本技术公开了一种基于分布式通信的数据分析方法、系统、设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括:基于分布式通信网络，实时监控节点状态并获取节点资源状态数据集，通过机器学习算法，建立节点性能评估模型，动态分配数据分析任务的计算资源以优化资源分配，并根据数据分析任务的需求和节点性能，设计任务分配策略，建立分布式数据处理框架；通过分布式分解并执行计算数据分析任务，聚合收集分布式计算结果并动态调整优化资源任务分配，获得最终的数据分析结果，本发明能够实时监控节点状态并智能调整资源分配方案，根据节点的通信状况和计算能力动态优化任务分配的优点，进而解决现有技术中动态资源管理不足和任务调度灵活性差的问题。

 本技术公开了一种基于生成对抗网络的电辅助渐进成形盲区温度预测方法，获取板料电辅助渐进成形时，板料加工区域热成像图像被遮挡的盲区温度图，以及获取板料加工区域热成像图像无遮挡的无盲区温度图；构建生成对抗网络模型，其输入为盲区温度图，其输出为无盲区温度图；通过步骤1获取的盲区温度图和无盲区温度图训练得到盲区温度预测模型；将待预测的盲区温度图通过盲区温度预测模型实现盲区温度预测。通过生成对抗网络提供盲区温度预测，提升成形温度的控制精准性，从而提升最终产品质量。

 本技术公开了基于YOLOv8的烟叶散把程度的检测方法及系统，具体涉及烟叶检测技术领域；通过在检测区域内安装光照传感器实时监测光照强度变化，并结合自动化相机设备采集不同光照条件下的烟叶图像数据，对其进行预处理并提取阴影分布异常特征和色彩变化幅度特征，训练出预测YOLOv8模型检测精度的机器学习模型，根据模型输出的精度结果，将检测划分为高精度和低精度两类，高精度结果直接应用于生产，低精度结果则通过进一步分析异常情况，动态调整检测阈值，提升模型的检测精度，不仅有效解决了因复杂背景和光照变化导致的检测精度异常问题，优化了烟叶分类的准确性，还提高了生产环节的质量控制。

 一种基于注意力机制的分焦面偏振图像超分辨重建方法。属于光学图像处理技术领域，具体涉及分焦面偏振图像超分辨重建技术领域。所述方法包括如下步骤:S1、利用分焦面偏振探测器采集图像构建图像数据集；S2、构建超分辨率神经网络模型，所述超分辨率神经网络模型中通过通道自适应亚像素卷积模块实现对任意通道数的特征图像进行亚像素重构，同时根据不同偏振方向的特征信息占比对通道权重进行自适应调节；S3、利用图像数据集训练超分辨率神经网络模型；S4、根据评价指标验证超分辨率神经网络模型；S5、利用超分辨率神经网络模型进行偏振图像超分辨重建。

 本技术涉及一种基于元伪标签多尺度图卷积网络的高光谱图像分类方法，通过建立元伪标签的多尺度特征搜索图卷积网络MPL‑MFSGCN，先利用SLIC超像素分割技术将HSI划分为不同尺度的超像素图并转化为图结构；接着构建了一个多尺度特征搜索图卷积网络MFSGCN架构，并利用神经网络搜索算法优化超像素特征权重组合，增强特征表达的判别力；通过采用共享同一图卷积网络的半监督教师‑学生模型来生成元伪标签，并对学生网络进行微调，以提高网络的鲁棒性；在小样本条件下能自动捕获关键特征，相较于常用的HSI数据集上取得了比先进方法更高的分类精度，有效提升了分类准确性。

 本技术公开了一种基于多层级关系增强的弱小目标检测方法，旨在检测PCB电路板外观弱小缺陷，属于工业质检和机器视觉领域。本发明将Faster RCNN作为基准模型，包括特征提取器、候选框生成器、辅助检测器，对应的输出特征分别为图像级特征、实例级特征、类别级特征；本发明设计了一组图像级到实例级的上下文语义关系增强和实例级到实例级的视觉推理组件，并通过残差融合模块将上述组件的输出进行融合，进而输送至检测器，实现对输入图像数据表面弱小缺陷目标的检测。本发明增强了基准模型对弱小缺陷目标的表征能力，可准确检测到PCB电路板外观弱小缺陷，提升了电路板外观质量和企业生产效益。

用于距离测量的系统(100)包括至少一个存储设备(140)和至少一个处理器(122)。所述存储设备(140)包括一组指令。所述至少一个处理器(122)与所述至少一个存储设备(140)通信。当执行所述一组指令时，所述至少一个处理器(122)被配置用于引起所述系统(100)执行步骤501‑505。步骤501，获取由相机捕获的图像，所述图像包括对象。步骤503，基于所述对象，识别所述图像中的至少一条目标线，其中所述至少一条目标线与至少两条预设参考线相关联，所述至少两条预设参考线中的每一条分别与其到所述相机的水平参考距离相对应。步骤505，基于所述至少一条目标线，确定所述相机与所述对象之间的距离。

本文涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于遥感技术的水土流失监测与评估方法。该方法包括:获取待分析图像，并划分区域，根据区域差异获取水土流失区域；根据不同图像同一个区域的角点数量差异、像素值的均方误差以及像素值的方差获取地表异变系数；根据不同图像同一个区域的像素点数量差异获取结构变化系数；并结合地表异变系数获取劣化因子；根据区域之间的距离和区域的劣化因子获取环境影响系数；并结合显示差异系数获取细节缺失因子；通过细节缺失因子结合像素点的边缘强度计算保留阈值，通过保留阈值筛选像素点完成图像分割，对分割后图像进行评估。本申请提高区域在传统评估方法中特征提取阶段图像分割时的细节保留程度。

本文提供的一种基于自然语言的企业用户模板生产工具及方法，涉及信息处理技术领域，通过接收企业用户的模板生成需求信息；基于NLP模型对店铺模板设计需求进行解析，确定需求特征信息；基于模板配准识别多通道对需求特征信息进行模板配准；基于店铺产品图像集和预定产品图像背景集进行渲染优化；之后，对企业用户进行动画推荐比对，生成用户店铺模板；基于实时店铺监测数据对用户店铺模板进行关联调整，解决了用户模板市场响应即时性差，设计的精准度低和响应速度慢的技术问题，达到了提高模板生成的自动化程度和个性化精确度，使得模板能够实时反映店铺运营的最新状态和市场变化，在提高效率的同时降低市场投入成本的技术效果。

本技术公开了一种铁路货车滚动轴承端部螺栓丢失的故障检测方法，包括如下步骤:获取待检测铁路货车的过车图像；基于目标检测神经网络对待检测铁路货车的过车图像进行目标识别，得到目标识别结果，目标识别结果包含检测框和检测框内滚动轴承端部的第一类别；当检测框的数量与第一阈值相等且第一类别不包括螺孔时，由铁路货车的过车图像上裁剪出滚动轴承端部图像，基于图像分类神经网络对滚动轴承端部图像进行分类验证，并输出分类验证结果，分类验证结果为铁路货车滚动轴承端部的第二类别和第二类别的概率；第一阈值的取值为滚动轴承端部螺栓未丢失时，所有螺栓的数量；该检测方法通过二次确认的方式，降低漏报漏检率，提高了故障识别的可靠性。