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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      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。將這些圖像對輸入到基于改進(jìn)YOLOX網(wǎng)絡(luò)的磨損檢測模型中，通過特征增強(qiáng)和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機(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；本發(fā)明通過波基自...
								
        
							
        
							
						
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								      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(jìn)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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(yù)處理；點云去噪；灰度圖生成以及數(shù)據(jù)集建立；模型訓(xùn)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(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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(jìn)行切割得到目標(biāo)RGB圖像和目標(biāo)熱紅外圖像；分別對目標(biāo)RGB圖像和目標(biāo)熱紅...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N圖像分類方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取多個訓(xùn)練樣本圖像，對訓(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)多個元素計算第一波幅成分的第一均值和第一方...
								
        
							
        
							
						
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								      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(jìn)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...
								
        
							
        
							
						
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								      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停靠點對應(yīng)的停靠參數(shù)，停靠參數(shù)包括車輛停靠點、停靠時長及停靠間隔；基于停靠參數(shù)，確定待檢測車輛的待篩選運輸點以...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及環(huán)境感知預(yù)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(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)明通過對三維空間點云數(shù)據(jù)預(yù)處理，降低數(shù)據(jù)量，保留關(guān)鍵信息，并利用迭代最近點算法，通過...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種港口船運交通量分析和預(yù)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(yù)設(shè)定船舶分類規(guī)則對每個港口的進(jìn)出港船舶進(jìn)行分類統(tǒng)計，生成各個港口的各類型進(jìn)出港船舶信息列表，并基于所述港口區(qū)劃地圖標(biāo)示出船...
								
        
							
        
							
						
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								      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(yù)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(yù)先調(diào)試好的作物發(fā)育期識別網(wǎng)絡(luò)，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供基于防偽編碼的商標(biāo)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(biāo)圖像并進(jìn)行預(yù)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(biāo)準(zhǔn)商標(biāo)圖像中，得到攜帶防偽編碼的商標(biāo)圖像，并對其進(jìn)行編碼定位，...
								
        
							
        
							
						
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								      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(dāng)顯示面板置于Tray盤上時，通過工業(yè)相機(jī)拍攝目標(biāo)圖像；根據(jù)預(yù)先存儲的Tray盤中每個格子的中心坐標(biāo)和每個格子的寬度和...
								
        
							
        
							
						
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								      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(biāo)函數(shù)，所述綜合成本由貨物運輸成本、在中轉(zhuǎn)節(jié)點、...
								
        
							
        
							
						
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								      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(biāo)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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								      本發(fā)明涉及語音合成技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于聲紋特征遷移的數(shù)字人音色自適應(yīng)匹配方法及系統(tǒng)。該發(fā)明首先采用深度聲紋解耦網(wǎng)絡(luò)，通過多任務(wù)對抗學(xué)習(xí)策略處理用戶語音樣本，提取與內(nèi)容及通用聲學(xué)特征解耦的純凈音色身份嵌入，并同時提取用于表征音色宏觀特性與微觀...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)成像方法和系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：光源，用于向待成像的目標(biāo)發(fā)射散斑矩陣；桶探測器，用于測量所述散斑矩陣投射過所述目標(biāo)后的光強(qiáng)度值；以及計算單元，所述計算單元被配置成：獲取待成像的目標(biāo)的初始圖像；將所述初始圖像劃分成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種菠蘿識別定位方法和系統(tǒng)，獲取待采摘菠蘿區(qū)域的初始RGB圖和初始深度圖，將初始RGB圖和初始深度圖進(jìn)行圖像預(yù)處理，生成目標(biāo)RGB圖和目標(biāo)深度圖；采用目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型對目標(biāo)RGB圖進(jìn)行實例分割，生成目標(biāo)菠蘿掩膜和菠蘿標(biāo)簽數(shù)據(jù)；基于...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種熱敏標(biāo)簽紙切割質(zhì)量識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，包括對切割完成的熱敏標(biāo)簽紙進(jìn)行圖像采集，得到熱敏標(biāo)簽紙圖像；對熱敏標(biāo)簽紙圖像進(jìn)行加強(qiáng)處理，得到熱敏標(biāo)簽紙的切割數(shù)據(jù)；基于熱敏標(biāo)簽紙的切割數(shù)據(jù)提取切割質(zhì)量特征...
								
        
							
        
							
						
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