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本发明公开了一种建筑场地内建筑器材的智能识别方法及系统，涉及施工安全领域，包括：获取建筑场地图像信息，将所述建筑场地图像信息进行预处理；基于卷积神经网络建立建筑器材识别模型，通过所述建筑器材识别模型对所述预处理后的建筑场地图像信息进行特征提取生成多维度特征图及特征信息；根据所述多维度特征图生成建筑场地图像信息的感兴趣区域，根据所述感兴趣区域确定目标物体的在建筑场地图像信息中的位置；根据目标物体的特征信息判断所述目标物体是否为建筑器材；若所述目标物体为建筑器材，则生成提醒信息并确定建筑器材的定位信息；将建筑器材的定位信息及所述提醒信息按照预设方式进行发送及显示。

本发明涉及一种用于海洋钢结构的修补方法、装置、设备，包括：采集当前海域中的海洋平台的钢结构图像信息，基于所述钢结构的图像信息得到钢结构的样本数据，所述样本数据包括三维信息以及轮廓尺寸信息；对所述钢结构图像信息进行特征分析，得到分析结果；基于所述分析结果确定修复策略，其中所述修复策略至少包括恢复性修复策略、预防性修复策略；根据所述修复策略对该海洋平台的钢结构进行修复。通过利用碳纤维产品对海洋平台中的腐蚀部位或者缺陷部位进行修复，相比于现有技术，能够加强海洋平台修复后的强度，能够有效地抑制局部受损结构裂纹的扩展和腐蚀区域的扩大，而且修复部位只需要一次投入，免去了长期的多次修补。

本发明涉及一种竞速无人机的数据智能交互方法、装置及设备，包括以下步骤：获取失控无人机周围区域的实时视频帧信息；计算所述实时视频帧信息在预设时间内的两个视频帧之间的场景变化量；基于所述场景变化量确定失控无人机的着陆区域；获取所述失控无人机的着陆区域的位置信息，基于所述失控无人机的着陆区域的位置信息为失控无人机规划着陆导航路线；从所述着陆导航路线中确定失控无人机的着陆路线。本发明能够实现失控无人机根据实时的视频帧以及无人机失控前的地理位置对应的AR场景进行选择着陆区域，解决了民用无人机在失控时无法自行控制的着陆的技术问题，而且能够从实时的视频帧选择空旷的着陆区域，使得失控无人机着陆路线更加合理。