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      樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
      • 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...
      • 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)...
      • 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...
      • 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...
      • 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...
      • 本發(fā)明公開了基于頻率的自適應(yīng)交互學(xué)習(xí)半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割方法及系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取待分割圖像并將其輸入至預(yù)訓(xùn)練好的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割模型進(jìn)行處理,獲取圖像分割結(jié)果;半監(jiān)督醫(yī)學(xué)分割模型包括高頻子網(wǎng)絡(luò)和低頻子網(wǎng)絡(luò),其訓(xùn)練過程包括...
      • 本發(fā)明公開了基于人工智能的紡織服裝設(shè)計(jì)與生產(chǎn)流程管理方法及系統(tǒng),屬于服裝生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,包括:分析服裝縫紉第一復(fù)雜度指標(biāo),由此判定縫紉工藝風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽,基于縫紉工藝風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽判定結(jié)果分析服裝縫紉復(fù)雜度指標(biāo),進(jìn)行初始縫紉工作參數(shù)配置,判定縫紉工作...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語音助手喚醒方法、車載終端及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及語音助手技術(shù)領(lǐng)域。該方法可以識(shí)別發(fā)出疑似喚醒語音數(shù)據(jù)的用戶身份信息,并從預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫中查找用戶身份信息關(guān)聯(lián)的初始喚醒閾值和對(duì)語音助手的歷史喚醒習(xí)慣數(shù)據(jù);根據(jù)實(shí)時(shí)喚醒習(xí)慣數(shù)據(jù)與歷史喚醒...
      • 本發(fā)明公開了基于圖像識(shí)別的鍍鋅板表面瑕疵分類方法及系統(tǒng),涉及瑕疵分類技術(shù)領(lǐng)域。該基于圖像識(shí)別的鍍鋅板表面瑕疵分類方法,包括獲取鍍鋅板表面圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后表面圖像數(shù)據(jù);對(duì)預(yù)處理后表面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征處理,得到多維表面特征數(shù)據(jù)...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng),系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)整合控制模塊、預(yù)測(cè)分析處理模塊、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊和響應(yīng)與優(yōu)化模塊。本發(fā)明,通過整合銷售端、倉儲(chǔ)端和運(yùn)輸端的數(shù)據(jù),利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分...
      • 本申請(qǐng)涉及一種風(fēng)笛異常檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:獲取待檢測(cè)的機(jī)車風(fēng)笛發(fā)出的風(fēng)笛聲音信號(hào);從所述風(fēng)笛聲音信號(hào)中,提取出一個(gè)完整周期的風(fēng)笛聲音片段;提取所述風(fēng)笛聲音片段的聲音特征;通過訓(xùn)練后的檢測(cè)模型異常檢測(cè)模型,...
      • 本申請(qǐng)涉及一種面向量子低溫測(cè)控芯片的操作系統(tǒng)控制方法、裝置及設(shè)備,其中方法包括:獲取針對(duì)量子低溫測(cè)控芯片的控制指令,并將控制指令轉(zhuǎn)換為量子低溫測(cè)控芯片可執(zhí)行的目標(biāo)代碼;運(yùn)行目標(biāo)代碼,將控制指令解析為指令流數(shù)據(jù),并將指令流數(shù)據(jù)加載至量子低溫測(cè)...
      • 本發(fā)明涉及一種空間鄰近紅外小目標(biāo)解混方法及網(wǎng)絡(luò),特別涉及一種基于模型與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)的多幀空間鄰近紅外小目標(biāo)解混方法及網(wǎng)絡(luò),解決了現(xiàn)有技術(shù)不能滿足對(duì)目標(biāo)空間距離小于Rayleigh半徑的紅外點(diǎn)目標(biāo)的檢測(cè)需求的問題。該方法包括以下步驟:步驟1:輸...
      • 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坡簇;基于各低坡度陽坡簇內(nèi)所有像元的像素值,從各低坡度陽坡簇內(nèi)篩選...
      • 本申請(qǐng)涉及一種長尾噪聲標(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...
      • 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...
      • 本發(fā)明涉及一種針對(duì)行人重識(shí)別模型進(jìn)行后門攻擊的安全性評(píng)估方法,包括:從樣本數(shù)據(jù)集的原始干凈圖像隨機(jī)選取多個(gè)行人圖像,基于邊緣提取算法獲得行人圖像的邊緣掩碼,基于邊緣掩碼對(duì)行人圖像的邊緣進(jìn)行修改得到觸發(fā)圖像,對(duì)干凈行人圖像和觸發(fā)圖像的圖像對(duì)進(jìn)...
      • 本申請(qǐng)公開了一種面向逆向物流的運(yùn)力調(diào)配方法、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:獲取每個(gè)物流區(qū)域內(nèi)各物流網(wǎng)點(diǎn)的歷史退貨數(shù)據(jù),根據(jù)歷史退貨數(shù)據(jù),對(duì)不同物流網(wǎng)點(diǎn)在未來的指定時(shí)段內(nèi)的訂單退訂率進(jìn)行預(yù)測(cè),得到對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)值;根據(jù)預(yù)測(cè)值對(duì)應(yīng)的退訂占比,基于物流區(qū)域內(nèi)...
      • 本申請(qǐng)公開了一種基于AI模型的音頻降噪方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及語音降噪技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:接收直播視頻流,并將直播視頻流切分為圖像幀數(shù)據(jù)和音頻流數(shù)據(jù);將圖像幀數(shù)據(jù)和音頻流數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)場(chǎng)景識(shí)別模型,獲得當(dāng)前場(chǎng)景的識(shí)別結(jié)果,預(yù)設(shè)場(chǎng)景...
      • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N語音處理方法及其裝置,包括:接收用戶語音指令,根據(jù)所述用戶語音指令調(diào)用對(duì)應(yīng)的聲學(xué)前端處理引擎對(duì)所述用戶語音指令進(jìn)行預(yù)處理,輸出預(yù)處理后的音頻數(shù)據(jù);根據(jù)所述預(yù)處理后的音頻數(shù)據(jù)調(diào)用對(duì)應(yīng)的喚醒引擎對(duì)所述預(yù)處理后的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,輸...
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