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      • 本發(fā)明公開(kāi)的用于高溫合金熔煉噴濺掉渣異常的檢測(cè)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(yàn)證集和測(cè)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(shí)序分析模塊的高溫合金熔煉噴濺檢測(cè)模型;步...
      • 本發(fā)明提供了一種基于視覺(jué)識(shí)別的燈具LED自動(dòng)識(shí)別與色度檢測(cè)系統(tǒng)和方法,屬于視覺(jué)識(shí)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(dòng)識(shí)別模塊、色度檢測(cè)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(shí)現(xiàn)LED自動(dòng)定位,...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于解耦提示表示的目標(biāo)動(dòng)力學(xué)參數(shù)自主辨識(shí)方法,屬于航天器技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)解耦提示表示實(shí)現(xiàn)域泛化,能夠適應(yīng)復(fù)雜的空間環(huán)境變化,實(shí)現(xiàn)對(duì)航天器柔性結(jié)構(gòu)變形和振動(dòng)的高精度監(jiān)測(cè),并反演出柔性結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)參數(shù),為航天器健康狀態(tài)評(píng)估和...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合尺度與語(yǔ)義特征的電力設(shè)備實(shí)例分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)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(guò)圖像編碼模塊,根據(jù)配電圖像生成對(duì)應(yīng)不同尺度的若干層次特征;通過(guò)尺度感知模塊...
      • 本發(fā)明公開(kāi)一種智能測(cè)試儀器語(yǔ)音交互接口方法,屬于測(cè)試儀器、語(yǔ)音交互技術(shù)領(lǐng)域,包括語(yǔ)音輸入、Paraformer中英文語(yǔ)音識(shí)別模型、文本輸出、調(diào)用糾錯(cuò)詞庫(kù)進(jìn)行發(fā)音糾錯(cuò)和文字匹配糾錯(cuò)、喚醒詞檢索、儀器狀態(tài)檢測(cè)、調(diào)用程控指令庫(kù)根據(jù)實(shí)時(shí)狀態(tài)切換程控...
      • 本發(fā)明涉及遙感圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于圖重構(gòu)的多尺度GCN和DCN高光譜圖像分類(lèi)方法,該方法通過(guò)動(dòng)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...
      • 本發(fā)明提供了一種混合專(zhuān)家思維增強(qiáng)的大模型低空視頻事件檢測(cè)方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)有視頻事件檢測(cè)方法由于沒(méi)有充分考慮視頻中的動(dòng)態(tài)信息、事件特性以及事件發(fā)生的瞬時(shí)性,導(dǎo)致檢測(cè)精度和檢測(cè)效率低下的技術(shù)問(wèn)題。該方法包括:對(duì)獲取的...
      • 本申請(qǐng)實(shí)施例至少提供一種生物類(lèi)別檢測(cè)方法、裝置、檢測(cè)終端及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,生物類(lèi)別檢測(cè)方法應(yīng)用于檢測(cè)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(lèi)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...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種攝影相機(jī)音頻處理系統(tǒng),涉及音頻處理的技術(shù)領(lǐng)域,包括音頻采集模塊、人聲檢測(cè)模塊、人聲突出模塊、音質(zhì)增強(qiáng)模塊和時(shí)域存儲(chǔ)模塊;音頻采集模塊用于對(duì)實(shí)時(shí)音頻進(jìn)行采集和預(yù)處理;人聲檢測(cè)模塊用于對(duì)待分析頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行端點(diǎn)幀計(jì)算得到疑似人聲數(shù)...
      • 本發(fā)明提供一種乳粉干燥塔內(nèi)壁結(jié)焦區(qū)域圖像識(shí)別方法,通過(guò)干燥塔內(nèi)壁圖像,基于預(yù)設(shè)三維模型進(jìn)行圓柱坐標(biāo)逆向投影獲得平面展開(kāi)圖;利用雙向反射分布函數(shù)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(wǎng)絡(luò)初步分割,其跳躍...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的綠植花期監(jiān)測(cè)方法、裝置及系統(tǒng),通過(guò)可學(xué)習(xí)卷積核實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)光與近紅外圖像的跨模態(tài)動(dòng)態(tài)增強(qiáng),生成植被活性掩膜以精準(zhǔn)定位植被區(qū)域;利用通道注意力機(jī)制結(jié)合掩膜加權(quán)融合光譜與紋理特征,抑制非植被噪聲干擾;通過(guò)跨模態(tài)交叉注意...
