本发明公开了一种基于注意力机制的化工事故原因知识图谱构建方法，具体包括以下步骤：S1：采集化工事故记录数据，对采集到的化工事故记录数据进行数据清洗；S2：构建出知识图谱的模式层；S3：利用注意力机制构建出知识图谱的数据层；S4：形成知识...

本发明公开了一种基于深度学习的区域内遗失物品检测方法，具体包括以下步骤：S1：在选定的区域内，采用深度学习目标检测算法模型检测人员和异物，持续判断是否有人员进入，锁定人员ID；同时进行异物的检测，如没有出现异物，则持续做异物检测的判断；...

本发明公开了一种基于蝙蝠算法的无线传感网络定位方法，包括以下步骤：S1：初始化各个参数以及解空间中的蝙蝠个体的位置及飞行速度，并获得种群中每个个体的适应度值并记录全局最优个体；S2：动态产生变异群集，计算变异群体参数值，再根据贪婪规则选...

本发明公开了一种无线传感网络DV

本发明公开了一种基于XGBoost回归算法的基站覆盖范围的预测方法，具体步骤为：S1采集数据：采集测试区域的基站数据和采样点MDT数据，S2数据清洗；S3特征工程；S4模型训练：选择一个点作为新建基站的预选点，筛选出与预选点位置距离小于...

本发明公开了一种基于CNN

本发明公开了一种基于YOLOv5s网络模型的工业运载车的检测方法，步骤为：S1获取数据集：通过网络下载或自行制作的方式来获取数据集，作为训练的图像数据；S2数据集图像标注：对所述数据集中的图像数据的目标的类别和位置进行标注，为训练模型提...

本发明公开了一种基于KCF算法的工业运载车跟踪方法，具体包括以下步骤：S1：采集图像信息，输入视频帧，通过目标检测器判断检测的区域的目标；S2：判断输入视频是否为第一帧，若为第一帧，则初始化KCF跟踪器，获得检测的区域中目标的初始位置；...

本发明涉及一种基于泰森多边形的LAC或TAC区的识别及优化方法，包括以下步骤：S1收集数据：获取各扇区的工参数据，工参数据包括LAC或TAC标识；S2构建泰森多边形：根据各扇区的工参数据构建生成泰森多边形；S3去重处理：对相同扇区的泰森...

本发明涉及一种基于图像处理与深度学习相结合的文本识别方法，包括步骤：S1收集数据：采集数据，形成数据集；S2数据集处理：输入数据集，对数据集中的图像进行水平投影，并对数据集中的数据进行模块匹配，获得匹配结果图像；S3采用深度学习CRNN...

本发明公开了一种基于分类算法和聚类思想结合的宽带离网用户维挽的实现方法，包括步骤：S1：采集用户宽带数据，用于后续判断用户是否会离网；S2：对步骤S1中采集的用户宽带数据进行数据清洗，将用户宽带数据转换成统一的格式后进行分类，筛选出样本...

本发明涉及一种基于webgl的热力云图的生成方法，包括步骤：S1：每个热力点均根据热力点生成多个三角形顶点；S2：在片元着色器里构圆并计算片元的不透明度，在帧缓冲区生成灰度图；S3：结合步骤S2生成的灰度图和热力色带获得热力云图。该基于...

本发明涉及一种基于webgl的三维热力云图的生成方法，包括步骤：S1：在待渲染的场景内生成N个立方体，用于填满该待渲染的场景；S2：分别计算步骤S1中的N个立方体的六个面的每个片元最终的不透明度；S3：根据片元最终的不透明度，获取与热力...

本发明公开了一种基站节能的装置及方法，该基站节能的装置包括射频单元和网管系统，所述射频单元与所述网管系统通信连接，还包括服务器和电源控制器，所述电源控制器安装在所述射频单元的外部，所述电源控制器用于控制所述射频单元的开启与关闭；所述服务...

本发明公开了一种4G/5G互操作的优化方法，包括步骤：S1数据采集：收集多种数据，并将多种数据根据小区识别码进行整合；S2确认待优化的小区：根据小区预设指标判断并筛选出问题小区，根据定义规则计算问题小区的数据；再对问题小区的数据进行清洗...

本发明涉及一种基于笔画扰动与后处理的手写文字识别模型性能的提升方法，具体包括以下步骤：S1基于笔画扰动的手写体数据集的制作：首先通过笔画提取，获得笔画像素联通区域，再对连通区域内的笔画进行笔画扰动，从而获得具有多样性的手写体数据集；S2...

本发明涉及基于深度学习的人体行为的识别方法，包括步骤：S1收集数据：采集数据，形成数据集；S2数据集处理：输入数据集，并对数据集中的数据进行人员检测及跟踪，并通过人体姿态估计提取每个数据集的骨骼信息，并进行姿态估计，获得姿态估计结果；S...

本发明提出了一种基于NB

本发明涉及基于用户偏好的物联网数据的推荐方法，包括步骤：S1：构建用户注册个人信息的兴趣度模型，分析用户注册信息；S2：分别根据点击次数、浏览时间、保存与否进行分析用户偏好信息，并构建数据类型模型进行权重和操作行为兴趣度分析，从而获得用...

本发明涉及一种基于LoRa无线Mesh网络节点定位的实时校正方法，包括步骤：S1：通过LoRa网关实时监控RSSI值波动，并补偿盲节点测得信号强度RSSI值；S2：通过曲线拟合获得相应的平均RSSI距离模型；S3：以固定的时间间隔经过的...