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      • 本發(fā)明涉及紋飾基因庫(kù)構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種元青花紋飾基因庫(kù)構(gòu)建與AI衍生設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法,所述方法包括對(duì)表面圖進(jìn)行紋飾特征提取,根據(jù)紋飾特征提取結(jié)果對(duì)表面圖進(jìn)行分區(qū),基于AI對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別,輸出識(shí)別結(jié)果;統(tǒng)計(jì)每個(gè)樣品的表面圖的分區(qū)結(jié)...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N草原毒雜草分布狀況監(jiān)測(cè)方法、裝置及終端設(shè)備,適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取第一光譜圖像信息以及第二光譜圖像信息;根據(jù)預(yù)設(shè)的毒雜草樣本信息庫(kù)與所述第一光譜圖像信息,確定第一光譜圖像毒雜草初始位置信息;根據(jù)所述第一光譜...
      • 本申請(qǐng)公開了一種隱患檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),該方法可以獲取包含電力設(shè)備的目標(biāo)環(huán)境圖像,以及,多維檢索樹K?D樹,所述K?D樹中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)與各個(gè)預(yù)置的隱患類別一一對(duì)應(yīng),每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)中包含有對(duì)應(yīng)隱患類別的多個(gè)典型圖像的典型特征向量;...
      • 本發(fā)明公開了基于唇語增強(qiáng)的語音交互方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),基于唇語增強(qiáng)的語音交互方法包括:基于唇部區(qū)域的圖像序列提取唇語特征,對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行特征提取得到音頻特征;將唇語特征和音頻特征進(jìn)行跨模態(tài)融合編碼,生成包含視聽信息的混合特征;將混合...
      • 本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的城市道路動(dòng)態(tài)噪聲溯源評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),通過非均勻聲壓傳感器陣列與振動(dòng)傳感器協(xié)同采集噪聲及路面振動(dòng)信號(hào),結(jié)合環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償聲波衰減;利用小波包分解提取聲紋特征,構(gòu)建數(shù)字孿生體關(guān)聯(lián)交通流量、建筑聲學(xué)反射等動(dòng)態(tài)參數(shù);改進(jìn)...
      • 本發(fā)明公開了考慮分段工藝屬性的多堆場(chǎng)綜合調(diào)度方法及系統(tǒng),所述方法包括按照預(yù)定的工藝階段將分段任務(wù)劃分為若干任務(wù)組;確定各任務(wù)組中分段任務(wù)的執(zhí)行順序;根據(jù)分段任務(wù)的初始堆場(chǎng)信息和各分段任務(wù)的目標(biāo)堆場(chǎng);規(guī)劃分段任務(wù)在堆場(chǎng)之間的最優(yōu)移動(dòng)路線;計(jì)算...
      • 本申請(qǐng)涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種優(yōu)化配送流程的方法,包括以下步驟:?jiǎn)?dòng)掃碼系統(tǒng),建立網(wǎng)絡(luò)通信連接;根據(jù)系統(tǒng)生成的訂單列表,工作人員依次前往指定貨架進(jìn)行取貨操作;使用掃碼槍掃描每件商品的條形碼;將包裝完成的商品置于運(yùn)輸車輛內(nèi)的指定位置;...
      • 本發(fā)明涉及過駁狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域,公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚過駁狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng),包括以下步驟:對(duì)目標(biāo)活魚進(jìn)行種類分類,并對(duì)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過駁可行性分析和活魚轉(zhuǎn)運(yùn)準(zhǔn)備,得到目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱;對(duì)目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過駁測(cè)試,基于測(cè)試結(jié)果對(duì)過駁設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化,得到...
      • 本申請(qǐng)公開了一種圖像變化檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取待處理圖像對(duì);對(duì)待處理圖像對(duì)進(jìn)行多分辨率特征提取處理,得到不同分辨率的多個(gè)圖像特征對(duì);將多個(gè)圖像特征對(duì)輸入預(yù)設(shè)變化檢測(cè)模型進(jìn)行圖像變化檢測(cè)處理...
      • 本發(fā)明公開了基于人工智能的圖像視頻采集數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括醫(yī)療影像采集模塊,醫(yī)療影像采集模塊包括影像采集單元和預(yù)處理單元;影像采集單元用于采集醫(yī)療影像數(shù)據(jù);預(yù)處理單元響應(yīng)影像采集單元,用于對(duì)采集的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)...
      • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種基于多源光學(xué)遙感影像的河流流量反演方法,涉及水文水利監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取包含目標(biāo)研究流域的多源遙感影像,處理得到多個(gè)基準(zhǔn)影像對(duì),融合待融合影像和匹配的基準(zhǔn)影像對(duì)得到高分辨率融合影像;從目標(biāo)研究流域中劃分得到監(jiān)測(cè)區(qū)域...
      • 本申請(qǐng)公開了一種基于圖像降噪的語義分割方法、圖像處理設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于圖像降噪的語義分割方法,包括:接收到待處理圖像后,基于圖像恢復(fù)模型的淺層特征提取模塊及深層特征提取模塊,提取待處理圖像的特征信息;基于特征信...
      • 本申請(qǐng)涉及一種對(duì)象的狀態(tài)評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和系統(tǒng)。方法包括:獲取待評(píng)估對(duì)象的第一裂紋圖像;基于第一裂紋圖像中的第一裂紋參數(shù),使用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè),得到待評(píng)估對(duì)象的第一應(yīng)力強(qiáng)度因子;回歸模型為預(yù)測(cè)應(yīng)力強(qiáng)度因子的模型,回歸模型由目標(biāo)對(duì)象...
      • 本發(fā)明屬于神經(jīng)元識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的神經(jīng)元形態(tài)圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過構(gòu)建多維度的分類特征向量,充分考慮了神經(jīng)元的形態(tài)參數(shù)和色彩特征信息,從而能夠更全面地反映神經(jīng)元的特性,再以此為基礎(chǔ)對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行精確分類和識(shí)別,通過統(tǒng)...
      • 本申請(qǐng)涉及一種基于時(shí)序特征向量的耕地變化檢測(cè)識(shí)別方法及裝置,屬于農(nóng)業(yè)耕地監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有遙感技術(shù)無法準(zhǔn)確確定耕地變化時(shí)間節(jié)點(diǎn)且對(duì)部分耕地變化遙感弱信號(hào)難以判別的問題。基于時(shí)序特征向量的耕地變化檢測(cè)識(shí)別方法,在獲取遙感影像數(shù)據(jù)和多源土...
      • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,具體涉及一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識(shí)別方法。本發(fā)明提出了一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識(shí)別方法,通過區(qū)分同相機(jī)和跨相機(jī)鄰居關(guān)系,有效抑制了由拍攝視角差異導(dǎo)致的特征干擾。基于凈化鄰居集構(gòu)建...
      • 本發(fā)明提出了一種基于圖像識(shí)別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評(píng)估方法,包括以下步驟:對(duì)圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識(shí)物進(jìn)行識(shí)別,利用OpenCV通過標(biāo)識(shí)物對(duì)圖像進(jìn)行視角矯正并測(cè)算目標(biāo)的實(shí)際尺寸,使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類,實(shí)...
      • 提供了一種用于識(shí)別用戶的語音的系統(tǒng)和方法。一種由服務(wù)器執(zhí)行的針對(duì)輸入到設(shè)備的語音信號(hào)提供文本串的方法包括:從設(shè)備接收從包括在設(shè)備中的端到端自動(dòng)語音識(shí)別(ASR)模型的編碼器得到的編碼器輸出值;識(shí)別與接收到的編碼器輸出值相對(duì)應(yīng)的域;從包括在服...
      • 本發(fā)明公開了一種基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)方法,首先獲取偽裝物體檢測(cè)數(shù)據(jù)集,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;構(gòu)建基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)模型;再通過訓(xùn)練集對(duì)構(gòu)建好的基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)模型訓(xùn)練,對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果使用結(jié)構(gòu)損失函數(shù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。最后對(duì)模型訓(xùn)練...
      • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于遙感圖像的玉米幼苗識(shí)別方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備,方法包括:獲取遙感圖像;使用包含預(yù)設(shè)場(chǎng)景的遙感圖像對(duì)未包含預(yù)設(shè)場(chǎng)景的遙感圖像進(jìn)行場(chǎng)景填充,確定初始樣本數(shù)據(jù)集;對(duì)初始樣本數(shù)據(jù)集中每個(gè)遙感圖像的預(yù)設(shè)場(chǎng)景進(jìn)行標(biāo)注...
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