      • 本發(fā)明提供一種基于卷積加注意力機(jī)制的手機(jī)端面部動(dòng)作恢復(fù)語(yǔ)音系統(tǒng),涉及語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊和語(yǔ)音生成模塊。數(shù)據(jù)采集模塊調(diào)用手機(jī)加速度傳感器實(shí)時(shí)同步采集面部加速度與語(yǔ)音數(shù)據(jù)并傳輸至電腦;數(shù)據(jù)處理模...
      • 本公開(kāi)涉及一種條碼識(shí)別平臺(tái)的控制方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:采集當(dāng)前圖像,并識(shí)別當(dāng)前圖像的當(dāng)前圖像特征;集參照?qǐng)D像,并識(shí)別參照?qǐng)D像的參照?qǐng)D像特征;其中,當(dāng)前圖像和參照?qǐng)D像是先后采集的兩張相鄰圖像;判斷當(dāng)前圖像特征與參照?qǐng)D像特征是否匹...
      • 一種基于加權(quán)得分標(biāo)簽分配的小目標(biāo)檢測(cè)方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)。將預(yù)處理后待檢測(cè)的圖片及其對(duì)應(yīng)的類(lèi)別送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);對(duì)圖片特征提取和特征融合,根據(jù)特征篩選樣本框送入加權(quán)得分標(biāo)簽分配模塊中;加權(quán)得分標(biāo)簽分配為樣本框根據(jù)加權(quán)得分分配正標(biāo)簽和負(fù)標(biāo)簽;模型...
      • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括:獲取待識(shí)別語(yǔ)音;將待識(shí)別語(yǔ)音輸入預(yù)設(shè)的語(yǔ)音識(shí)別模型,得到語(yǔ)音識(shí)別文本、語(yǔ)音識(shí)別文本的內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度;根據(jù)內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度判斷語(yǔ)音識(shí)別文本的文本置信度...
      • 本發(fā)明提供了一種基于多重一致性的跨模態(tài)說(shuō)話(huà)人提取方法及系統(tǒng),獲取包含目標(biāo)說(shuō)話(huà)人數(shù)據(jù)的混合語(yǔ)音信號(hào)和視頻數(shù)據(jù);對(duì)獲取的混合語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行音頻編碼,得到音頻特征;對(duì)獲取的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性視覺(jué)特征提取,得到與目標(biāo)語(yǔ)音在內(nèi)容一致和身份一致的兩種視覺(jué)...
      • 本發(fā)明涉及一種基于頻率感知特征融合的圖像語(yǔ)義分割方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征融合過(guò)程中,自適應(yīng)地去除上采樣高層特征中的有害高頻,并增強(qiáng)低層特征中的有益高頻,從而提高特征融合效果,減輕特征不對(duì)齊問(wèn)題,...
      • 本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供了語(yǔ)音數(shù)據(jù)的處理方法及裝置、模型處理方法及裝置、情感語(yǔ)音合成方法及裝置。其中,通過(guò)獲取目標(biāo)發(fā)聲對(duì)象的多條第一情感語(yǔ)音數(shù)據(jù),并對(duì)至少一條第一情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)的目標(biāo)聲音要素進(jìn)行調(diào)整,得到第二情感語(yǔ)音數(shù)據(jù),以便將該多條第一情感語(yǔ)音數(shù)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于注意力機(jī)制的水聲生物目標(biāo)識(shí)別方法,屬于水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出一種注意力機(jī)制輔助的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于水聲信號(hào)目標(biāo)識(shí)別,通過(guò)多頭注意力機(jī)制,提取不同尺度空間的水聲信號(hào)特征信息,來(lái)提高噪聲干擾情況下的目標(biāo)識(shí)別精度;...
      • 本發(fā)明提供了一種基于人流量和問(wèn)題上報(bào)的動(dòng)態(tài)公廁巡檢方法、裝置及設(shè)備,包括:獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)公廁點(diǎn)對(duì)應(yīng)的人流量負(fù)荷情況和已上報(bào)問(wèn)題清單;基于人流量負(fù)荷情況和已上報(bào)問(wèn)題清單,結(jié)合公廁點(diǎn)對(duì)應(yīng)的歷史趨勢(shì)片段庫(kù),生成公廁點(diǎn)對(duì)應(yīng)的未來(lái)維護(hù)狀況動(dòng)態(tài)趨勢(shì);根...
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