本申請(qǐng)公開了一種基于駕駛?cè)藸顟B(tài)監(jiān)測(cè)的輔助駕駛風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法及相關(guān)裝置，涉及輔助駕駛風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，在本申請(qǐng)方案中，運(yùn)用聚類算法對(duì)歷史駕駛員生理數(shù)據(jù)和歷史車輛駕駛數(shù)據(jù)開展無監(jiān)督聚類，初步劃分汽車運(yùn)行的碰撞風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；然后依據(jù)若干組歷史駕駛員...

本發(fā)明提供一種露天煤礦土石方剝離綜合單價(jià)確定方法及系統(tǒng)，屬于工程造價(jià)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明確定了合理的露天煤礦土石方剝離綜合單價(jià)，實(shí)現(xiàn)了支付費(fèi)用與施工服務(wù)之間的對(duì)等，避免了招標(biāo)方、中標(biāo)方及招標(biāo)代理機(jī)構(gòu)等多方之間的經(jīng)濟(jì)糾紛，有助于露天煤礦土石方...

本發(fā)明涉及高頻高壓電源技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種介質(zhì)阻擋放電負(fù)載高頻高壓電源及控制系統(tǒng)，包括供電電路、Buck電路和串聯(lián)諧振逆變電路；該控制系統(tǒng)包括掃頻啟動(dòng)控制模塊，過零鎖相頻率跟蹤控制模塊和模糊PI控制模塊。本發(fā)明能夠提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和電源動(dòng)...

本技術(shù)涉及一種便于患者使用的手持VR眼鏡支撐裝置，屬于虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，解決了患者長(zhǎng)時(shí)間捏持手持VR眼鏡易導(dǎo)致手部疲勞的問題。本技術(shù)包括連接底座、上支撐桿、下支撐桿和限位組件；連接底座設(shè)置在VR眼鏡的側(cè)壁上，上支撐桿的上端與連接底座...

本發(fā)明公開一種機(jī)械臂路徑規(guī)劃方法，屬于機(jī)械臂路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，用于規(guī)劃?rùn)C(jī)械臂路徑，包括獲取待檢測(cè)區(qū)域的參數(shù)信息和預(yù)設(shè)參數(shù)信息、機(jī)械臂末端協(xié)作機(jī)械手的起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的位置；定義狀態(tài)采樣空間；根據(jù)目標(biāo)偏差因子在狀態(tài)采樣空間內(nèi)進(jìn)行導(dǎo)向性隨機(jī)采...

本發(fā)明公開一種彎道場(chǎng)景下基于時(shí)空走廊動(dòng)態(tài)搜索的自動(dòng)駕駛汽車避障軌跡規(guī)劃方法，涉及智能駕駛及交通安全領(lǐng)域，包括步驟：S1、信息采集和參考線擬合；S2、車輛狀態(tài)參數(shù)的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換；S3、三維時(shí)空地圖S?D?T內(nèi)障礙空間生成；S4、分段可通行時(shí)...

本申請(qǐng)公開了一種障礙物檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，該方法包括：獲取數(shù)據(jù)集；所述數(shù)據(jù)集包括：通用目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)和自主標(biāo)注數(shù)據(jù)；對(duì)所述數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；構(gòu)建目標(biāo)檢測(cè)模型；所述目標(biāo)檢測(cè)...

本發(fā)明公開了一種基于異質(zhì)子載波聚合的通信資源調(diào)度方法和系統(tǒng)，應(yīng)用于無人機(jī)輔助的應(yīng)急通信場(chǎng)景。本發(fā)明通過動(dòng)態(tài)執(zhí)行用戶聚類，將終端劃分為滿足規(guī)模約束的非正交多址組；基于異質(zhì)頻譜資源池特性，為不同信道質(zhì)量的用戶組分配多類型物理資源塊，優(yōu)先匹配...

本發(fā)明公開了一種滾筒式乒乓球撿球機(jī)器人，涉及乒乓球撿球機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，包括車架、安裝于車架一側(cè)的收集電機(jī)，安裝于收集電機(jī)輸出軸上的安裝盤，其特征在于，所述車架的頂部分別設(shè)置有電池、固定板、控制電路和主攝像頭，所述主攝像頭和照明燈分布于固...

本發(fā)明公開了一種基于視覺識(shí)別的乒乓球撿球機(jī)器人，涉及乒乓球撿球機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，包括車身，所述車身的一端兩側(cè)分別轉(zhuǎn)動(dòng)連接有后輪，所述后輪的一側(cè)固定連接有從動(dòng)齒輪，所述車身的內(nèi)側(cè)靠近后輪的位置固定連接有運(yùn)動(dòng)電機(jī)，所述運(yùn)動(dòng)電機(jī)輸出軸的一端固定...

