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      首頁(yè) 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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      • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義部件姿態(tài)估計(jì)方法,提出了SURF?FPS算法與CPFNet模型,SURF?FPS算法為聯(lián)合SURF算法的物體模型三維關(guān)鍵點(diǎn)采樣方法,用于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,能夠綜合考慮物體的幾何特征與潛在的表面紋理特征,使選取的...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了多軌道音頻合成、處理方法及系統(tǒng),涉及智能音頻制作技術(shù)領(lǐng)域,包括,通過(guò)SDIO協(xié)議從SD NAND固態(tài)存儲(chǔ)器中讀取音頻數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)送入環(huán)形緩沖區(qū),實(shí)施ECC機(jī)制進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)和錯(cuò)誤糾正;利用深度學(xué)習(xí)算法分析緩沖區(qū)中的音頻數(shù)據(jù),并動(dòng)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)情感感知的智能對(duì)話控制方法及相關(guān)裝置,其方法包括:智能外呼機(jī)器人一體機(jī)進(jìn)入智能對(duì)話監(jiān)控模式,對(duì)當(dāng)前環(huán)境下的目標(biāo)用戶的語(yǔ)音音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)話監(jiān)控處理,獲得對(duì)話監(jiān)控結(jié)果;基于對(duì)話監(jiān)控結(jié)果進(jìn)入對(duì)話模式,并對(duì)語(yǔ)音音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高豐富度高真實(shí)感SAR圖像測(cè)試數(shù)據(jù)生成方法及裝置,包括以下步驟:構(gòu)建前景目標(biāo)庫(kù);構(gòu)建背景庫(kù);接收用戶輸入的前景參數(shù)集合;根據(jù)所述前景參數(shù)集合,生成多樣性前景SAR圖像;接收用戶輸入的背景參數(shù)集合;根據(jù)所述場(chǎng)景類型從所述背景庫(kù)...
      • 本發(fā)明涉及虛擬數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域,尤其為基于AI分身虛擬數(shù)字人實(shí)時(shí)交互系統(tǒng)及使用方法,包括以下步驟:步驟一:獲取麥克風(fēng)采集的原始語(yǔ)言信號(hào)數(shù)據(jù) 2025-09-01
      • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于特征描述子的匹配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì),涉及圖形圖像及點(diǎn)云處理技術(shù)領(lǐng)域,其中,該方法包括以下步驟:獲取輸入數(shù)據(jù)中目標(biāo)表面的圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù),對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,生成圖像特征描述子,對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取...
      • 一種橡膠增塑劑的生產(chǎn)方法,其特征在于使用溶劑抽提的方法,第一溶劑包括苯酚、糠醛、N?甲基吡咯烷酮、二甲基亞砜中的一種,進(jìn)入第一和第二抽提塔上部,第二溶劑為碳數(shù)在6?20個(gè)碳的烷烴和/或環(huán)烷烴,進(jìn)入三個(gè)抽提塔下部,原料油為抽出油,原料油從第一...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種音素后驗(yàn)圖模型訓(xùn)練方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:通過(guò)利用主唱音頻與和聲音頻在音素后驗(yàn)圖特征上的差異,對(duì)音素后驗(yàn)圖模型進(jìn)行訓(xùn)練,并且和聲音頻為基于主唱音頻生成的包含除主唱外其余人聲的音頻,由此經(jīng)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)一種區(qū)分課堂對(duì)話中的身份的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取課堂音頻文件;調(diào)用預(yù)置的語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)所述課堂音頻文件進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別,得到所述課堂音頻文件中的文本內(nèi)容;利用訓(xùn)練好的基于深度學(xué)習(xí)的標(biāo)點(diǎn)預(yù)測(cè)模型對(duì)所述文本內(nèi)容...
      • 本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了基于人工智能語(yǔ)音交互的機(jī)電設(shè)備遠(yuǎn)程操控裝置,基于人工智能語(yǔ)音交互的機(jī)電設(shè)備遠(yuǎn)程操控裝置包括:用戶交互設(shè)備,機(jī)電設(shè)備,邊緣認(rèn)知體,預(yù)測(cè)性主動(dòng)安全交互引擎;基于人工智能語(yǔ)音交互的機(jī)電設(shè)備遠(yuǎn)程操控方法包括以下步驟...
