本發明提出一種基于多模態大模型的圖像脫敏方法及系統，涉及文本生成圖像技術領域，該方法包括：對原始圖像進行預處理，得到預處理后的圖像；利用預設的多模態大模型對所述預處理后的圖像進行視覺推理，得到場景理解信息和圖像類型；利用所述多模態大模型...

本發明涉及車燈監測技術領域，具體涉及了一種基于動態光學監測的車燈抗起霧性能綜合評價方法及系統?；趧討B光學監測的車燈抗起霧性能綜合評價方法，其特征在于：包括以下步驟：S1、在標準環境條件下，通過蒸汽發生裝置想待測車燈內部按照多個預設梯度...

本發明涉及傳感器信號處理技術領域，公開了一種基于高密度陣列壓力傳感器的高頻采樣信號處理方法，旨在解決高密度節點、高采樣頻率下系統準確性、安全性與實時性不足的問題，包括：S1，行列交叉尋址掃描并激活預設壓力閾值節點；S2，分區組配獨立模數...

本發明涉及一體化薄壁復雜壓鑄零部件領域，公開了一體化薄壁復雜壓鑄零部件力學性能取樣方法，包括以下步驟：步驟一、準備和零件材料相同的平板模，對平板模進行基本力學性能測試，得到參考力學性能；步驟二、在零件上不同位置進行三點彎試樣取樣，對三點...

本發明提供一種汽車碰撞模擬設備，涉及車輛安全技術領域，包括設置于被測車輛上的沖擊架、設置于道路側面的龍門架以及設置龍門架上向沖擊架方向延伸的作動器、沖擊架上設置有位于被測車輛側面的受力架；作動器靠近沖擊架的一端設置有用于與受力架接觸的沖...

本發明涉及動力電池管理技術領域，公開了動力電池生成式數據集質量評估方法，將待評估的動力電池生成式數據集映射至標準化特征空間，得到目標生成式數據集；對目標生成式數據集進行第一數據處理，得到多維度評估結果，包括：計算目標生成式數據集與真實參...

本發明涉及道路交通網絡、多車協同技術領域，提供一種基于動態優先級的復雜場景下多平板協同規劃方法，包括：A：構建動態復雜場景的無向拓撲圖，以及待執行任務列表，基于環境信息實時更新動態復雜場景拓撲圖；B：對待執行任務進行雙層動態評估；C：構...

本發明涉及網格分區算法領域，公開了一種復雜結構壓鑄件基于強度梯度分布的網格分區算法，包括以下步驟：步驟一、獲取零件的碰撞仿真網格模型和全域力學性能數據，力學性能數據包括屈服強度；步驟二、將力學性能數據映射到每個網格單元；步驟三、合并鄰接...

本發明涉及動力電池熱管理與智能預測技術領域，公開了一種基于邊界條件外推及深度學習的動力電池三維溫度場預測方法，基于電池包幾何結構、熱物性參數在開源有限元平臺OpenFOAM上建立三維非穩態熱傳導仿真模型；通過所述仿真模型生成多工況下的三...

本發明涉及圖像處理技術領域，公開了一種基于無參考機器學習的高質量圖像數據集判別方法，接收圖像并預處理；構建語義失真關聯模型，通過輕量級雙通道網絡并行提取紋理和幾何失真特征，通過注意力機制和時序分析動態路由并融合雙通道特征生成自適應關鍵特...

本技術涉及一種乘用車側向翻滾實驗裝置，包括：滑軌組件和底座，滑軌組件一端可轉動地安裝在底座上，以使滑軌組件具有傾斜角度；滑軌組件用于安裝測試車輛，測試車輛能夠沿滑軌組件的長度方向在滑軌組件上滑動；角度調節組件，角度調節組件可活動地支撐在...

本發明涉及預測壓鑄件力學性能領域，公開了基于模流仿真結果預測壓鑄件力學性能的機器學習方法，包括以下步驟：步驟一、對零件進行模流仿真，模流仿真結果包括凝固時間和孔隙率；步驟二、獲取零件不同位置的力學參數；步驟一和步驟二不分先后；步驟三、訓...

本發明涉及數據查詢領域，公開了基于AABB與KDTree復合索引的空間網格數據查詢方法，包括以下步驟：步驟一、獲取零件的仿真數據，將仿真數據和壓鑄件的幾何體建立空間映射關系，對幾何體進行AABB空間劃分，AABB空間包括初級AABB空間...

本發明涉及數據提取領域，公開了一種薄壁壓鑄件模流仿真數據混合提取與高效重構方法，包括以下步驟：步驟一、對壓鑄件的模流仿真結果進行數據提取，輸出仿真結果，仿真結果包括點云數據；步驟二、對壓鑄件進行網格劃分，將壓鑄件的幾何體離散化為若干具有...

本發明屬于汽車測試領域，特別是涉及一種A柱溢流試驗結果的分析方法，包括：S1：獲取試驗中記錄側窗區域污染過程的視頻數據，并按預設時間間隔將視頻有效片段進行分解；S2：提取各視頻幀在預設的側窗區域掩膜內的特征通道灰度直方圖，計算各視頻幀的...

本發明涉及動力電池性能分析技術領域，公開了一種基于集成學習的動力電池衰減影響因素定量識別方法，旨在解決傳統方法中數據關聯性弱、特征重要性模糊、模型適應性差的問題。包括：采集構建多源數據集；捕捉不同時間尺度退化特征，結合Top?K空間注意...

本發明涉及顱腦損傷生物力學分析技術領域，公開了一種半自動化顱腦損傷指標CSDM提取方法，旨在提升CSDM提取效率、適用性與靈活性。方法包括：腦組織區域顯示狀態預選中步驟，將頭部模型仿真結果文件導入后處理軟件，篩選并保留腦組織實體單元部件...

本發明涉及動力電池監測技術領域，公開了一種基于高維向量空間的動力電池時序數據變化趨勢映射方法，根據動力電池充放電狀態，劃分時序數據，得到包含局部趨勢的片段；對所有片段嵌入進行聚類，得到k個趨勢中心向量；對每個趨勢中心向量進行趨勢類型標注...

本發明涉及動力電池系統安全評估技術領域，公開了一種基于重構式預訓練架構的電池系統安全狀態評分方法，包括以下步驟：S1、獲取車輛運行數據，篩選充放電數據；S2、對數據進行預處理；S3、將處理后的數據按時間維度切片，形成輸入數據；S4、對輸...

本發明涉及電池系統數據處理技術領域，公開了一種電池系統時序數據特征提取約束增強訓練方法，包括S1，讀取車輛電池系統運行云端平臺數據，選取所需字段并進行預處理；S2，對電池系統時序數據片段隨機掩蓋50%?90%的時間點；S3，將未掩碼的片...