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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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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(shù)據(jù)集并按比例劃分為訓(xùn)練樣本和測試樣本；對遙感圖像數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理；采用改進的EfficientNet B0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取中層特征和深層特征；設(shè)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(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)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(guān)法計算去趨勢互相關(guān)系數(shù)和去趨...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供了一種設(shè)備的異常聲音檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，設(shè)備內(nèi)設(shè)置有聲音傳感器、鼓風(fēng)組件，該方法包括：獲取聲音傳感器采集的聲音數(shù)據(jù)；根據(jù)聲音數(shù)據(jù)確定設(shè)備是否存在異常；若確定設(shè)備存在異常，則通過鼓風(fēng)組件對設(shè)備內(nèi)的預(yù)設(shè)區(qū)域進行鼓風(fēng)；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于太赫茲成像的圖像智能標(biāo)識系統(tǒng)及方法，具體涉及太赫茲圖像智能識別領(lǐng)域，包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、構(gòu)造第一損失函數(shù)模塊、圖像檢測模塊、標(biāo)記標(biāo)識模塊、判斷識別模塊。本發(fā)明通過采集行李箱內(nèi)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)明提供一種智能體對話系統(tǒng)及方法，涉及音頻轉(zhuǎn)換技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集模塊用于獲取用戶的音頻數(shù)據(jù)；音頻轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)用戶端的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信號強度，設(shè)置音頻數(shù)據(jù)的傳輸方式，當(dāng)傳輸方式為通信信號傳輸時，將音頻數(shù)據(jù)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(shù)領(lǐng)域，公開了一種窗戶狀態(tài)識別及控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，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(biāo)注，形成一個標(biāo)注掩膜；根據(jù)所述標(biāo)注掩膜確定所述監(jiān)控圖像中的一個目標(biāo)圖像，并將所述標(biāo)注掩膜和所述目...
								
        
							
        
							
						
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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(tǒng)及終端，該方法包括以下步驟：獲取實體麥克風(fēng)采集的實時音頻數(shù)據(jù)；依據(jù)本地數(shù)據(jù)庫存儲的變音參數(shù)對實時音頻數(shù)據(jù)進行處理并獲得變音數(shù)據(jù)；將變音數(shù)據(jù)提供至實體麥克風(fēng)，使實體麥克風(fēng)將變音數(shù)據(jù)提供至...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯著性預(yù)測的視覺SLAM方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，屬于同步定位與建圖的技術(shù)領(lǐng)域。首先根據(jù)當(dāng)前圖像幀和深度幀進行基于多模態(tài)融合的顯著性預(yù)測，獲得當(dāng)前圖像幀的灰度圖和含有效結(jié)構(gòu)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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								      本發(fā)明提出的一種基于機器視覺的圖像檢測方法及系統(tǒng)，采集同一目標(biāo)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(biāo)禽蛋的高光譜圖像和可見光進行預(yù)處理，并且，將采集的同一目標(biāo)禽蛋的圖像分成訓(xùn)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)明涉及音響信號處理領(lǐng)域，公開了音響分頻變壓裝置的自適應(yīng)音頻場景識別與分頻參數(shù)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(xué)特征數(shù)據(jù)；S2、對所述聲學(xué)特征數(shù)據(jù)進行處理，通過機器學(xué)習(xí)模型生成音頻場景分類結(jié)果；S3、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中在處理目標(biāo)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(shù)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)語義合成方法、裝置及設(shè)備。該方法包括：獲取目標(biāo)對象在第一場景下的第一圖像以及包括目標(biāo)場景的第...
								
        
							
        
							
						
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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(tǒng)和方法，屬于視覺識別技術(shù)領(lǐng)域。包括：圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、LED自動識別模塊、色度檢測模塊和結(jié)果輸出與判定模塊。采用傳統(tǒng)圖像處理和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式實現(xiàn)LED自動定位，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種智能測試儀器語音交互接口方法，屬于測試儀器、語音交互技術(shù)領(lǐng)域，包括語音輸入、Paraformer中英文語音識別模型、文本輸出、調(diào)用糾錯詞庫進行發(fā)音糾錯和文字匹配糾錯、喚醒詞檢索、儀器狀態(tài)檢測、調(diào)用程控指令庫根據(jù)實時狀態(tài)切換程控...
								
        
							
        
							
						
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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(gòu)建數(shù)據(jù)集，經(jīng)預(yù)處理后劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集；步驟2，構(gòu)建包含噴濺區(qū)域?qū)嵗指钆c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)明涉及遙感圖像處理和計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于圖重構(gòu)的多尺度GCN和DCN高光譜圖像分類方法，該方法通過動態(tài)光譜特征提取模塊(DSFEM)結(jié)合可變形卷積(DCN)自適應(yīng)捕捉不規(guī)則空間特征，利用多尺度空間?光譜圖卷積模塊(MSSG...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于解耦提示表示的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)自主辨識方法，屬于航天器技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過解耦提示表示實現(xiàn)域泛化，能夠適應(yīng)復(fù)雜的空間環(huán)境變化，實現(xiàn)對航天器柔性結(jié)構(gòu)變形和振動的高精度監(jiān)測，并反演出柔性結(jié)構(gòu)的動力學(xué)參數(shù)，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(shè)備實例分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于電力設(shè)備領(lǐng)域，所述方法包括：獲取配電圖像；將配電圖像輸入預(yù)設(shè)模型，以使模型通過圖像編碼模塊，根據(jù)配電圖像生成對應(yīng)不同尺度的若干層次特征；通過尺度感知模塊...
								
        
							
        
							
						
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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(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲得高分辨率多視角圖像序列，輸出標(biāo)準(zhǔn)化圖像數(shù)據(jù)，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?cè)毕?..
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例至少提供一種生物類別檢測方法、裝置、檢測終端及存儲介質(zhì)。其中，生物類別檢測方法應(yīng)用于檢測終端，包括：基于采集的紅外熱圖像，確定環(huán)境中目標(biāo)生物的待選類別，并確定所述目標(biāo)生物在紅外熱圖像中的第一位置范圍和生物熱分布圖像；根據(jù)第一位置...
								
        
							
        
							
						
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