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                  		樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種無(wú)人機(jī)紅外光伏板缺陷檢測(cè)模型的構(gòu)建方法、設(shè)備及介質(zhì)；構(gòu)建方法具體包括如下步驟：通過(guò)無(wú)人機(jī)巡檢系統(tǒng)采集光伏板原始紅外圖像；對(duì)原始紅外圖像進(jìn)行去噪和銳化，增強(qiáng)缺陷的邊緣細(xì)節(jié)，并用離線增強(qiáng)技術(shù)增加圖像數(shù)量；構(gòu)建I?TOAA模塊，實(shí)現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多模型融合的遙感影像分類方法，屬于遙感影像分類技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取待分類的遙感影像；將待分類的遙感影像輸入訓(xùn)練好的分類模型中得到分類結(jié)果，分類模型包括至少兩個(gè)基于CNN模型的基礎(chǔ)模型、融合器、解碼器和門控單元；各基礎(chǔ)模型中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種電動(dòng)汽車的補(bǔ)能工單處理方法和系統(tǒng)，包括平臺(tái)端接收用戶提交的補(bǔ)能請(qǐng)求并生成初始工單；平臺(tái)端根據(jù)初始工單的類型及多維度信息，結(jié)合補(bǔ)能網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)優(yōu)化目標(biāo)，執(zhí)行多模態(tài)工單智能匹配與資源優(yōu)選算法，以確定最佳補(bǔ)能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于AI的地鐵客室乘客遺留物分析系統(tǒng)，包括：圖像采集模塊采集若干目標(biāo)車廂內(nèi)視頻流；背景建模模塊基于提取的視頻流采用ViBe算法進(jìn)行建模，生成前景區(qū)域圖像；目標(biāo)檢測(cè)模塊基于YOLOv8s模型識(shí)別所述前景...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)圖譜融合的大黃年限鑒別方法，收集同一產(chǎn)地不同年限的大黃樣品，使用高光譜成像設(shè)備采集大黃樣品的高光譜數(shù)據(jù)；使用ENVI軟件進(jìn)行黑白矯正；提取校正高光譜數(shù)據(jù)的ROI區(qū)域，計(jì)算平均光譜反射率；搭建一維注意力機(jī)制卷積神經(jīng)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N顧及季節(jié)變化的衛(wèi)星影像特征點(diǎn)匹配系統(tǒng)、方法和設(shè)備，涉及衛(wèi)星影像匹配技術(shù)領(lǐng)域，包括：多級(jí)尺度網(wǎng)絡(luò)，用于通過(guò)多個(gè)不同尺度的特征提取層對(duì)SAR影像數(shù)據(jù)和光學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，分別得到多個(gè)層級(jí)的SAR影像特征圖和光學(xué)影像特征圖；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于視覺(jué)測(cè)流的河道主溜線自動(dòng)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及水流識(shí)別、圖像處理，識(shí)別方法包括：采集目標(biāo)河道的圖像數(shù)據(jù)；基于所述目標(biāo)河道的基礎(chǔ)圖像，識(shí)別所述圖像數(shù)據(jù)中的河道邊界，其中所述基礎(chǔ)圖像是根據(jù)在先采集的圖像數(shù)據(jù)逐次對(duì)比確定的；基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的裂縫識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)各圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像預(yù)處理得到預(yù)處理圖像；利用跳躍連接和深度可分離卷積算法構(gòu)建特征結(jié)構(gòu)，基于各預(yù)處理圖像對(duì)第一識(shí)別模型與特征結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合得到識(shí)別優(yōu)化模型；將各預(yù)處理圖像輸入至第二識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于人機(jī)協(xié)作的光學(xué)復(fù)雜水體懸浮泥沙監(jiān)測(cè)方法，屬于遙感水環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包含：采集目標(biāo)區(qū)域的多光譜遙感影像并進(jìn)行預(yù)處理后進(jìn)行時(shí)空融合，獲得高時(shí)空分辨率的光譜數(shù)據(jù)集；對(duì)光譜數(shù)據(jù)集人工標(biāo)注，構(gòu)建懸浮泥沙濃度分類數(shù)據(jù)集，并對(duì)少數(shù)類樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于語(yǔ)義特征迭代增強(qiáng)的多標(biāo)簽視網(wǎng)膜病變圖像分類方法，具備以下有益效果：本發(fā)明的模型通過(guò)多級(jí)特征提取策略，能夠細(xì)致地捕捉病變區(qū)域的局部特征，并結(jié)合視網(wǎng)膜對(duì)象的整體表征進(jìn)行聯(lián)合增強(qiáng)；此外，上述模型通過(guò)引入迭代增強(qiáng)機(jī)制，在多次迭代...