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          • 本申請實施例提供一種交通事件智能識別預(yù)警方法及裝置,通過創(chuàng)新性地構(gòu)建多源數(shù)據(jù)融合機制,通過時間戳對齊和特征提取,實現(xiàn)圖像、地磁、雷達(dá)和氣象數(shù)據(jù)的綜合分析。設(shè)計基于時空特征的聚類模型,結(jié)合密度聚類和規(guī)則匹配,建立事件類型識別策略。引入影響范圍...
          • 本申請公開了一種多模態(tài)交通事故響應(yīng)決策方法及系統(tǒng),涉及交通管理技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:采集實時交通數(shù)據(jù),基于實時交通數(shù)據(jù)形成多模態(tài)交通數(shù)據(jù)集;識別交通事故的發(fā)生位置,并提取空間特征和時間特征,形成交通流預(yù)測結(jié)果;根據(jù)交通流預(yù)測結(jié)果生成相應(yīng)的...
          • 本發(fā)明屬于放射治療領(lǐng)域,提供了一種基于三維人體骨架跟蹤的放療姿態(tài)監(jiān)測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括:骨架節(jié)點信息識別、投影坐標(biāo)數(shù)據(jù)計算、角度數(shù)據(jù)計算、風(fēng)險點識別、旋轉(zhuǎn)角度采集以及碰撞風(fēng)險判斷;本發(fā)明通過采用無標(biāo)記式的三維視覺技術(shù)進...
          • 本發(fā)明提供一種垃圾焚燒熱量評估模型的建模方法及系統(tǒng),所述方法包括:對原始圖像進行預(yù)處理以得到初級圖像;根據(jù)初級圖像獲取待焚燒垃圾的材料燃燒特征信息和材料燃燒信息;對熱成像圖進行校正處理并分割后得到多個分割圖像組,根據(jù)分割圖像組獲取對應(yīng)的熱量...
          • 本發(fā)明涉及AI視覺檢測領(lǐng)域,尤其涉及一種基于有監(jiān)督與無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的AI視覺檢測方法,包括:利用實時采樣圖像數(shù)據(jù)建立采樣圖像視覺特征;利用所述采樣圖像視覺特征基于有監(jiān)督與無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)建立AI視覺特征分析模型;根據(jù)所述AI視覺特征分析模型得...
          • 本發(fā)明提供基于SLAM與視覺圖形的大空間實時定位方法及系統(tǒng),涉及空間定位與智能導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域,其方法包括獲取空間場景圖像和環(huán)境點云并進行預(yù)處理;基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測模型對場景圖像進行檢測,識別動態(tài)目標(biāo)以及對應(yīng)類別和邊界框;保留環(huán)境點云的靜態(tài)空...
          • 一種水下機器人的作業(yè)自動糾偏方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及一般的控制或調(diào)節(jié)系統(tǒng)領(lǐng)域,該方法包括:獲取焊縫圖像,根據(jù)焊縫圖像中局部圖像的噪聲強度調(diào)整濾波參數(shù),得到降噪圖像;對降噪圖像執(zhí)行雙層閾值分割,得到二值化圖像;在二值化圖像中設(shè)置多個檢測區(qū)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于VR技術(shù)的實景互動安全教學(xué)管理方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及人員培訓(xùn)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括采集目標(biāo)教學(xué)環(huán)境的三維點云數(shù)據(jù)與全景圖像,構(gòu)建帶有語義標(biāo)簽的三維空間結(jié)構(gòu)體;生成具備交互檢測能力的VR孿生環(huán)境,并配置標(biāo)準(zhǔn)操作軌跡與教學(xué)內(nèi)容腳...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的多維度科技成果與創(chuàng)新資源匹配方法,涉及科技金融技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取企業(yè)工況數(shù)據(jù)和保險金融條款,輸入動態(tài)分類模型,輸出企業(yè)類型,關(guān)聯(lián)至成果轉(zhuǎn)化階段;在投保界面渲染保險方案優(yōu)先級,按企業(yè)類型置頂對應(yīng)保險方案,并嵌入格式...
          • 本發(fā)明公開了一種基于博弈論的電動汽車充電站選址優(yōu)化方法,涉及電動汽車充電站選址技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:對充電站節(jié)點進行隨機放置,記錄所有節(jié)點的初始坐標(biāo),基于博弈論構(gòu)建電動汽車充電站博弈模型;計算當(dāng)前迭代中每個充電站節(jié)點的所有策略對應(yīng)的效用函...
