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								      本公開提供了一種設備狀態(tài)確定方法，可以應用于計算機技術領域。該設備狀態(tài)確定方法包括：根據歷史識別記錄信息，確定與第一設備標識關聯的至少一個已識別物品信息；根據至少一個已識別物品信息，確定物品識別率、物品誤識率和設備故障率；根據物品識別率、物...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維純度評價的多時相遙感端元提取方法，包括：首先，對多時相遙感影像的時序穩(wěn)定性，以及多時相遙感影像所包括的單時相遙感圖像的空間異質性和紋理特征進行評價，獲得像元的時序穩(wěn)定性指標、空間異質性指標和紋理特征指標。然后，引入權...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多層特征融合與決策的遙感圖像場景分類方法，具體為：獲取遙感圖像數據集并按比例劃分為訓練樣本和測試樣本；對遙感圖像數據集進行預處理；采用改進的EfficientNet B0卷積神經網絡提取中層特征和深層特征；設計中層特征增...
								
        
							
        
							
						
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								      高光譜圖像噪聲檢測評估方法及系統，涉及圖像處理技術領域，所述方法包括：首先，利用改進的線性迭代聚類方法對原始高光譜圖像進行超像素分割，得到多個超像素子塊；之后，對每兩兩超像素子塊的光譜反射率序列采用去趨勢偏互相關法計算去趨勢互相關系數和去趨...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，解決了現有技術中在處理目標對象與背景圖像的角度、尺寸等特征匹配方面存在局限性的問題，提供了一種基于相機參數模型的訓練數據語義合成方法、裝置及設備。該方法包括：獲取目標對象在第一場景下的第一圖像以及包括目標場景的第...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種變電站刀閘分割方法、裝置及存儲介質，其中方法包括：步驟S1：獲取巡檢照片并對巡檢照片進行預處理，得到原始圖片；步驟S2：基于原始圖片進行目標檢測，判斷是否存在刀閘，并提取得到多個含有刀閘的切片；步驟S3：將所有切片進行聚類得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種設備的異常聲音檢測方法、裝置、設備和存儲介質，設備內設置有聲音傳感器、鼓風組件，該方法包括：獲取聲音傳感器采集的聲音數據；根據聲音數據確定設備是否存在異常；若確定設備存在異常，則通過鼓風組件對設備內的預設區(qū)域進行鼓風；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯著性預測的視覺SLAM方法、系統及存儲介質，屬于同步定位與建圖的技術領域。首先根據當前圖像幀和深度幀進行基于多模態(tài)融合的顯著性預測，獲得當前圖像幀的灰度圖和含有效結構化區(qū)域的顯著性掩膜，再進行特征提取和匹配得到匹配特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于本地化處理的實時音頻變音控制方法、系統及終端，該方法包括以下步驟：獲取實體麥克風采集的實時音頻數據；依據本地數據庫存儲的變音參數對實時音頻數據進行處理并獲得變音數據；將變音數據提供至實體麥克風，使實體麥克風將變音數據提供至...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于跨模態(tài)共性交互的合成圖像檢測方法，包括步驟：輸入圖像被并行送入兩個分支：空域處理分支直接處理原始圖像并利用高頻自增強模塊強化空間域偽影；頻域處理分支則首先通過離散小波變換（DWT）提取高頻分量；然后利用多尺度頻率增強模塊...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及音響信號處理領域，公開了音響分頻變壓裝置的自適應音頻場景識別與分頻參數優(yōu)化算法，包括以下步驟：S1、獲取輸入的音頻信號，提取所述音頻信號的聲學特征數據；S2、對所述聲學特征數據進行處理，通過機器學習模型生成音頻場景分類結果；S3、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出的一種基于機器視覺的圖像檢測方法及系統，采集同一目標禽蛋的高光譜圖像和可見光圖像；采用包括去噪、歸一化方式對目標禽蛋的高光譜圖像和可見光進行預處理，并且，將采集的同一目標禽蛋的圖像分成訓練集和測試集；建立雙分支禽蛋檢測模型；將所述...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種智能體對話系統及方法，涉及音頻轉換技術領域，包括：采集模塊用于獲取用戶的音頻數據；音頻轉換模塊用于根據用戶端的數據網絡信號強度，設置音頻數據的傳輸方式，當傳輸方式為通信信號傳輸時，將音頻數據進行編碼處理得到音頻流；語音識別處理...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像通信技術領域，公開了一種窗戶狀態(tài)識別及控制方法、裝置、電子設備及存儲介質，包括：獲取一個監(jiān)控圖像；對所述監(jiān)控圖像中的第一窗戶進行標注，形成一個標注掩膜；根據所述標注掩膜確定所述監(jiān)控圖像中的一個目標圖像，并將所述標注掩膜和所述目...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于太赫茲成像的圖像智能標識系統及方法，具體涉及太赫茲圖像智能識別領域，包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、構造第一損失函數模塊、圖像檢測模塊、標記標識模塊、判斷識別模塊。本發(fā)明通過采集行李箱內違禁品太赫茲原始圖像，對圖像進行優(yōu)化和...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N方形動力電池外殼視覺缺陷快速檢測方法及系統，涉及圖像處理技術領域，包括：獲得高分辨率多視角圖像序列，輸出標準化圖像數據，進行前視覺劃痕檢測，輸出劃痕缺陷位置及特征，輸出包含置信度得分的缺陷候選區(qū)域，識別出氣泡類缺陷，匯總缺陷...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開的用于高溫合金熔煉噴濺掉渣異常的檢測方法，具體包括以下步驟：步驟1，采集電弧爐高溫合金熔煉圖像構建數據集，經預處理后劃分為訓練集、驗證集和測試集；步驟2，構建包含噴濺區(qū)域實例分割與突變異常時序分析模塊的高溫合金熔煉噴濺檢測模型；步...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于視覺識別的燈具LED自動識別與色度檢測系統和方法，屬于視覺識別技術領域。包括：圖像采集模塊、圖像預處理模塊、LED自動識別模塊、色度檢測模塊和結果輸出與判定模塊。采用傳統圖像處理和深度學習相結合的方式實現LED自動定位，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于解耦提示表示的目標動力學參數自主辨識方法，屬于航天器技術領域。該方法通過解耦提示表示實現域泛化，能夠適應復雜的空間環(huán)境變化，實現對航天器柔性結構變形和振動的高精度監(jiān)測，并反演出柔性結構的動力學參數，為航天器健康狀態(tài)評估和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合尺度與語義特征的電力設備實例分割方法、裝置、電子設備及存儲介質，屬于電力設備領域，所述方法包括：獲取配電圖像；將配電圖像輸入預設模型，以使模型通過圖像編碼模塊，根據配電圖像生成對應不同尺度的若干層次特征；通過尺度感知模塊...
								
        
							
        
							
						
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