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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于光譜圖像分析的農(nóng)產(chǎn)品等級(jí)判定方法，包括通過(guò)同步觸發(fā)的高光譜相機(jī)與紅外熱像儀，采集農(nóng)產(chǎn)品的時(shí)序高光譜圖像序列和紅外熱力圖像序列；根據(jù)溫度變化梯度識(shí)別呼吸活躍區(qū)域；提取呼吸活躍區(qū)域在預(yù)設(shè)波段的光譜時(shí)變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于3D視覺(jué)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)快速處理系統(tǒng)，涉及點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。雙目采集模塊生成抗干擾的高精度點(diǎn)云；預(yù)處理模塊降噪降維，保留關(guān)鍵幾何特征；分層特征提取模塊融合曲率權(quán)重與非極大值抑制策略，提升ORB算法在旋轉(zhuǎn)、尺度及噪聲場(chǎng)景下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)設(shè)備智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于音畫(huà)數(shù)據(jù)特征的帶式輸送機(jī)故障檢測(cè)及判定方法，其包括以下步驟：采集帶式輸送機(jī)的輸送帶在運(yùn)行時(shí)的圖像信號(hào)、音頻信號(hào)，然后對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后得到的圖像數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行偏載故障特征提取和縱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及高速公路機(jī)電運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種認(rèn)知科學(xué)約束下的運(yùn)維人員服務(wù)效能提升方法及系統(tǒng)；通過(guò)效能與標(biāo)簽映射多維度刻畫(huà)機(jī)電運(yùn)維人員個(gè)體特征；針對(duì)現(xiàn)有培訓(xùn)體系同質(zhì)化設(shè)計(jì)忽視運(yùn)維人員個(gè)體知識(shí)盲區(qū)或技能短板，難以針對(duì)性提升運(yùn)維人員服務(wù)效能的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)權(quán)重的勞務(wù)力能分配方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品, 該方法包括：響應(yīng)于項(xiàng)目勞務(wù)力能分配請(qǐng)求，獲取各任務(wù)復(fù)雜度與人員技能數(shù)據(jù)；基于動(dòng)態(tài)耦合模型，結(jié)合各任務(wù)對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)權(quán)重因子，計(jì)算人員與任務(wù)的實(shí)時(shí)匹配度；隨后，依據(jù)匹配結(jié)果及項(xiàng)目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环NPET/CT影像識(shí)別方法及裝置，所述影像識(shí)別方法包括：通過(guò)PET/CT原始影像進(jìn)行目標(biāo)實(shí)質(zhì)提取，得到CT數(shù)據(jù)集和PET數(shù)據(jù)集；將CT數(shù)據(jù)集和PET數(shù)據(jù)集輸入到雙視圖深度學(xué)習(xí)分類(lèi)器進(jìn)行特征提取和特征分類(lèi)，得到CT和PET特征分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于時(shí)序一致性判斷的遙感林地變化檢測(cè)方法，涉及高分辨率遙感影像處理技術(shù)及基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：制作基于三期時(shí)序遙感影像的林地變化檢測(cè)數(shù)據(jù)集；構(gòu)建基于時(shí)序注意力融合的三時(shí)相遙感林地變化檢測(cè)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種電網(wǎng)項(xiàng)目進(jìn)度預(yù)警方法和裝置。涉及電力資產(chǎn)領(lǐng)域，該方法包括：基于目標(biāo)項(xiàng)目的已入賬結(jié)算費(fèi)用確定目標(biāo)項(xiàng)目的金額結(jié)算進(jìn)度的統(tǒng)計(jì)值；基于入賬時(shí)間成本以及統(tǒng)計(jì)值，確定目標(biāo)項(xiàng)目的金額結(jié)算進(jìn)度的實(shí)際值；基于目標(biāo)項(xiàng)目的建設(shè)進(jìn)度和實(shí)際值，確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種顧及紋理的Voronoi約束的影像均勻匹配方法，包括輸入兩幅具有重疊區(qū)的影像，分別為左影像及右影像；提取左影像及右影像的特征點(diǎn)，并構(gòu)建特征描述符；對(duì)特征描述符計(jì)算歐式距離，以最近鄰距離準(zhǔn)則搜索候選匹配點(diǎn)，并以最近鄰和次近鄰特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于InSAR與無(wú)人機(jī)影像的地質(zhì)災(zāi)害隱患區(qū)快速識(shí)別方法，涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：(1)數(shù)據(jù)采集：獲取目標(biāo)區(qū)域的InSAR形變數(shù)據(jù)及無(wú)人機(jī)高分辨率影像，(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)InSