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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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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種模型訓(xùn)練方法、關(guān)鍵點(diǎn)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)的第一高維特征圖和變換圖像數(shù)據(jù)的第二高維特征圖；通過關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模塊輸出的第一預(yù)測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)概率圖、第一預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分割與圖像分類技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種甲狀腺癌中央淋巴結(jié)分類方法，S1：拍攝甲狀腺癌中央淋巴結(jié)的超聲圖像；S2：建立甲狀腺結(jié)節(jié)分割網(wǎng)絡(luò)S3：利用甲狀腺癌中央淋巴結(jié)的超聲圖像及分割掩膜對(duì)影像組學(xué)特征進(jìn)行提取，運(yùn)用自調(diào)節(jié)Lasso算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小麥冠層水分缺失機(jī)器視覺智能診斷方法，其包括步驟S1采集適宜水分、中度干旱和重度干旱脅迫下的多張小麥冠層圖像，并采用HSV?雙邊濾波優(yōu)化的Otsu閾值分割算法對(duì)小麥冠層圖像進(jìn)行分割；S2采用色彩空間轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)特征分析和灰度共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁典型病害表征方法，涉及橋梁檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建劣化病害樣本庫(kù)，建立周邊環(huán)境模型和橋梁BIM模型；其次利用UE5引擎構(gòu)建虛擬橋梁場(chǎng)景，并獲取虛擬病害樣本；再次結(jié)合真實(shí)與虛擬樣本，采用改進(jìn)雙分支生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向物流場(chǎng)景的輕量化違禁品識(shí)別模型訓(xùn)練方法，涉及違禁品識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取物流物品的X光圖像；對(duì)X光圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到X光圖像的增強(qiáng)圖像；基于樣本圖像分析增強(qiáng)圖像中相同材質(zhì)的不同物品之間的RGB差閾值；基于RG...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種水利水電工程項(xiàng)目管理系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：動(dòng)態(tài)水文預(yù)測(cè)模塊基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，獲取水位值、降雨量值和流速值，結(jié)合泄洪通道動(dòng)態(tài)流量和施工圍堰基礎(chǔ)水位變化計(jì)算節(jié)點(diǎn)間流速變化率。本發(fā)明中，通過基于施工節(jié)點(diǎn)溫控參數(shù)與排...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多尺度特征融合的外立面裂縫檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行多維復(fù)雜度評(píng)估，聯(lián)合信息熵、邊緣密度、紋理及梯度方差生成分類標(biāo)簽；基于動(dòng)態(tài)閾值將圖像劃分為高/低復(fù)雜度數(shù)據(jù)，分別采用參數(shù)化增強(qiáng)與多模態(tài)特征融合策略...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于RMSD?Net的腹橫肌平面組織結(jié)構(gòu)識(shí)別方法及應(yīng)用，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括步驟：針對(duì)已獲取的具有腹橫肌平面結(jié)構(gòu)的超聲圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，建立腹部超聲圖像數(shù)據(jù)集；其中，所述具有腹橫肌平面結(jié)構(gòu)的超聲圖像中包括在T...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種企業(yè)信息化架構(gòu)管理系統(tǒng)，屬于信息處理和管理領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括：元模型構(gòu)建模塊、合規(guī)校驗(yàn)?zāi)K、生命周期管理模塊和資產(chǎn)關(guān)聯(lián)分析模塊，元模型構(gòu)建模塊，用于定義業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、應(yīng)用、技術(shù)四大架構(gòu)域的層級(jí)化元模型，支持至少5級(jí)元素層級(jí)關(guān)聯(lián)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的包裝結(jié)構(gòu)缺陷智能檢測(cè)系統(tǒng)，包括安裝于包裝生產(chǎn)線關(guān)鍵工位上的圖像采集模塊，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取的圖像處理系統(tǒng)，采用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型的缺陷識(shí)別與分類模塊，輸出檢測(cè)結(jié)果至人機(jī)界的結(jié)果處理與報(bào)警...