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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LBP特征與改進(jìn)Yolov5的雷達(dá)圖像檢測(cè)方法，該方法針對(duì)原始SAR圖像提取LBP特征，并與原始圖像融合后作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在Yolov5模型特征提取網(wǎng)絡(luò)的C3模塊中加入可變形卷積，在特征融合金字塔網(wǎng)絡(luò)模塊中使用基于特征的內(nèi)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于結(jié)構(gòu)回歸融合的異源圖像變化檢測(cè)方法及裝置。所述方法包括：利用事件前圖像的正則化超圖拉普拉斯矩陣構(gòu)建前向回歸模型；利用事件后圖像的正則化超圖拉普拉斯矩陣構(gòu)建后向回歸模型；將事件前圖像的超圖和事件后圖像的超圖進(jìn)行融合，并計(jì)算融...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了涉及一種語(yǔ)音質(zhì)檢方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取待質(zhì)檢會(huì)話的語(yǔ)音信號(hào)，并對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音分軌確定包含身份標(biāo)識(shí)的語(yǔ)音數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，確定待質(zhì)檢會(huì)話的對(duì)應(yīng)的文本數(shù)據(jù)；基于第一...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于超像素分割的顯著性目標(biāo)檢測(cè)方法，包括以下步驟：獲取待測(cè)圖像；基于所述待測(cè)圖像，采用超像素分割算法進(jìn)行超像素分割，得到分割圖像；基于所述分割圖像，采用顏色增強(qiáng)檢測(cè)算法進(jìn)行處理，得到包含興趣點(diǎn)的初始顯著圖；基于所述包含興趣點(diǎn)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)字化無(wú)感應(yīng)的智能倉(cāng)儲(chǔ)管控系統(tǒng)，涉及倉(cāng)儲(chǔ)管控技術(shù)領(lǐng)域，包括：第一采集模塊，用于對(duì)第一電機(jī)零部件進(jìn)行重量采集；物料框配置模塊，用于配置第一物料框；第二采集模塊，用于對(duì)第一物料框進(jìn)行重量采集；第三采集模塊，用于配置稱重傳感器模組...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于多幀檢測(cè)的海面小目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法及系統(tǒng)，該方法提出了一種整體檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)MF?IFA?UNet，該網(wǎng)絡(luò)基于UNet編碼器?解碼器架構(gòu)，同時(shí)在編碼器中嵌入了幀間注意力機(jī)制模塊IFA，使得網(wǎng)絡(luò)具備在不同時(shí)刻關(guān)注目標(biāo)特征的能力，同...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于GEE平臺(tái)的海洋保護(hù)區(qū)生態(tài)質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：S1：通過GEE平臺(tái)調(diào)用第一預(yù)設(shè)時(shí)段和預(yù)設(shè)海域內(nèi)的遙感數(shù)據(jù)，從所述遙感數(shù)據(jù)中提取生態(tài)指標(biāo)以形成生態(tài)監(jiān)測(cè)指標(biāo)集，并按像元點(diǎn)單位構(gòu)建生態(tài)指標(biāo)的時(shí)間序列；S2：對(duì)每個(gè)像元點(diǎn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全局和局部特征關(guān)聯(lián)分析的少樣本圖像分類方法，其中，方法包括：步驟1，將訓(xùn)練任務(wù)輸入卷積網(wǎng)絡(luò)，得到原始全局特征和原始局部特征集；步驟2，計(jì)算原始全局特征和原始局部特征集的相關(guān)系數(shù)；步驟3，將局部特征劃分為背景相關(guān)局部特征和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能工廠的管理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種數(shù)字化智能工廠的管理系統(tǒng)及方法。其包括生產(chǎn)管理單元使用SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型來預(yù)測(cè)需求、規(guī)劃生產(chǎn)并分配資源；質(zhì)量管理單元通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，確保產(chǎn)品質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)和客戶要求；設(shè)備管理單元...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種用于水禽表型識(shí)別裝置，屬于水禽表型信息采集技術(shù)領(lǐng)域，識(shí)別裝置包括外殼，安裝在外殼上的圖像采集模塊、設(shè)置在外殼內(nèi)并與圖像采集模塊連接的數(shù)據(jù)處理模塊，設(shè)置在外殼上并與數(shù)據(jù)處理模塊連接的顯示單元，以及設(shè)置在外殼內(nèi)與數(shù)據(jù)處理模塊連接...