          • 本發(fā)明涉及工程編碼管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種公路工程自動編碼協(xié)同管理系統(tǒng)及方法,包括:編碼生成模塊,用于基于五級工程劃分模板規(guī)則生成工程劃分編碼,并寫入聯(lián)盟鏈系統(tǒng);任務(wù)管理模塊,用于根據(jù)工程劃分編碼匹配各任務(wù),并確定任務(wù)工作量和任務(wù)狀態(tài),計算...
          • 本發(fā)明提供智能工單填寫方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備,包括:若故障設(shè)備機組判斷故障上報信息不屬于實驗室設(shè)備機組范圍,反饋智能工單填寫校驗提示;若故障設(shè)備機組與故障類型或故障描述信息不一致,結(jié)合故障設(shè)備機組、故障類型和/或故障描述信息生成智能工單...
          • 本發(fā)明涉及多式聯(lián)運技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于人工智能技術(shù)的多式聯(lián)運一箱制智能可信協(xié)同方法,包括:S1:運輸數(shù)據(jù)根據(jù)約定規(guī)則得到標(biāo)準(zhǔn)化JSON數(shù)據(jù)包,進行三重加密得到加密數(shù)據(jù)包并廣播至區(qū)塊鏈;S2:驗證節(jié)點對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)和電子運單關(guān)鍵字段進行共...
          • 本發(fā)明屬于碳管理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種產(chǎn)品碳足跡建模方法及系統(tǒng)。該發(fā)明通過節(jié)點示例網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)構(gòu)建與優(yōu)化機制,顯著提升了復(fù)雜生產(chǎn)流程中碳排放數(shù)據(jù)的建模精度與計算效率,相較于傳統(tǒng)的基于樹結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)模型,本方案不僅解決了數(shù)據(jù)層級語義不清晰、存儲效...
          • 本發(fā)明公開一種基于改進G2?AEW?UMT模型的鐵路工程低碳施工評價方法,涉及鐵路低碳施工技術(shù)領(lǐng)域,包括:構(gòu)建鐵路工程低碳施工評價指標(biāo)體系;采集指標(biāo)體系樣本數(shù)據(jù),利用極值標(biāo)準(zhǔn)化方法對指標(biāo)體系樣本數(shù)據(jù)進行無量綱化預(yù)處理,得到指標(biāo)集;基于指標(biāo)集...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)行為分析的酒店管理方法及系統(tǒng),涉及酒店管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:建立配送熱點區(qū)域知識圖譜;基于配送熱點區(qū)域知識圖譜,挖掘配送任務(wù)集中程度與配送路徑交叉頻率之間的關(guān)聯(lián)特征;依據(jù)關(guān)聯(lián)特征確定熱點區(qū)域的路徑交叉風(fēng)險等級;并...
          • 本發(fā)明提供一種面向全域土地綜合整治的全生命周期動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)及方法,首先利用多源數(shù)據(jù)融合模塊采集并融合全域土地綜合整治相關(guān)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),構(gòu)建時空基準(zhǔn)統(tǒng)一且語義關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)底板;之后智能監(jiān)測模塊基于數(shù)據(jù)底板,利用預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)規(guī)則與機器學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)...
          • 本發(fā)明提供一種變電專業(yè)復(fù)雜高空作業(yè)場景分析方法及系統(tǒng),涉及變電高空作業(yè)場景領(lǐng)域,包括根據(jù)變電設(shè)備數(shù)據(jù)對變電設(shè)備故障情況進行分析,根據(jù)高空作業(yè)排班數(shù)據(jù)對變電設(shè)備負(fù)荷狀態(tài)進行分析,根據(jù)待評估工作人員的工作數(shù)據(jù)對作業(yè)安全區(qū)域的軌跡變動進行模擬,根...
          • 本發(fā)明公開了一種基于分組混合專家模型的個性化學(xué)生心理咨詢方法及系統(tǒng),屬于自然語言處理領(lǐng)域。本發(fā)明方法首先將單輪問答數(shù)據(jù)改寫成多輪對話并嵌入咨詢師角色特征,形成對話文本數(shù)據(jù)。隨后從中提取問題背景、角色標(biāo)簽和支持策略,分別訓(xùn)練角色匹配模型和策略...
          • 本發(fā)明公開了一種基于大模型的教育認(rèn)知引擎自適應(yīng)優(yōu)化方法,包括:S1:制定采集規(guī)范從教育數(shù)據(jù)庫中采集教學(xué)行為數(shù)據(jù),通過ETL工具形成統(tǒng)一格式,并通過認(rèn)知信號編碼器結(jié)合預(yù)設(shè)的認(rèn)知維度將行為數(shù)據(jù)映射為認(rèn)知狀態(tài)向量;S2:通過BERT從認(rèn)知狀態(tài)向量...
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