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)多尺度模塊的魯棒圖像分類方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜紋理、細(xì)粒度分類和類不平衡數(shù)據(jù)場(chǎng)景中的特征提取不足和分布適應(yīng)性差的問題，提出了一種改進(jìn)的EfficientNet?BSFT?S模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏電站監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于語(yǔ)音輔助的光伏電站監(jiān)控方法及系統(tǒng)，該方法包括：分別對(duì)唇部信息診斷模型和語(yǔ)音信息識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練；獲取光伏電站值班人員的當(dāng)前語(yǔ)音信息及其對(duì)應(yīng)的當(dāng)前唇部圖像，并利用訓(xùn)練好的唇部信息診斷模型診斷出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于頻域?空間域的雙域聚合的視覺地點(diǎn)識(shí)別方法，包括步驟：構(gòu)建帶有地理標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；給定輸入圖像，使用視覺特征提取器對(duì)輸入圖像提取局部的空間域特征圖；通過二維快速傅里葉變換將空間域特征圖轉(zhuǎn)換到頻域得到頻域特征圖；通過多尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種森林弱擾動(dòng)區(qū)域識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及森林檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：分別根據(jù)歸一化紅波和短波紅外距離指數(shù)和纓帽變換濕度指數(shù)采用長(zhǎng)時(shí)間序列影像的變化檢測(cè)算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型；根據(jù)兩個(gè)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建訓(xùn)練集；訓(xùn)練集中每個(gè)樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種基于多尺度梯度直方圖特征的混合類別物體檢測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及嵌入式設(shè)備，涉及圖像處理領(lǐng)域。本申請(qǐng)獲取含多個(gè)不同分辨率HOG算子的集合，確定參考窗口分辨率。獲取輸入圖像并構(gòu)建縮放因子集合，確定最大掃描區(qū)域。檢測(cè)基點(diǎn)按...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種AI輔助對(duì)抗模式下二元自然語(yǔ)音音頻作業(yè)批改方法及系統(tǒng)，首先設(shè)置對(duì)抗模式及音頻作業(yè)參數(shù)，所述對(duì)抗模式為人機(jī)對(duì)抗模式、雙人多抗模式、三人對(duì)抗模式及三人以上的多人對(duì)抗模式中的一種，所述音頻作業(yè)參數(shù)包括音頻類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種視頻幀剪輯圖像分割處理方法，通過首先從待剪輯的視頻中提取視頻幀圖像，根據(jù)視頻的時(shí)間序列和時(shí)間戳，獲取視頻的連續(xù)幀圖像序列作為處理的基礎(chǔ)；將視頻轉(zhuǎn)換為圖像序列，方便后續(xù)處理步驟對(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的分析和處理；使用預(yù)先設(shè)置的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向多模態(tài)數(shù)據(jù)的多智能體深度偽造攻擊檢測(cè)系統(tǒng)，具體涉及電力設(shè)備圖像分析與語(yǔ)音輔助故障判斷技術(shù)領(lǐng)域，通過語(yǔ)義提取模塊構(gòu)建圖像與語(yǔ)音語(yǔ)義向量，語(yǔ)義對(duì)齊模塊計(jì)算對(duì)齊得分與覆蓋比例，語(yǔ)義判定模塊識(shí)別語(yǔ)義不一致，代理融合模塊基于多維評(píng)分輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種簽批動(dòng)態(tài)分配方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，其方法包括響應(yīng)于接收到請(qǐng)求在線簽批的第一任務(wù)請(qǐng)求，從第三方信息系統(tǒng)獲取任職信息，任職信息包括各部門的各職務(wù)對(duì)應(yīng)的任職人員信息；獲取預(yù)先配置的簽批規(guī)則信息，根據(jù)簽批規(guī)則信息和任職信息確定出與第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的遙感測(cè)繪方法及系統(tǒng)，涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域；獲取目標(biāo)地區(qū)的遙感衛(wèi)星圖像進(jìn)行區(qū)域特征提取得到區(qū)域特征圖像集；對(duì)區(qū)域特征圖像進(jìn)行深度信息提取得到深度圖像，將區(qū)域特征圖像和深度圖像進(jìn)行融合得到深度特征圖像；針對(duì)每一深度...
								
            
							
            
							
						
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