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的插槍狀態(tài)識(shí)別方法，包括如下步驟：采集插槍區(qū)域的圖像幀序列，并進(jìn)行圖像預(yù)處理；通過(guò)改進(jìn)YOLOF目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，定位插槍槍體與插槍接口在圖像幀中的邊界框位置；根據(jù)插槍槍體邊界框提取圖像子塊，輸入至DeepPose...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多特征超像素分割的海冰提取方法，包括：步驟1、獲取目標(biāo)海域雙極化SAR影像并執(zhí)行影像預(yù)處理，得到預(yù)處理后影像；步驟2、從預(yù)處理后影像中提取后向散熱系數(shù)特征、標(biāo)準(zhǔn)化特征、形態(tài)學(xué)特征集、OTSU特征及紋理特征并融合，得到多維數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種檔案管理系統(tǒng)及其檔案分類編碼方法，屬于文件管理技術(shù)領(lǐng)域；通過(guò)由設(shè)有檔案掃描模塊、檔案編碼模塊的檔案登記端，設(shè)有多個(gè)檔案存儲(chǔ)柜、檔案云端和檔案銷毀模塊的檔案存儲(chǔ)庫(kù)，設(shè)有電子檔案調(diào)閱模塊、實(shí)體檔案調(diào)閱模塊和調(diào)閱記錄模塊的檔案調(diào)閱端...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于表情識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于多尺度混合通道的微表情識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取微表情視頻對(duì)應(yīng)的圖像序列；在所述圖像序列中提取出有效人臉區(qū)域，得到預(yù)處理后的微表情圖像數(shù)據(jù)；將預(yù)處理后的微表情圖像數(shù)據(jù)輸入微表情識(shí)別模型中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于稀疏擾動(dòng)群的對(duì)抗樣本生成方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先根據(jù)圖像的相似特征將圖像劃分成若干超像素；并搭建改進(jìn)的AdvGAN框架，使用密集擾動(dòng)方法生成的對(duì)抗樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練GAN模型，用于生成擾動(dòng)重要性矩陣；然后對(duì)預(yù)處理后的圖像基于損...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度和上下文感知融合的遙感小目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法將待檢測(cè)圖像輸入至小目標(biāo)檢測(cè)模型中，輸出目標(biāo)類別和邊界框定位；該模型訓(xùn)練時(shí)，將預(yù)處理后的遙感圖像輸入至主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，生成四層多尺度特征；將底層特征經(jīng)多尺度增強(qiáng)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種施工現(xiàn)場(chǎng)的智能巡檢方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先對(duì)施工現(xiàn)場(chǎng)水泥路面的遙感圖像進(jìn)行處理，定位路面像素區(qū)域；接著依據(jù)該區(qū)域的像素均值計(jì)算各像素點(diǎn)的相對(duì)差異值，生成差異值分布圖像；然后在分布圖像的各窗口區(qū)域提取最大值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于城市多維冠層形態(tài)特征的街區(qū)劃分方法，包括以下步驟：步驟1，獲取目標(biāo)研究區(qū)域的矢量邊界數(shù)據(jù)收集及處理，得到目標(biāo)研究區(qū)域矢量邊界圖；步驟2，植被冠層高度、建筑高度、植被密度以及水域數(shù)據(jù)收集及處理，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種典型水域漁獲量統(tǒng)計(jì)方法及系統(tǒng)，應(yīng)用于漁獲量統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域，方法包括獲取典型水域內(nèi)的典型漁獲數(shù)據(jù)；將典型漁獲數(shù)據(jù)中的第一圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行分辨率的梯度降低；識(shí)別所有待識(shí)別圖像中的各個(gè)目標(biāo)對(duì)象的特征信息；確定每一目標(biāo)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)軌跡；根據(jù)運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出面向多場(chǎng)景的物流路徑協(xié)同優(yōu)化與低碳管控系統(tǒng)，包括以下模塊：數(shù)據(jù)構(gòu)造模塊，構(gòu)造任務(wù)集合和車輛集合；路徑協(xié)同調(diào)度模塊，接收所述任務(wù)集合和車輛集合；判斷任務(wù)可分配車輛，生成初步調(diào)度路徑，對(duì)所述調(diào)度路徑設(shè)定目標(biāo)函數(shù)及約束條件，以生成優(yōu)化調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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