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      • 本發(fā)明涉及圖像分析的采掘設(shè)備避障領(lǐng)域,具體是基于機(jī)器視覺(jué)的煤礦采掘設(shè)備避障方法及系統(tǒng),該方法通過(guò)獲取井下機(jī)電設(shè)備運(yùn)行時(shí)的當(dāng)前電磁噪聲的頻域特征參數(shù),并同步采集視覺(jué)傳感器輸出的當(dāng)前原始圖像幀;動(dòng)態(tài)去噪處理后得到當(dāng)前去噪圖像幀后通過(guò)多尺度邊緣檢...
      • 本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種語(yǔ)音處理方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:確定第一語(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一語(yǔ)音特征信息,第一語(yǔ)音特征信息為在采用流式語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)第一語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別時(shí)流式語(yǔ)音識(shí)別模型中編碼器的中間層輸出特征進(jìn)行確定;采用預(yù)訓(xùn)練...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種工礦企業(yè)智能運(yùn)銷系統(tǒng),涉及運(yùn)銷管理技術(shù)領(lǐng)域,其包括合同管理模塊、訂單管理模塊、調(diào)價(jià)管理模塊、貨物管理模塊、質(zhì)檢管理模塊、客商審核管理模塊、客商平臺(tái)模塊、系統(tǒng)設(shè)置模塊、系統(tǒng)展示操作頁(yè)面。該種工礦企業(yè)智能運(yùn)銷系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)貨物進(jìn)出...
      • 本發(fā)明涉及一種建模方法,具體涉及一種無(wú)人機(jī)光譜影像BRDF快速采集及自適應(yīng)泛化建模方法。該方法包括以下步驟:一、確定研究區(qū)域,獲取研究區(qū)域的多角度BRDF數(shù)據(jù),同時(shí)獲取光照變化數(shù)據(jù);二、將獲取的多角度BRDF數(shù)據(jù)結(jié)合光照變化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,...
      • 本發(fā)明涉及聲學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于智能聲頻監(jiān)控的智慧水務(wù)語(yǔ)音播報(bào)方法及系統(tǒng),包括以下步驟,通過(guò)水下聲學(xué)傳感器采集聲壓級(jí)數(shù)據(jù)和聲波頻率內(nèi)容,識(shí)別異常水流聲波特征,計(jì)算水務(wù)事件異常等級(jí),篩選水流聲信號(hào)類別,并劃分特征頻段區(qū)間,生成水環(huán)境...
      • 本申請(qǐng)?zhí)岢龅恼Z(yǔ)音情感識(shí)別方法和裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,適用于金融科技領(lǐng)域及醫(yī)療健康領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)當(dāng)前對(duì)話語(yǔ)音的當(dāng)前客戶語(yǔ)音進(jìn)行語(yǔ)音特征提取,得到初始語(yǔ)音特征;對(duì)目標(biāo)文本進(jìn)行文本特征提取,得到目標(biāo)文本特征;對(duì)歷史...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)音識(shí)別優(yōu)化方法、裝置、介質(zhì)和系統(tǒng),該方法包括:提取第一語(yǔ)音指令的第一語(yǔ)音特征并確定信號(hào)噪聲比,并調(diào)整預(yù)設(shè)的語(yǔ)音活性檢測(cè)閾值;獲取第二語(yǔ)音指令,在第二語(yǔ)音指令的音頻能量值大于或等于調(diào)整后的語(yǔ)音活性檢測(cè)閾值的情況下,執(zhí)行確定步...
      • 本發(fā)明涉及圖像文物病害識(shí)別評(píng)估領(lǐng)域,具體為一種基于圖像分析的文物病害識(shí)別評(píng)估系統(tǒng)及方法,包括多光譜圖像采集模塊、圖像處理模塊、病害識(shí)別模塊、修復(fù)評(píng)估模塊、決策優(yōu)化模塊和病害數(shù)據(jù)庫(kù);多光譜圖像采集模塊通過(guò)反光區(qū)域檢測(cè)算法優(yōu)化光源獲取多光譜圖像...
      • 本發(fā)明涉及圖像采集技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及面向蔬菜病蟲(chóng)害防控的蟲(chóng)害圖像采集方法,本發(fā)明通過(guò)蔬菜葉片的脈絡(luò)特征對(duì)葉片圖像中的單一葉片進(jìn)行精準(zhǔn)提取,并獲得完整葉片和遮擋葉片;然后基于單一葉片中葉肉的顏色特征以及葉脈的連續(xù)性,確定單一葉片內(nèi)的蟲(chóng)害啃食區(qū)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡(luò),將卷積層和自注意力機(jī)制的進(jìn)步融合在一起,用于醫(yī)學(xué)圖像分割。混合層設(shè)計(jì)允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡(luò)中,而無(wú)需預(yù)先訓(xùn)練。新穎的自注意力機(jī)制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡(luò)級(jí)...
