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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(jù)第一位置...
								
        
							
        
							
						
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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(shù)據(jù)進行端點幀計算得到疑似人聲數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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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(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)絡初步分割，其跳躍...
								
        
							
        
							
						
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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(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模型訓練模塊和語音生成模塊。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)并傳輸至電腦；數(shù)據(jù)處理模...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開涉及一種條碼識別平臺的控制方法、裝置、設備及介質，該方法包括：采集當前圖像，并識別當前圖像的當前圖像特征；集參照圖像，并識別參照圖像的參照圖像特征；其中，當前圖像和參照圖像是先后采集的兩張相鄰圖像；判斷當前圖像特征與參照圖像特征是否匹...
								
        
							
        
							
						
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								      一種基于加權得分標簽分配的小目標檢測方法，涉及計算機視覺。將預處理后待檢測的圖片及其對應的類別送入神經(jīng)網(wǎng)絡；對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得分標簽分配模塊中；加權得分標簽分配為樣本框根據(jù)加權得分分配正標簽和負標簽；模型...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例公開了一種語音識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質。方法包括：獲取待識別語音；將待識別語音輸入預設的語音識別模型，得到語音識別文本、語音識別文本的內容置信度以及領域置信度；根據(jù)內容置信度以及領域置信度判斷語音識別文本的文本置信度...
								
        
							
        
							
						
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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(shù)據(jù)的混合語音信號和視頻數(shù)據(jù)；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(shù)據(jù)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)明涉及一種基于頻率感知特征融合的圖像語義分割方法及系統(tǒng)，屬于計算機視覺技術領域。本發(fā)明在語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡模型的特征融合過程中，自適應地去除上采樣高層特征中的有害高頻，并增強低層特征中的有益高頻，從而提高特征融合效果，減輕特征不對齊問題，...
								
        
							
        
							
						
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								      本說明書實施例提供了語音數(shù)據(jù)的處理方法及裝置、模型處理方法及裝置、情感語音合成方法及裝置。其中，通過獲取目標發(fā)聲對象的多條第一情感語音數(shù)據(jù)，并對至少一條第一情感語音數(shù)據(jù)的目標聲音要素進行調整，得到第二情感語音數(shù)據(jù)，以便將該多條第一情感語音數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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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(jīng)網(wǎng)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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								      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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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于小波變換卷積的聲紋識別方法、系統(tǒng)、終端及介質，所述方法包括獲取當前說話人的待識別語音；基于待識別語音的聲紋特性提取梅爾倒譜系數(shù)特征；將梅爾倒譜系數(shù)特征輸入至已訓練的聲紋識別模型中以對梅爾倒譜系數(shù)特征進行特征提取，獲取聲紋...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，公開了基于遙感圖像的玉米幼苗識別方法、系統(tǒng)及相關設備，方法包括：獲取遙感圖像；使用包含預設場景的遙感圖像對未包含預設場景的遙感圖像進行場景填充，確定初始樣本數(shù)據(jù)集；對初始樣本數(shù)據(jù)集中每個遙感圖像的預設場景進行標注...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于數(shù)字孿生的河道采砂管控方法，屬于采砂技術領域，其包括以下步驟：分別建立河道砂廠、采砂設備和運砂車輛的數(shù)字孿生模型；將河道砂廠模型中的采砂區(qū)域劃分為若干個采砂單元區(qū)；獲取各采砂單元區(qū)初始存砂量，并將各采砂設備模型和各運砂車輛...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，更具體地，本發(fā)明涉及一種用于工具柜的工具狀態(tài)檢測系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：圖像采集模塊、最終特征區(qū)域獲取模塊、目標區(qū)域獲取模塊、損傷系數(shù)獲取模塊，首先采集若干個入柜圖像以及出柜圖像，對每個出柜圖像進行聚類，獲取每個出柜...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法，涉及計算機視覺技術領域，具體涉及圖像處理技術領域。該鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法包括：對待檢測金相圖像進行圖像預處理，得到金相二值圖像；提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域，得到珠光體區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開實施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲介質及電子設備。其中方法包括獲取待處理音頻，對所述待處理音頻進行分段處理，得到多個音頻段；將所述多個音頻段輸入至預先訓練的音頻分類模型中，得到所述待處理音頻的全局分類信息和/或所述音頻段的局部分...
								
        
							
        
							
						
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