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      樂器;聲學設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N語音識別優(yōu)化方法、裝置、介質(zhì)和系統(tǒng),該方法包括:提取第一語音指令的第一語音特征并確定信號噪聲比,并調(diào)整預設(shè)的語音活性檢測閾值;獲取第二語音指令,在第二語音指令的音頻能量值大于或等于調(diào)整后的語音活性檢測閾值的情況下,執(zhí)行確定步...
      • 本發(fā)明涉及圖像文物病害識別評估領(lǐng)域,具體為一種基于圖像分析的文物病害識別評估系統(tǒng)及方法,包括多光譜圖像采集模塊、圖像處理模塊、病害識別模塊、修復評估模塊、決策優(yōu)化模塊和病害數(shù)據(jù)庫;多光譜圖像采集模塊通過反光區(qū)域檢測算法優(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害防控的蟲害圖像采集方法,本發(fā)明通過蔬菜葉片的脈絡(luò)特征對葉片圖像中的單一葉片進行精準提取,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)的蟲害啃食區(qū)...
      • 本發(fā)明公開了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡(luò),將卷積層和自注意力機制的進步融合在一起,用于醫(yī)學圖像分割。混合層設(shè)計允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡(luò)中,而無需預先訓練。新穎的自注意力機制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡(luò)級...
      • 本發(fā)明提供了一種基于改進YOLOX的變電站金具磨損檢測方法和相關(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,進行配準得到多模態(tài)圖像對。將這些圖像對輸入到基于改進YOLOX網(wǎng)絡(luò)的磨損檢測模型中,通過特征增強和...
      • 本發(fā)明屬于計算機數(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、特征整合以及目標生態(tài)變量預測;本發(fā)明通過波基自...
      • 本發(fā)明涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中,公開了一種語音意圖識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取待處理的語音信號,對語音信號進行語音活動檢測處理,劃分為多個語音片段,分析多個語音片段的語義內(nèi)容,確定每個語音片段的...
      • 本發(fā)明公開了一種基于點云數(shù)據(jù)的盾構(gòu)隧道滲漏水自動識別方法,包括點云數(shù)據(jù)預處理;點云去噪;灰度圖生成以及數(shù)據(jù)集建立;模型訓練及評估;滲漏水區(qū)域識別及面積計算。采用本發(fā)明,點云數(shù)據(jù)處理與YOLO深度學習網(wǎng)絡(luò),能夠精確定位滲漏水的位置,并提供準確...
      • 本發(fā)明公開了一種基于AI的電池缺陷檢測方法及系統(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行切割得到目標RGB圖像和目標熱紅外圖像;分別對目標RGB圖像和目標熱紅...
      • 本申請涉及體育競賽實時判罰技術(shù)領(lǐng)域,公開了多模態(tài)傳感與AI算法的體育競賽實時判罰系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括:監(jiān)控識別模塊、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線聯(lián)動與能量管理模塊;方法包括:采集圖像與器械數(shù)據(jù),構(gòu)建多模...
      • 本申請?zhí)岢鲆环N圖像分類方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取多個訓練樣本圖像,對訓練樣本圖像進行特征提取得到頻率域的第一特征圖;對第一特征圖進行譜分解得到第一波幅成分和第一相位成分;根據(jù)多個元素計算第一波幅成分的第一均值和第一方...
      • 本發(fā)明實施例公開了一種語音欺騙檢測方法及裝置,可用于金融領(lǐng)域或其他技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對待測語音數(shù)據(jù)進行分片,得到語音數(shù)據(jù)片段序列;對所述語音數(shù)據(jù)片段序列中的每個所述語音數(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...
      • 本申請公開了一種計算車輛運輸業(yè)務(wù)完成度的方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。本申請中,可以獲取待檢測車輛軌跡,并基于待檢測車輛軌跡確定每次??奎c對應(yīng)的停靠參數(shù),停靠參數(shù)包括車輛??奎c、停靠時長及??块g隔;基于停靠參數(shù),確定待檢測車輛的待篩選運輸點以...
      • 本發(fā)明涉及環(huán)境感知預警技術(shù)領(lǐng)域,其公開了一種基于AI大模型的智能環(huán)境感知與預警系統(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)預警模塊;本發(fā)明通過對三維空間點云數(shù)據(jù)預處理,降低數(shù)據(jù)量,保留關(guān)鍵信息,并利用迭代最近點算法,通過...
      • 本發(fā)明公開了一種港口船運交通量分析和預測方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建港口區(qū)劃地圖;S2、獲取船舶綜合信息數(shù)據(jù),根據(jù)預設(shè)定船舶分類規(guī)則對每個港口的進出港船舶進行分類統(tǒng)計,生成各個港口的各類型進出港船舶信息列表,并基于所述港口區(qū)劃地圖標示出船...
      • 本發(fā)明提供了一種融合氣象和圖像序列的作物發(fā)育期識別方法及識別裝置,通過獲取待識別作物的作物圖像序列數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)氣象要素序列數(shù)據(jù);調(diào)用預先調(diào)試好的作物發(fā)育期識別網(wǎng)絡(luò),將作物圖像序列數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)氣象要素序列數(shù)據(jù)加載到預先調(diào)試好的作物發(fā)育期識別網(wǎng)絡(luò),...
      • 本發(fā)明提供基于防偽編碼的商標鑒定方法及系統(tǒng),涉及防偽鑒定技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取待鑒定商標圖像并進行預處理,采用基于混沌加密的防偽編碼生成算法生成對應(yīng)的防偽編碼,將生成的防偽編碼嵌入標準商標圖像中,得到攜帶防偽編碼的商標圖像,并對其進行編碼定位,...
      • 本申請實施例公開了一種顯示面板檢測方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),用于提高檢測顯示面板的魯棒性。本申請實施例方法包括:當顯示面板置于Tray盤上時,通過工業(yè)相機拍攝目標圖像;根據(jù)預先存儲的Tray盤中每個格子的中心坐標和每個格子的寬度和...
      • 本公開涉及一種考慮供給不確定性的多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)和庫存聯(lián)合優(yōu)化方法,用于解決目前多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中模型不夠貼合實際、決策整合程度不高的問題。所述方法對一個給定供需節(jié)點的多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò),建立綜合成本目標函數(shù),所述綜合成本由貨物運輸成本、在中轉(zhuǎn)節(jié)點、...
      • 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種再生物資智能分類識別方法及系統(tǒng)。將垃圾區(qū)域按照材質(zhì)編碼標識的識別結(jié)果分為第一材質(zhì)垃圾區(qū)域和第二材質(zhì)垃圾區(qū)域。通過對比第二材質(zhì)垃圾區(qū)域與每個材質(zhì)類別的第一材質(zhì)垃圾區(qū)域之間的輪廓相似度即可獲得第一隸屬度。...
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