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行相位解纏與地理編碼，對(duì)無(wú)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于空天地多源數(shù)據(jù)融合的病蟲(chóng)害檢測(cè)模型構(gòu)建方法、病蟲(chóng)害檢測(cè)方法，模型構(gòu)建方法過(guò)程如下：步驟1、獲取農(nóng)作物區(qū)域的多個(gè)平臺(tái)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；步驟2、對(duì)步驟1得到的每個(gè)平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、時(shí)空對(duì)齊；步驟3、從步驟2得到的每個(gè)數(shù)據(jù)中分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)智能化領(lǐng)域，具體涉及基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害實(shí)時(shí)識(shí)別與分析系統(tǒng)，包括圖像采集單元、移動(dòng)控制單元、圖像識(shí)別單元、病害評(píng)估單元和病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)單元，本發(fā)明的核心創(chuàng)新在于圖像識(shí)別單元引入黎曼幾何多尺度流形學(xué)習(xí)框架，包括流形構(gòu)建模塊、流...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模態(tài)融合的垃圾圖像識(shí)別方法與系統(tǒng)，該方法包括：S01 : 獲取待識(shí)別垃圾的至少兩種模態(tài)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；S02 : 采用動(dòng)態(tài)置信度?注意力融合機(jī)制對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以解決不同模態(tài)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于小波卷積與改進(jìn)YOLOv11的停車(chē)位檢測(cè)方法，步驟為：S1：以YOLOv11目標(biāo)檢測(cè)模型作為基準(zhǔn)模型，引入WTConv模塊與HWD模塊，以及動(dòng)態(tài)卷積機(jī)制并進(jìn)行融合構(gòu)建改進(jìn)YOLOv11網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，訓(xùn)練得到改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種收光后陽(yáng)極前的手機(jī)中框表面缺陷檢測(cè)方法，包括：對(duì)含有缺陷的圖片進(jìn)行預(yù)處理，訓(xùn)練得到模型1，用模型1預(yù)測(cè)待檢測(cè)產(chǎn)品圖片，獲取缺陷的位置、置信度；獲取檢出缺陷框與背景的交集與缺陷框的比值、置信度均大于給定對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于信息隱藏與數(shù)字水印技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于矢量多元概率分布的統(tǒng)計(jì)圖像水印方法，首先，通過(guò)結(jié)合NSST和IPHFMs，構(gòu)建了穩(wěn)健的NSST?IPHFMs幅值域，從而確保了水印嵌入位置的不可感知性和魯棒性；其次，采用乘性嵌入方法將水印信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及了一種基于隱私圖像的異構(gòu)特征聚類(lèi)方法，特點(diǎn)是通過(guò)特征化噪聲與矩匹配技術(shù)將擴(kuò)散生成過(guò)程從像素域轉(zhuǎn)換至特征域，構(gòu)建以條件去噪U(xiǎn)Net架構(gòu)為核心的待訓(xùn)練的擴(kuò)散生成器模型，并聯(lián)合樣本級(jí)一致性約束與分布級(jí)對(duì)齊約束進(jìn)行訓(xùn)練，再利用訓(xùn)練后的擴(kuò)散...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于逐通道特征融合的印花布匹瑕疵分類(lèi)新方法，可分為孿生ResNet骨干網(wǎng)絡(luò)、位置感知模塊、類(lèi)別感知模塊和分類(lèi)器。其中，所述孿生ResNet骨干網(wǎng)絡(luò)將預(yù)處理后的印花布匹待檢測(cè)圖像及其對(duì)應(yīng)的模板圖像作為輸入，提取該圖像對(duì)的多尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本實(shí)用新型涉及塑料熱解技術(shù)領(lǐng)域，特別公開(kāi)了一種廢塑料快速熱解反應(yīng)器，包括底座，通過(guò)滾輪，當(dāng)移動(dòng)反應(yīng)器時(shí)，解除限位板與限位槽的連接，此時(shí)可向上推動(dòng)防護(hù)罩使防護(hù)罩進(jìn)入滑槽的內(nèi)部，此時(shí)再推動(dòng)限位板使限位板移動(dòng)至防護(hù)罩的下表面去阻攔防護(hù)罩的移動(dòng)，此...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于時(shí)空雙流網(wǎng)絡(luò)與多模態(tài)特征融合的交通異常檢測(cè)方法，涉及智能視頻分析與交通行為識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有交通異常檢測(cè)在復(fù)雜環(huán)境下誤檢率高的問(wèn)題；通過(guò)固定與動(dòng)態(tài)結(jié)合的幀采樣策略提取視頻圖像序列，并構(gòu)建運(yùn)動(dòng)特征。結(jié)合方向一致性系數(shù)及...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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