本公開實(shí)施例公開了一種基于變交叉磁場(chǎng)反饋?zhàn)R別的智感支付方法和裝置，其中，方法包括：在交易請(qǐng)求階段，基于變交叉磁場(chǎng)的反饋?zhàn)R別，收款設(shè)備通過接收支付設(shè)備發(fā)出的交易請(qǐng)求進(jìn)行高頻反饋磁場(chǎng)的發(fā)射，生成高頻反饋磁場(chǎng)信號(hào)。在交易匹配階段，支付設(shè)備通過...

本申請(qǐng)公開了一種面向DoS攻擊下的無人艇邊緣事件觸發(fā)分層協(xié)同控制方法及裝置，涉及水面無人艇控制領(lǐng)域，包括獲取周期性DoS攻擊模塊、分布式邊緣事件構(gòu)建模塊、通訊網(wǎng)絡(luò)、抗干擾位置跟蹤控制模塊、目標(biāo)艇、跟隨艇；當(dāng)無人艇的狀態(tài)變化量超過設(shè)定閾值...

本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于5G遠(yuǎn)程駕駛的車聯(lián)網(wǎng)資源分配方法，包括：構(gòu)建分配模型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；所述分配模型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括車輛層、邊緣層、中心層；所述車輛層通過無線網(wǎng)與邊緣層通訊連接；車輛層獲取任務(wù)信息；車輛層對(duì)任務(wù)信息進(jìn)行預(yù)處理，得到任務(wù)預(yù)處理輸出...

本發(fā)明公開了一種輔助駕駛環(huán)境下的駕駛行為譜構(gòu)建方法，包括以下步驟：自然駕駛數(shù)據(jù)收集，包括收集駕駛?cè)藛T駕駛自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)車輛行駛時(shí)的若干駕駛行為的自然駕駛數(shù)據(jù)，所述自然駕駛數(shù)據(jù)包括駕駛?cè)藛T行為信息和車輛運(yùn)行與狀態(tài)參數(shù)信息；獲取危險(xiǎn)駕駛...

本公開是關(guān)于一種基于MMC的多端口電能路由器控制方法以及裝置。其中，方法包括：針對(duì)基于雙端背靠背模塊化多電平換流器MMC的五端口電能路由器，采用輸入串聯(lián)輸出并聯(lián)的雙有源橋變換器結(jié)構(gòu)連接中低壓直流母線，并通過輸入電壓均衡控制實(shí)現(xiàn)各端口的模...

本發(fā)明提出一種智能決策驅(qū)動(dòng)的視覺感知特定目標(biāo)識(shí)別與跟蹤方法及系統(tǒng)，屬于目標(biāo)檢測(cè)與自動(dòng)化控制領(lǐng)域，包括：S1：在智能車的二自由度云臺(tái)上搭載機(jī)器視覺攝像頭，通過引入云臺(tái)的最大俯仰偏轉(zhuǎn)角度和最大偏航角度，動(dòng)態(tài)計(jì)算攝像頭在云臺(tái)旋轉(zhuǎn)下的最大捕獲范...

本申請(qǐng)公開了一種基于自主式自動(dòng)駕駛的匝道匯入決策確定方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，該方法包括基于雙重深度Q網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建匝道匯入決策模型；搭建匝道合流的仿真環(huán)境；并基于仿真環(huán)境訓(xùn)練所述匝道匯入決策模型；獲取不同的強(qiáng)制換道軌跡數(shù)據(jù)；...

本公開是關(guān)于一種儲(chǔ)能變流器多模式控制方法以及裝置。其中，該方法包括：針對(duì)儲(chǔ)能變流器在跟網(wǎng)模式下運(yùn)行，通過創(chuàng)建二階無限沖激響應(yīng)IIR濾波器，建立基于符合重復(fù)控制的低電壓穿越控制策略；針對(duì)儲(chǔ)能變流器在離網(wǎng)模式下運(yùn)行，采用三相四橋臂拓?fù)涮峁┝?..

本申請(qǐng)涉及導(dǎo)電連接裝置技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于銅排與電纜的快速連接裝置，該裝置包括絕緣連接筒、傳動(dòng)桿、導(dǎo)電桿、接線端子、絕緣帽、絕緣固定件，絕緣連接筒兩端端口封閉，傳動(dòng)桿和導(dǎo)電桿均位于絕緣連接筒內(nèi)且兩端均伸出絕緣連接筒，接線端子和絕緣...

本發(fā)明公開了一種針對(duì)無人機(jī)航拍視頻的特征語義自注意機(jī)制目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法。在目標(biāo)檢測(cè)階段提出了一種基于層級(jí)式注意力增強(qiáng)的特征提取網(wǎng)絡(luò)，其次，構(gòu)建了一個(gè)基于多層上下文語義增強(qiáng)的特征融合網(wǎng)絡(luò)，在各級(jí)特征輸出層引入了上下文引導(dǎo)模塊；最后，在損失...