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      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種流程流轉(zhuǎn)控制方法、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,包括:調(diào)度平臺(tái)接收點(diǎn)檢設(shè)備生成的檢修任務(wù),并轉(zhuǎn)發(fā)至與檢修任務(wù)對(duì)應(yīng)的檢修終端;檢修終端生成與檢修任務(wù)對(duì)應(yīng)的待檢修設(shè)備的停電申請(qǐng)指令,并發(fā)送至調(diào)度平臺(tái);調(diào)度平臺(tái)在確定待檢修設(shè)備停止運(yùn)行之后...
      • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種語(yǔ)音合成模型的訓(xùn)練及其語(yǔ)音合成方法、裝置及電子設(shè)備,該方法包括:獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)以及語(yǔ)音合成模型,所述語(yǔ)音合成模型包括音素處理模塊和文本處理模塊;通過(guò)所述音素處理模塊中的音素特征提取模塊對(duì)所述音素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取得到...
      • 本發(fā)明屬于生產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于多產(chǎn)線調(diào)度優(yōu)化的生產(chǎn)管理系統(tǒng)及方法。首先確定主件生產(chǎn)計(jì)劃,MES對(duì)主件生產(chǎn)計(jì)劃內(nèi)的工單進(jìn)行拆分;配件動(dòng)態(tài)匹配模塊匹配需求后,由WMS校驗(yàn)庫(kù)存,根據(jù)需要通過(guò)JIT配件生產(chǎn)線進(jìn)行補(bǔ)貨,直至配件庫(kù)存補(bǔ)充完成...
      • 本公開(kāi)提供了一種設(shè)備狀態(tài)確定方法,可以應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該設(shè)備狀態(tài)確定方法包括:根據(jù)歷史識(shí)別記錄信息,確定與第一設(shè)備標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的至少一個(gè)已識(shí)別物品信息;根據(jù)至少一個(gè)已識(shí)別物品信息,確定物品識(shí)別率、物品誤識(shí)率和設(shè)備故障率;根據(jù)物品識(shí)別率、物...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多維純度評(píng)價(jià)的多時(shí)相遙感端元提取方法,包括:首先,對(duì)多時(shí)相遙感影像的時(shí)序穩(wěn)定性,以及多時(shí)相遙感影像所包括的單時(shí)相遙感圖像的空間異質(zhì)性和紋理特征進(jìn)行評(píng)價(jià),獲得像元的時(shí)序穩(wěn)定性指標(biāo)、空間異質(zhì)性指標(biāo)和紋理特征指標(biāo)。然后,引入權(quán)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多層特征融合與決策的遙感圖像場(chǎng)景分類方法,具體為:獲取遙感圖像數(shù)據(jù)集并按比例劃分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本;對(duì)遙感圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理;采用改進(jìn)的EfficientNet B0卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取中層特征和深層特征;設(shè)計(jì)中層特征增...
      • 高光譜圖像噪聲檢測(cè)評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:首先,利用改進(jìn)的線性迭代聚類方法對(duì)原始高光譜圖像進(jìn)行超像素分割,得到多個(gè)超像素子塊;之后,對(duì)每?jī)蓛沙袼刈訅K的光譜反射率序列采用去趨勢(shì)偏互相關(guān)法計(jì)算去趨勢(shì)互相關(guān)系數(shù)和去趨...
      • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中在處理目標(biāo)對(duì)象與背景圖像的角度、尺寸等特征匹配方面存在局限性的問(wèn)題,提供了一種基于相機(jī)參數(shù)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)語(yǔ)義合成方法、裝置及設(shè)備。該方法包括:獲取目標(biāo)對(duì)象在第一場(chǎng)景下的第一圖像以及包括目標(biāo)場(chǎng)景的第...
      • 本發(fā)明涉及一種變電站刀閘分割方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì),其中方法包括:步驟S1:獲取巡檢照片并對(duì)巡檢照片進(jìn)行預(yù)處理,得到原始圖片;步驟S2:基于原始圖片進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),判斷是否存在刀閘,并提取得到多個(gè)含有刀閘的切片;步驟S3:將所有切片進(jìn)行聚類得到...
      • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種設(shè)備的異常聲音檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),設(shè)備內(nèi)設(shè)置有聲音傳感器、鼓風(fēng)組件,該方法包括:獲取聲音傳感器采集的聲音數(shù)據(jù);根據(jù)聲音數(shù)據(jù)確定設(shè)備是否存在異常;若確定設(shè)備存在異常,則通過(guò)鼓風(fēng)組件對(duì)設(shè)備內(nèi)的預(yù)設(shè)區(qū)域進(jìn)行鼓風(fēng);...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于顯著性預(yù)測(cè)的視覺(jué)SLAM方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于同步定位與建圖的技術(shù)領(lǐng)域。首先根據(jù)當(dāng)前圖像幀和深度幀進(jìn)行基于多模態(tài)融合的顯著性預(yù)測(cè),獲得當(dāng)前圖像幀的灰度圖和含有效結(jié)構(gòu)化區(qū)域的顯著性掩膜,再進(jìn)行特征提取和匹配得到匹配特征...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于本地化處理的實(shí)時(shí)音頻變音控制方法、系統(tǒng)及終端,該方法包括以下步驟:獲取實(shí)體麥克風(fēng)采集的實(shí)時(shí)音頻數(shù)據(jù);依據(jù)本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的變音參數(shù)對(duì)實(shí)時(shí)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并獲得變音數(shù)據(jù);將變音數(shù)據(jù)提供至實(shí)體麥克風(fēng),使實(shí)體麥克風(fēng)將變音數(shù)據(jù)提供至...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于跨模態(tài)共性交互的合成圖像檢測(cè)方法,包括步驟:輸入圖像被并行送入兩個(gè)分支:空域處理分支直接處理原始圖像并利用高頻自增強(qiáng)模塊強(qiáng)化空間域偽影;頻域處理分支則首先通過(guò)離散小波變換(DWT)提取高頻分量;然后利用多尺度頻率增強(qiáng)模塊...
      • 本發(fā)明涉及音響信號(hào)處理領(lǐng)域,公開(kāi)了音響分頻變壓裝置的自適應(yīng)音頻場(chǎng)景識(shí)別與分頻參數(shù)優(yōu)化算法,包括以下步驟:S1、獲取輸入的音頻信號(hào),提取所述音頻信號(hào)的聲學(xué)特征數(shù)據(jù);S2、對(duì)所述聲學(xué)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成音頻場(chǎng)景分類結(jié)果;S3、...
      • 本發(fā)明提出的一種基于機(jī)器視覺(jué)的圖像檢測(cè)方法及系統(tǒng),采集同一目標(biāo)禽蛋的高光譜圖像和可見(jiàn)光圖像;采用包括去噪、歸一化方式對(duì)目標(biāo)禽蛋的高光譜圖像和可見(jiàn)光進(jìn)行預(yù)處理,并且,將采集的同一目標(biāo)禽蛋的圖像分成訓(xùn)練集和測(cè)試集;建立雙分支禽蛋檢測(cè)模型;將所述...
      • 本發(fā)明提供一種智能體對(duì)話系統(tǒng)及方法,涉及音頻轉(zhuǎn)換技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集模塊用于獲取用戶的音頻數(shù)據(jù);音頻轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)用戶端的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度,設(shè)置音頻數(shù)據(jù)的傳輸方式,當(dāng)傳輸方式為通信信號(hào)傳輸時(shí),將音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理得到音頻流;語(yǔ)音識(shí)別處理...
      • 本發(fā)明涉及圖像通信技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種窗戶狀態(tài)識(shí)別及控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:獲取一個(gè)監(jiān)控圖像;對(duì)所述監(jiān)控圖像中的第一窗戶進(jìn)行標(biāo)注,形成一個(gè)標(biāo)注掩膜;根據(jù)所述標(biāo)注掩膜確定所述監(jiān)控圖像中的一個(gè)目標(biāo)圖像,并將所述標(biāo)注掩膜和所述目...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于太赫茲成像的圖像智能標(biāo)識(shí)系統(tǒng)及方法,具體涉及太赫茲圖像智能識(shí)別領(lǐng)域,包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、構(gòu)造第一損失函數(shù)模塊、圖像檢測(cè)模塊、標(biāo)記標(biāo)識(shí)模塊、判斷識(shí)別模塊。本發(fā)明通過(guò)采集行李箱內(nèi)違禁品太赫茲原始圖像,對(duì)圖像進(jìn)行優(yōu)化和...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N方形動(dòng)力電池外殼視覺(jué)缺陷快速檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲得高分辨率多視角圖像序列,輸出標(biāo)準(zhǔn)化圖像數(shù)據(jù),進(jìn)行前視覺(jué)劃痕檢測(cè),輸出劃痕缺陷位置及特征,輸出包含置信度得分的缺陷候選區(qū)域,識(shí)別出氣泡類缺陷,匯總?cè)毕?..
      • 本發(fā)明公開(kāi)的用于高溫合金熔煉噴濺掉渣異常的檢測(cè)方法,具體包括以下步驟:步驟1,采集電弧爐高溫合金熔煉圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集,經(jīng)預(yù)處理后劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集;步驟2,構(gòu)建包含噴濺區(qū)域?qū)嵗指钆c突變異常時(shí)序分析模塊的高溫合金熔煉噴濺檢測(cè)模型;步...
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