      • 本發(fā)明適用于電力線路巡檢技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于改進(jìn)YOLO網(wǎng)絡(luò)的電力線路金屬腐蝕檢測(cè)與區(qū)域分割方法,其方法包括:將采集的可見(jiàn)光圖像和紅外光譜圖像對(duì)齊空間位置;對(duì)可見(jiàn)光圖像進(jìn)行去霧處理后,基于顏色偏移特征和紋理畸變特征判定去霧處理后的圖像是...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源遙感影像地表水體提取方法。以SAR影像為主,融合光學(xué)影像、數(shù)字高程模型及局部入射角信息。先對(duì)SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正、幾何校正與噪聲抑制,并進(jìn)行多源數(shù)據(jù)空間分辨率匹配。隨后采用自適應(yīng)貝葉斯超像素分割方法將影...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電力施工進(jìn)度智能化管理方法及系統(tǒng),包括通過(guò)無(wú)人機(jī)按預(yù)設(shè)高度測(cè)定位置周期性巡航,實(shí)時(shí)采集鐵塔建設(shè)的視頻流;基于視頻流識(shí)別當(dāng)前施工高度并與預(yù)設(shè)高度閾值比對(duì),達(dá)任一閾值時(shí)判定到達(dá)施工進(jìn)度節(jié)點(diǎn)并生成觸發(fā)信號(hào);響應(yīng)信號(hào)獲取對(duì)應(yīng)安裝監(jiān)測(cè)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度小波變換的BEVFusion工業(yè)巡檢機(jī)器人定位方法,通過(guò)離散小波變換對(duì)多模態(tài)傳感器輸入特征進(jìn)行多頻域分解,分離出低低頻、高低頻、低高頻與高高頻信息,并結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)提取后特征的增強(qiáng)。具體而...
      • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于視覺(jué)詞袋表征和狀態(tài)空間建模的樹(shù)種識(shí)別方法,涉及樹(shù)種橫切面微觀圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,其特征在于,包括以下步驟:S1:數(shù)據(jù)集構(gòu)建;S2:利用視覺(jué)詞袋模型提取局部特征;S3:利用狀態(tài)空間模型提取全局特征;S4:多層次特征融合;S5:...
      • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于智能眼鏡的目標(biāo)語(yǔ)音調(diào)控方法、裝置及設(shè)備,屬于智能穿戴技術(shù)領(lǐng)域,解決現(xiàn)有技術(shù)通常對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,用戶難以獲得契合自身需求的語(yǔ)音信號(hào)的問(wèn)題。包括,獲取當(dāng)前場(chǎng)景中說(shuō)話人的音頻信息,并將其劃分為多個(gè)音頻片段;獲取...
      • 本發(fā)明涉及農(nóng)作物監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于地理先驗(yàn)信息的作物表型自動(dòng)識(shí)別方法。包括:通過(guò)地理配準(zhǔn)、點(diǎn)云文件轉(zhuǎn)換和地面特定點(diǎn)匹配,將全部圖像確定在同一坐標(biāo)系;對(duì)確定在同一坐標(biāo)系的圖像進(jìn)行全自動(dòng)分割或半自動(dòng)分割,得到多源作物遙感的圖像的小區(qū)...
      • 本發(fā)明涉及一種基于肝膽管圖像的分割方法,包括:利用灰度域劃分機(jī)制,將待處理圖像劃分為若干子圖像,為每個(gè)子圖像分配對(duì)應(yīng)的濾波窗口尺寸區(qū)間;基于待處理圖像的每張子圖像,遍歷其濾波窗口尺寸區(qū)間的每個(gè)數(shù)值,以任意一個(gè)像素點(diǎn)為中心建立濾波窗口,獲得該...
      • 本發(fā)明涉及設(shè)備周期監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種水表生命周期監(jiān)管系統(tǒng)及方法,其方法包括以下步驟,通過(guò)移動(dòng)終端采集水表圖像,動(dòng)態(tài)評(píng)估圖像質(zhì)量,識(shí)別環(huán)境干擾類型,對(duì)低質(zhì)量圖像觸發(fā)智能重拍,提取水表類型、讀數(shù)、表身號(hào)的核心數(shù)據(jù),并標(biāo)注環(huán)境干擾狀態(tài),結(jié)合...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于圖像處理的航空零部件出入庫(kù)管理系統(tǒng),涉及零部件管理技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明通過(guò)對(duì)航空零部件的圖像信息進(jìn)行綜合評(píng)估,能精準(zhǔn)提取劃痕、孔洞、磨損區(qū)域,檢測(cè)出零部件內(nèi)部微小缺陷和潛在安全問(wèn)題,根據(jù)不同零件型號(hào)建立劃分區(qū)域模型,確定劃痕、孔...
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