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種區(qū)域光伏發(fā)電量的預(yù)測(cè)方法，屬于區(qū)域發(fā)電量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出的發(fā)電量預(yù)測(cè)方法，結(jié)合了氣象數(shù)據(jù)與光伏板缺陷數(shù)據(jù)，構(gòu)建了更加全面的預(yù)測(cè)模型。通過缺陷檢測(cè)提取關(guān)鍵特征（如總?cè)毕菝娣e、平均缺陷面積、最大缺陷面積、缺陷數(shù)量和分布...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于流形學(xué)習(xí)的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)方法、電子設(shè)備，通過特征提取主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的遙感圖像進(jìn)行特征提取，獲得不同層級(jí)的特征圖；構(gòu)建特征融合網(wǎng)絡(luò)，對(duì)不同層級(jí)的特征圖進(jìn)行融合操作，獲得融合特征圖；利用流形學(xué)習(xí)算法對(duì)所述不同層級(jí)特征圖分別進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于單像素切割算法的轉(zhuǎn)轍機(jī)自動(dòng)開閉器監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，所述方法包括：利用攝像頭采集轉(zhuǎn)轍機(jī)的自動(dòng)開閉器動(dòng)靜接點(diǎn)圖像；通過快速模糊聚類算法將獲取圖像進(jìn)行切割，利用單像素切割算法將對(duì)標(biāo)記圖像進(jìn)行邊緣提取，遍歷單像素...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于智能多標(biāo)簽分類的乘務(wù)員服飾識(shí)別方法及裝置，屬于計(jì)算機(jī)視覺與人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明考慮到服飾與身體部位的關(guān)聯(lián)性，在利用乘務(wù)員圖像對(duì)進(jìn)行服飾識(shí)別時(shí)，將對(duì)乘務(wù)員圖像中的關(guān)鍵骨骼點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的特征與乘務(wù)員圖像特征進(jìn)行融合得到融合特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開基于雙注意力和多尺度特征融合的語(yǔ)音欺騙檢測(cè)方法，屬于語(yǔ)音欺騙檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域；方法包括：獲取訓(xùn)練語(yǔ)料并預(yù)處理；將預(yù)處理后的訓(xùn)練語(yǔ)料輸入檢測(cè)模型中進(jìn)行模型訓(xùn)練；并調(diào)整超參數(shù)以最小化目標(biāo)損失函數(shù)，得到訓(xùn)練好的檢測(cè)模型；獲取測(cè)試語(yǔ)料并預(yù)處理...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于VITS的歌唱語(yǔ)音轉(zhuǎn)換方法，包括以下步驟；步驟一：利用Whisper淺層編碼器、自動(dòng)歌唱轉(zhuǎn)錄模型AST和基于AutoVC的音高?能量編碼器，分別從源歌手歌聲中提取瓶頸特征、基頻、演唱風(fēng)格特征和線性頻譜圖，以此作為基于VITS的歌唱語(yǔ)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高斯金字塔的多尺度多模圖像特征匹配方法，包括：分別對(duì)紅外圖像和可見光圖像構(gòu)建高斯金字塔圖像；對(duì)高斯金字塔圖像的每一層進(jìn)行Harris特征點(diǎn)檢測(cè)，再將各層通過上采樣方法放大到同樣尺寸，對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行非極大抑制來剔除重復(fù)特征點(diǎn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于交通仿真模型的碼頭引橋更新方案評(píng)價(jià)方法及裝置，涉及港口自動(dòng)化領(lǐng)域，其中，該方法包括：將模型輸入?yún)?shù)輸入至交通仿真模型，輸入?yún)?shù)包括：裝卸設(shè)備的配置數(shù)量和作業(yè)時(shí)間、AGV車輛的配置數(shù)量、AGV車輛在不同路段的車速，模擬碼頭...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及遙感生物量檢測(cè)領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的山區(qū)森林生物量識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于各像元的坡度特征值，將所有聚類簇劃分為高坡度陰坡簇和低坡度陽(yáng)坡簇；基于各低坡度陽(yáng)坡簇內(nèi)所有像元的像素值，從各低坡度陽(yáng)坡簇內(nèi)篩選...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種長(zhǎng)尾噪聲標(biāo)簽的校正方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取數(shù)據(jù)集中目標(biāo)圖像的文本置信度向量中由大到小的前K個(gè)第一置信度，以及圖像置信度向量中由大到小的前K個(gè)第二置信度；根據(jù)文本置信度向量中除第一置信度之外的置信度確定第一...
								
        
							
        
							
						
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