      • 本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)YOLOX的變電站金具磨損檢測(cè)方法和相關(guān)裝置,屬于電力系統(tǒng)圖像處理領(lǐng)域。該方法包括獲取變電站金具的RGB和熱紅外圖像,進(jìn)行配準(zhǔn)得到多模態(tài)圖像對(duì)。將這些圖像對(duì)輸入到基于改進(jìn)YOLOX網(wǎng)絡(luò)的磨損檢測(cè)模型中,通過(guò)特征增強(qiáng)和...
      • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于多源遙感影像融合的生物多樣性反演方法,包括:遙感影像數(shù)據(jù)采集、圖像預(yù)處理、圖像融合處理、多光譜分辨率影像數(shù)據(jù)生成、光譜特征提取、最終頻率特征提取、特征整合以及目標(biāo)生態(tài)變量預(yù)測(cè);本發(fā)明通過(guò)波基自...
      • 本發(fā)明涉及語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,公開(kāi)了一種語(yǔ)音意圖識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取待處理的語(yǔ)音信號(hào),對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)處理,劃分為多個(gè)語(yǔ)音片段,分析多個(gè)語(yǔ)音片段的語(yǔ)義內(nèi)容,確定每個(gè)語(yǔ)音片段的...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的盾構(gòu)隧道滲漏水自動(dòng)識(shí)別方法,包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理;點(diǎn)云去噪;灰度圖生成以及數(shù)據(jù)集建立;模型訓(xùn)練及評(píng)估;滲漏水區(qū)域識(shí)別及面積計(jì)算。采用本發(fā)明,點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理與YOLO深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),能夠精確定位滲漏水的位置,并提供準(zhǔn)確...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI的電池缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域;確定初始RGB圖像和初始熱紅外圖像中的異常區(qū)域后,根據(jù)異常區(qū)域?qū)Τ跏糝GB圖像和初始熱紅外圖像進(jìn)行切割得到目標(biāo)RGB圖像和目標(biāo)熱紅外圖像;分別對(duì)目標(biāo)RGB圖像和目標(biāo)熱紅...
      • 本申請(qǐng)涉及體育競(jìng)賽實(shí)時(shí)判罰技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了多模態(tài)傳感與AI算法的體育競(jìng)賽實(shí)時(shí)判罰系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括:監(jiān)控識(shí)別模塊、器械追蹤模塊、規(guī)則參數(shù)構(gòu)建模塊、融合判罰模塊、輸出與抓拍模塊和無(wú)線聯(lián)動(dòng)與能量管理模塊;方法包括:采集圖像與器械數(shù)據(jù),構(gòu)建多模...
      • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N圖像分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取多個(gè)訓(xùn)練樣本圖像,對(duì)訓(xùn)練樣本圖像進(jìn)行特征提取得到頻率域的第一特征圖;對(duì)第一特征圖進(jìn)行譜分解得到第一波幅成分和第一相位成分;根據(jù)多個(gè)元素計(jì)算第一波幅成分的第一均值和第一方...
      • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種語(yǔ)音欺騙檢測(cè)方法及裝置,可用于金融領(lǐng)域或其他技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對(duì)待測(cè)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行分片,得到語(yǔ)音數(shù)據(jù)片段序列;對(duì)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)片段序列中的每個(gè)所述語(yǔ)音數(shù)據(jù)片段提取梅爾頻率倒譜系數(shù)特征;將所述梅爾頻率倒譜系數(shù)特征輸入到二...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種計(jì)算車輛運(yùn)輸業(yè)務(wù)完成度的方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。本申請(qǐng)中,可以獲取待檢測(cè)車輛軌跡,并基于待檢測(cè)車輛軌跡確定每次停靠點(diǎn)對(duì)應(yīng)的停靠參數(shù),停靠參數(shù)包括車輛停靠點(diǎn)、停靠時(shí)長(zhǎng)及停靠間隔;基于停靠參數(shù),確定待檢測(cè)車輛的待篩選運(yùn)輸點(diǎn)以...
      • 本發(fā)明涉及環(huán)境感知預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,其公開(kāi)了一種基于AI大模型的智能環(huán)境感知與預(yù)警系統(tǒng)及方法,包括采集處理模塊、定位建圖模塊、特征提取模塊、多模態(tài)預(yù)警模塊;本發(fā)明通過(guò)對(duì)三維空間點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理,降低數(shù)據(jù)量,保留關(guān)鍵信息,并利用迭代最近點(diǎn)算法,通過(guò)...
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