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  • 本发明涉及人体运动意图识别和机器人外骨骼技术领域,且公开了基于双向交叉注意力的可穿戴式运动意图识别方法,包括以下步骤:S1、多源数据同步:通过控制模块发出同步触发信号,触发至少两类信号采集模块同步开始采集人体相关信号;S2、数据清洗:对同步...
  • 本发明公开了一种考虑环境置信度的配电避雷器老化缺陷识别方法、装置、电子设备及存储介质,属于电力设备智能监测领域,所述方法包括:采集配电避雷器巡检图像数据及其时序同步的环境参数;将环境参数映射至缺陷显现条件,量化环境对老化缺陷显现的适配程度,...
  • 本发明公开了多源异构数据融合的城市风貌要素智能提取方法,包括划分文脉线、确定文脉影响点,计算文脉影响度筛选出文脉节点,提取多源异构城市信息进行预处理、文脉映射、特征处理获得表观城市风貌,进行表观城市风貌分簇,计算风貌差异确定风貌独特性,对不...
  • 本发明公开了一种基于动态多模态融合与自进化轻量化模型的鸟类识别方法及系统,属于鸟类识别技术领域。该方法包括采集多模态数据,并对其进行预处理,得到声纹特征图及图像张量,基于轻量化卷积神经网络从声纹特征图及图像张量分别提取声纹高层语义特征向量及...
  • 本申请公开了一种基于三重搭配的蒸腾蒸散发比数据集融合方法、系统、设备、介质及产品,涉及生态水文领域。首先获取三套不同来源的蒸腾T和蒸散发ET数据集并进行预处理,得到预处理后的三个T和ET数据集;对于预处理后的三个T和ET数据集,使用三重搭配...
  • 本发明公开了一种基于多源信息融合的工艺参数决策系统及方法,涉及冲突检测技术领域,本发明采集工艺生产过程中的多源异构数据,将预处理后的多源异构数据进行特征提取和不确定性量化;构建工艺知识图谱,计算不同证据间距离和冲突熵,利用证据间距离计算证据...
  • 本发明提出了基于Al的直播场景自动识别与适配方法及系统。属于人工智能技术领域。所述方法包括:对直播流进行多模态数据实时采集,生成视觉帧序列、音频波形、文本语义流及网络状态参数;基于视觉帧序列进行动态区域分割,结合音频波形进行声纹特征提取,通...
  • 本发明公开了一种烟草病害自动识别方法及模型,包括如下步骤:基于图像特征计算感染病害K的概率、获取非图像特征、计算非图像特征调整因子、计算综合调整因子、计算发病概率、按照病害的发病概率进行从大到小排列,并输出排在前N种病害的概率、病害种类,并...
  • 本申请公开了一种基于能见度仪和中尺度模式的海雾能见度等级预报方法,涉及能见度预报技术领域,该方法将能见度仪的原始观测数据预处理为与中尺度数值模式的输出数据时间步长一致的能见度等级观测数据,然后从中尺度数值模式的输出数据中提取得到能见度仪所在...
  • 本发明公开了一种针对接触网悬挂状态的模块化智能分析方法,涉及轨道交通智能运维技术领域。方法首先通过图像预筛选模块基于照度、模糊度和覆盖度指标对原始图像序列进行质量初筛。继而,关键部件精准定位模块利用定制化的两级级联深度学习网络对有效图像进行...
  • 本发明提出一种多源异构数据智能化融合分析方法,涉及工业多源异构数据处理技术领域,包括数据的接入与处理、动态目标解析和融合需求生成、生成数据融合策略、执行融合和分析和融合策略的优化五个步骤,通过基于目标驱动的动态融合方式,本发明通过将数据融合...
  • 本发明公开一种空天地多源异构数据智能化融合方法,涉及数据处理技术领域,包括以下步骤:多模态数据清洗与时空对齐、动态知识图谱构建与语义关联、质量驱动的自适应融合决策、增量优化与可解释决策输出;本发明采用波段自适应滤波与滑动窗口离群检测,结合时...
  • 本申请提供了一种工业多模态数据边云协同融合处理方法及相关设备,涉及工业互联网与边缘计算技术领域。在边缘节点获取工业设备在当前阶段的多模态数据并对其进行特征提取,得到多模态特征;通过轻量化融合模型对多模态特征进行设备状态的预测处理,得到工业设...
  • 一种基于多尺度与交互式融合的时间序列预测方法及系统,包括:时间序列特征嵌入:将原始时间序列映射到统一隐藏维度;时序格式适配:重排格式并进行通道分组;全局分支构建:基于时间‑通道坐标注意力生成全局特征表示;局部分支构建:使用局部卷积提取局部时...
  • 本申请提供了一种基于量子混合算法的电网多源数据融合投资效益后评估平台,属于电网投资评估技术领域;克服了现有技术中量子与经典算法的结合存在的“简单结合、缺乏深度改进”的核心缺陷;该平台采用“量子增强混合算法驱动+三维数据深度融合”的全流程闭环...
  • 本申请提供一种基于微地形特征的中小型高位崩滑地质灾害隐患识别方法、装置及存储介质,涉及地质灾害隐患识别技术领域。所述识别方法包括:获取工作区内待识别斜坡单元的易灾微地形特征指标体系;该指标体系包括斜坡单元形态在内的多个一级指标,各个一级指标...
  • 一种基于数物双驱动的时空多尺度特征融合深度学习滑坡易发性评价方法,构建“时序分支+Swin‑Transformer(上分支)+CNN(下分支)”的时空融合DL‑LSA 模型,结合AFF多尺度空间融合、TSF 时空融合模块,形成“高质量样本筛...
  • 本发明涉及电力设备状态监测技术邻域,提供了一种基于深度学习的高压电缆设备状态预测方法、装置、电子设备及存储介质。实现方案为:获取高压电缆设备的历史监测数据,并对历史监测数据进行重构,得到训练数据集;对训练数据集中的各个特征进行融合处理,得到...
  • 本发明公开了一种新能源充电桩运行数据分析处理方法,涉及新能源充电桩数据分析技术领域,包括以下步骤:S1采集充电桩充电功率、电流电压等多源运行数据并按时间戳存储;S2预处理数据剔除异常值补全缺失值并标准化;S3提取瞬时运行、时间维度及设备状态...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,具体为基于多模态数据融合与神经网络的风险评估模型构建方法,包括以下步骤:视频采集检测服饰色彩提取音频频域特征统计文本情绪关键词构建多模态风险特征集,映射至因果矩阵并反向传播修正生成风险传导权重数据,依据权值变化判...
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