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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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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)明屬于圖像處理技術領域，解決了現(xiàn)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(tǒng)圖像處理和深度學習相結合的方式實現(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、語音交互技術領域，包括語音輸入、Paraformer中英文語音識別模型、文本輸出、調用糾錯詞庫進行發(fā)音糾錯和文字匹配糾錯、喚醒詞檢索、儀器狀態(tài)檢測、調用程控指令庫根據實時狀態(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)明涉及遙感圖像處理和計算機視覺技術領域，公開了一種基于圖重構的多尺度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)結合可變形卷積(DCN)自適應捕捉不規(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(xiàn)域泛化，能夠適應復雜的空間環(huán)境變化，實現(xiàn)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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								      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。其中，生物類別檢測方法應用于檢測終端，包括：基于采集的紅外熱圖像，確定環(huán)境中目標生物的待選類別，并確定所述目標生物在紅外熱圖像中的第一位置范圍和生物熱分布圖像；根據第一位置...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種混合專家思維增強的大模型低空視頻事件檢測方法及裝置，涉及人工智能技術領域，旨在解決現(xiàn)有視頻事件檢測方法由于沒有充分考慮視頻中的動態(tài)信息、事件特性以及事件發(fā)生的瞬時性，導致檢測精度和檢測效率低下的技術問題。該方法包括：對獲取的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種攝影相機音頻處理系統(tǒng)，涉及音頻處理的技術領域，包括音頻采集模塊、人聲檢測模塊、人聲突出模塊、音質增強模塊和時域存儲模塊；音頻采集模塊用于對實時音頻進行采集和預處理；人聲檢測模塊用于對待分析頻譜數據進行端點幀計算得到疑似人聲數...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種乳粉干燥塔內壁結焦區(qū)域圖像識別方法，通過干燥塔內壁圖像，基于預設三維模型進行圓柱坐標逆向投影獲得平面展開圖；利用雙向反射分布函數模型分解圖像為鏡面與漫反射分量，保留漫反射本征圖像；將該圖像輸入編碼器?解碼器網絡初步分割，其跳躍...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于卷積加注意力機制的手機端面部動作恢復語音系統(tǒng)，涉及語音處理技術領域，該系統(tǒng)包括數據采集模塊、數據處理模塊、模型訓練模塊和語音生成模塊。數據采集模塊調用手機加速度傳感器實時同步采集面部加速度與語音數據并傳輸至電腦；數據處理模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的綠植花期監(jiān)測方法、裝置及系統(tǒng)，通過可學習卷積核實現(xiàn)可見光與近紅外圖像的跨模態(tài)動態(tài)增強，生成植被活性掩膜以精準定位植被區(qū)域；利用通道注意力機制結合掩膜加權融合光譜與紋理特征，抑制非植被噪聲干擾；通過跨模態(tài)交叉注意...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多重一致性的跨模態(tài)說話人提取方法及系統(tǒng)，獲取包含目標說話人數據的混合語音信號和視頻數據；對獲取的混合語音信號進行音頻編碼，得到音頻特征；對獲取的視頻數據進行一致性視覺特征提取，得到與目標語音在內容一致和身份一致的兩種視覺...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種特氣設備零件的檢測方法及裝置，檢測方法包括獲取目標圖像；輸入目標圖像至預設零件檢測模型進行檢測，以獲得檢測結果；判斷檢測結果是否符合預設規(guī)則；在檢測結果符合預設規(guī)則的情況下，生成合格信息；在檢測結果不符合預設規(guī)則的情況下，生成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人流量和問題上報的動態(tài)公廁巡檢方法、裝置及設備，包括：獲取目標區(qū)域內公廁點對應的人流量負荷情況和已上報問題清單；基于人流量負荷情況和已上報問題清單，結合公廁點對應的歷史趨勢片段庫，生成公廁點對應的未來維護狀況動態(tài)趨勢；根...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于注意力機制的水聲生物目標識別方法，屬于水下目標識別技術領域。本發(fā)明提出一種注意力機制輔助的卷積神經網絡模型用于水聲信號目標識別，通過多頭注意力機制，提取不同尺度空間的水聲信號特征信息，來提高噪聲干擾情況下的目標識別精度；...
								
        
							
        
							
						
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