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								      本申請涉及一種多尺度遞進式短期洪澇智能預警方法、裝置、設備及介質，其中，方法包括：獲取目標區(qū)域在預設時長內的降雨預報數據，并驅動低分辨率數值模型進行數值計算得到第一分辨率洪澇流場預測結果，利用預設模型進行分區(qū)并行計算，得到第二分辨率洪澇流場...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了密閉機艙多傳感器火災監(jiān)測與自適應控制方法及系統(tǒng)，具體涉及火災監(jiān)測與控制領域，包括通過多模態(tài)傳感器采集并提取第一災情特征，進而融合傳感器置信度并利用長短期記憶網絡結合拓撲結構預測火情特征，最終生成滅火指令矩陣并優(yōu)化任務分配。密閉機...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及電力系統(tǒng)安全運行與監(jiān)測的技術領域，公開一種基于多維電磁數據識別的災況監(jiān)測方法、系統(tǒng)及存儲介質，方法從第一電力節(jié)點采集電壓、電流、磁場數據，從電壓數據識別間歇波動特征，從電流數據識別瞬態(tài)波動特征，并分別計算間歇匹配值與瞬態(tài)匹配值，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的房間狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng)，屬于圖像識別檢測領域，包括：獲取房間內部的圖像序列，從圖像序列中識別預設核心物件，并追蹤其運動軌跡；基于預設核心物件的靜止狀態(tài)、房門關閉狀態(tài)以及房間內無人員存在狀態(tài)，判定房間進入最終待檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人臉識別認證技術領域，公開了一種基于人臉識別的家庭成員智能認證系統(tǒng)，包括：數據采集模塊，用于采集多源圖像數據和情境數據，并提取人臉特征向量建立成員模板庫；活體判定模塊，用于根據映射幀組執(zhí)行光流比對與熱差檢測，獲得活體判定結果；情境...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異常檢測技術領域，具體為一種智能燃氣隱患檢測系統(tǒng)，系統(tǒng)包括泄漏監(jiān)測模塊、時差提取模塊、方向定位模塊、色溫分析模塊和風險聚合模塊。本發(fā)明中，通過提取氣體濃度響應節(jié)點的時間與空間關系，構建泄漏擴散路徑并識別主導傳播方向，使泄漏趨勢區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于計算機視覺的金融押品勘測方法、裝置、設備及介質，涉及目標識別技術領域，包括：獲取采集的目標房屋抵押品的目標視頻，并確定目標視頻的目標關鍵幀；從目標關鍵幀中確定與目標房屋抵押品的目標房屋布局圖和房間類型對應的關鍵幀集合，以得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空上下文的多車協(xié)同融合感知方法，該方法首先獲取大規(guī)模開放協(xié)同感知數據集。其次將數據集中的元數據輸入到元數據共享和特征提取模塊，得到每輛車的特征表示。然后將自車特征表示和每輛協(xié)作車輛特征表示分別輸入到對應的鄰域時空模塊，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像識別技術領域，公開了一種地質勘探場景下的小目標視覺檢測方法，獲取初始訓練樣本，初始訓練樣本包含地質領域中需要檢測的小目標類型；構建初始深度學習網絡模型；初始深度學習模型包含主干網絡CSPDarknet、混合特征融合模塊ASFF...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種航拍目標檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。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訓練的目標檢測模型，得到目標檢測結果；目標檢測模型包括主干網絡、頸部網絡和頭部網絡；其中，主干網絡用于對航拍圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)特征融合的目標檢測方法、設備和介質，屬于人工智能技術領域，該方法包括：1、通過雙目相機獲取目標的多模態(tài)圖像，得到目標對象的RGB圖像和深度圖像并進行數據增強以及目標位置標注，從而構建多模態(tài)數據集；2、構建基于多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異常數據篩選技術領域，具體涉及一種基于低空點云的三維建模方法及系統(tǒng)。首先通過低空無人機非接觸式全覆蓋掃描獲取光伏拍攝區(qū)域的初始三維點云數據；對比局部區(qū)域內數據點之間的高度相似性篩選疑似故障點（含真實故障點與干擾點）；針對每個疑似故...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多元混合表示場景的全局神經繪制方法與系統(tǒng)，屬于計算機圖形學技術領域，包括：場景表達模塊，用于加載多元混合場景數據；幾何模塊，用于基于多元混合場景數據生成多通道幾何緩沖；光照模塊，包含至少一個神經網絡子模塊，用于基于多通道幾何...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及動畫控制技術領域，具體為一種不依賴三維引擎的多軌道可控式動畫控制系統(tǒng)與方法，包括動畫控制模塊、動畫軌道模塊、關鍵幀數據模塊、插值處理模塊、添加動畫軌道事件模塊；動畫控制模塊用于控制動畫軌道的時間推進、時間跳轉設置與動畫播放暫停；動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電磁計算技術領域，具體為一種基于多尺度坐標注意力機制神經網絡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數據并通過反向傳播算法生成初始粗糙圖像；步驟2：構建由輸入層、多尺度特征提取模塊、自適應融合模塊、坐標注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數據存儲技術領域，具體為一種基于光學相干層析成像的數據存儲方法及相關設備。所述數據存儲方法的步驟包括：將待存儲的原始數據流通過三維編碼模塊轉換為具有深度維度的光學調制信號，所述三維編碼模塊基于非均勻采樣算法將二進制數據映射為多層相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法，涉及圖像處理技術領域，基于局部差分投影的圖像紋理特征提取方法主要包括：對待測圖像進行灰度化預處理得到灰度圖像，利用5×5矩形星狀結構和韋伯定律得到局部差分投影，進行差分計算和凹凸性統(tǒng)計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像識別的基樁智能檢測云平臺，涉及基樁智能檢測技術領域，平臺包括數據采集模塊、圖像預處理模塊、時序圖像識別模塊、特征融合建圖模塊、云端知識圖譜模塊和可視化展示模塊；系統(tǒng)通過采集施工現(xiàn)場圖像序列與施工參數，構建圖像時序張量，基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于石體鉆孔的鉆頭的磨損檢測方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及的磨損檢測方法的技術領域，基于鉆頭的轉動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)點標記對應的磨損圖像；根據鉆孔曲線圖和對應的磨損圖像確定鉆頭的多重曲線圖，根據該...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別處理技術領域，尤其涉及一種電芯極耳檢測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：根據距離組中邊緣像素點與極耳中心點之間的距離以及相鄰邊緣像素點對之間的極角差異，計算極耳中心點中該距離組作為角點的優(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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