìn)行灰度化預(yù)處理得到灰度圖像，利用5×5矩形星狀結(jié)構(gòu)和韋伯定律得到局部差分投影，進(jìn)行差分計(jì)算和凹凸性統(tǒng)計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于圖像識(shí)別的基樁智能檢測(cè)云平臺(tái)，涉及基樁智能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，平臺(tái)包括數(shù)據(jù)采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、時(shí)序圖像識(shí)別模塊、特征融合建圖模塊、云端知識(shí)圖譜模塊和可視化展示模塊；系統(tǒng)通過(guò)采集施工現(xiàn)場(chǎng)圖像序列與施工參數(shù)，構(gòu)建圖像時(shí)序張量，基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于石體鉆孔的鉆頭的磨損檢測(cè)方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及的磨損檢測(cè)方法的技術(shù)領(lǐng)域，基于鉆頭的轉(zhuǎn)動(dòng)扭矩確定鉆頭的扭矩曲線圖，并在該扭矩曲線圖中的扭矩節(jié)點(diǎn)標(biāo)記對(duì)應(yīng)的磨損圖像；根據(jù)鉆孔曲線圖和對(duì)應(yīng)的磨損圖像確定鉆頭的多重曲線圖，根據(jù)該...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電芯極耳檢測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：根據(jù)距離組中邊緣像素點(diǎn)與極耳中心點(diǎn)之間的距離以及相鄰邊緣像素點(diǎn)對(duì)之間的極角差異，計(jì)算極耳中心點(diǎn)中該距離組作為角點(diǎn)的優(yōu)選度，以得到電芯極耳圖像中的極耳區(qū)域；為極...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于智能制造的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法，涉及工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)應(yīng)力場(chǎng)驅(qū)動(dòng)缺陷生成機(jī)制，虛擬缺陷嚴(yán)格遵循材料力學(xué)響應(yīng)規(guī)律，如裂紋沿最大主應(yīng)力方向擴(kuò)展、氣泡分布受表面張力約束，規(guī)避傳統(tǒng)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN因脫離物理機(jī)理導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像非線性畸變的矯正方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于消除非線性畸變，提高檢測(cè)效率和質(zhì)量。本申請(qǐng)包括：將棋盤(pán)格圖像輸入至目標(biāo)圖像，并根據(jù)棋盤(pán)格圖像將目標(biāo)圖像分割成若干個(gè)子區(qū)域，目標(biāo)圖像為產(chǎn)生非線性畸變的圖像；提取子區(qū)域的子區(qū)域角點(diǎn)坐...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于3DGS的三維場(chǎng)景目標(biāo)消隱方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理領(lǐng)域。該方法首先通過(guò)多視角圖像進(jìn)行三維重建，生成原始高斯點(diǎn)云場(chǎng)景?；谀繕?biāo)文本信息將場(chǎng)景分為前景和背景點(diǎn)云后，對(duì)前景進(jìn)行空間擴(kuò)展生成三維軟掩碼。將該掩碼投影至二維圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種城市數(shù)字沙盤(pán)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)城市進(jìn)行靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)采集，獲得動(dòng)態(tài)采集數(shù)據(jù)和靜態(tài)采集數(shù)據(jù)，設(shè)置動(dòng)態(tài)標(biāo)簽和靜態(tài)標(biāo)簽，進(jìn)行標(biāo)簽分割，進(jìn)而根據(jù)標(biāo)簽位置獲取動(dòng)靜態(tài)組合標(biāo)簽；確定動(dòng)靜態(tài)事件區(qū)域，進(jìn)行動(dòng)靜態(tài)異...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于AI的課堂異常預(yù)警方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括劃分課堂異常監(jiān)測(cè)對(duì)象，針對(duì)每類(lèi)監(jiān)測(cè)對(duì)象，按照預(yù)設(shè)采樣時(shí)間窗，分別對(duì)應(yīng)采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；劃分課堂場(chǎng)景類(lèi)型，針對(duì)每一類(lèi)課堂場(chǎng)景，單獨(dú)構(gòu)建相應(yīng)場(chǎng)景化時(shí)空?qǐng)D卷積模型；確定當(dāng)前...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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