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          • 本發(fā)明提供一種智能體對話系統(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傳輸時,將音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼處理得到音頻流;語音識別處理...
          • 本發(fā)明涉及圖像通信技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種窗戶狀態(tài)識別及控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:獲取一個監(jiān)控圖像;對所述監(jiān)控圖像中的第一窗戶進(jìn)行標(biāo)注,形成一個標(biāo)注掩膜;根據(jù)所述標(biāo)注掩膜確定所述監(jiān)控圖像中的一個目標(biāo)圖像,并將所述標(biāo)注掩膜和所述目...
          • 本發(fā)明公開了基于太赫茲成像的圖像智能標(biāo)識系統(tǒng)及方法,具體涉及太赫茲圖像智能識別領(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、圖像檢測模塊、標(biāo)記標(biāo)識模塊、判斷識別模塊。本發(fā)明通過采集行李箱內(nèi)違禁品太赫茲原始圖像,對圖像進(jìn)行優(yōu)化和...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N方形動力電池外殼視覺缺陷快速檢測方法及系統(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)行前視覺劃痕檢測,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,識別出氣泡類缺陷,匯總?cè)毕?..
          • 本發(fā)明公開的用于高溫合金熔煉噴濺掉渣異常的檢測方法,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、驗證集和測試集;步驟2,構(gòu)建包含噴濺區(qū)域?qū)嵗指钆c突變異常時序分析模塊的高溫合金熔煉噴濺檢測模型;步...
          • 本發(fā)明提供了一種基于視覺識別的燈具LED自動識別與色度檢測系統(tǒng)和方法,屬于視覺識別技術(shù)領(lǐng)域。包括:圖像采集模塊、圖像預(yù)處理模塊、LED自動識別模塊、色度檢測模塊和結(jié)果輸出與判定模塊。采用傳統(tǒng)圖像處理和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式實現(xiàn)LED自動定位,...
          • 本發(fā)明公開了一種基于解耦提示表示的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)自主辨識方法,屬于航天器技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過解耦提示表示實現(xiàn)域泛化,能夠適應(yīng)復(fù)雜的空間環(huán)境變化,實現(xiàn)對航天器柔性結(jié)構(gòu)變形和振動的高精度監(jiān)測,并反演出柔性結(jié)構(gòu)的動力學(xué)參數(shù),為航天器健康狀態(tài)評估和...
          • 本發(fā)明公開了一種融合尺度與語義特征的電力設(shè)備實例分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于電力設(shè)備領(lǐng)域,所述方法包括:獲取配電圖像;將配電圖像輸入預(yù)設(shè)模型,以使模型通過圖像編碼模塊,根據(jù)配電圖像生成對應(yīng)不同尺度的若干層次特征;通過尺度感知模塊...
          • 本發(fā)明公開一種智能測試儀器語音交互接口方法,屬于測試儀器、語音交互技術(shù)領(lǐng)域,包括語音輸入、Paraformer中英文語音識別模型、文本輸出、調(diào)用糾錯詞庫進(jìn)行發(fā)音糾錯和文字匹配糾錯、喚醒詞檢索、儀器狀態(tài)檢測、調(diào)用程控指令庫根據(jù)實時狀態(tài)切換程控...
          • 本發(fā)明涉及遙感圖像處理和計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于圖重構(gòu)的多尺度GCN和DCN高光譜圖像分類方法,該方法通過動態(tài)光譜特征提取模塊(DSFEM)結(jié)合可變形卷積(DCN)自適應(yīng)捕捉不規(guī)則空間特征,利用多尺度空間?光譜圖卷積模塊(MSSG...
          • 本發(fā)明提供了一種混合專家思維增強(qiáng)的大模型低空視頻事件檢測方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)有視頻事件檢測方法由于沒有充分考慮視頻中的動態(tài)信息、事件特性以及事件發(fā)生的瞬時性,導(dǎo)致檢測精度和檢測效率低下的技術(shù)問題。該方法包括:對獲取的...
          • 本申請實施例至少提供一種生物類別檢測方法、裝置、檢測終端及存儲介質(zhì)。其中,生物類別檢測方法應(yīng)用于檢測終端,包括:基于采集的紅外熱圖像,確定環(huán)境中目標(biāo)生物的待選類別,并確定所述目標(biāo)生物在紅外熱圖像中的第一位置范圍和生物熱分布圖像;根據(jù)第一位置...
          • 本發(fā)明公開了一種攝影相機(jī)音頻處理系統(tǒng),涉及音頻處理的技術(shù)領(lǐng)域,包括音頻采集模塊、人聲檢測模塊、人聲突出模塊、音質(zhì)增強(qiáng)模塊和時域存儲模塊;音頻采集模塊用于對實時音頻進(jìn)行采集和預(yù)處理;人聲檢測模塊用于對待分析頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行端點幀計算得到疑似人聲數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種乳粉干燥塔內(nèi)壁結(jié)焦區(qū)域圖像識別方法,通過干燥塔內(nèi)壁圖像,基于預(yù)設(shè)三維模型進(jìn)行圓柱坐標(biāo)逆向投影獲得平面展開圖;利用雙向反射分布函數(shù)模型分解圖像為鏡面與漫反射分量,保留漫反射本征圖像;將該圖像輸入編碼器?解碼器網(wǎng)絡(luò)初步分割,其跳躍...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的綠植花期監(jiān)測方法、裝置及系統(tǒng),通過可學(xué)習(xí)卷積核實現(xiàn)可見光與近紅外圖像的跨模態(tài)動態(tài)增強(qiáng),生成植被活性掩膜以精準(zhǔn)定位植被區(qū)域;利用通道注意力機(jī)制結(jié)合掩膜加權(quán)融合光譜與紋理特征,抑制非植被噪聲干擾;通過跨模態(tài)交叉注意...
          • 本發(fā)明提供一種基于卷積加注意力機(jī)制的手機(jī)端面部動作恢復(fù)語音系統(tǒng),涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模型訓(xùn)練模塊和語音生成模塊。數(shù)據(jù)采集模塊調(diào)用手機(jī)加速度傳感器實時同步采集面部加速度與語音數(shù)據(jù)并傳輸至電腦;數(shù)據(jù)處理模...
          • 本公開涉及一種條碼識別平臺的控制方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:采集當(dāng)前圖像,并識別當(dāng)前圖像的當(dāng)前圖像特征;集參照圖像,并識別參照圖像的參照圖像特征;其中,當(dāng)前圖像和參照圖像是先后采集的兩張相鄰圖像;判斷當(dāng)前圖像特征與參照圖像特征是否匹...
          • 一種基于加權(quán)得分標(biāo)簽分配的小目標(biāo)檢測方法,涉及計算機(jī)視覺。將預(yù)處理后待檢測的圖片及其對應(yīng)的類別送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);對圖片特征提取和特征融合,根據(jù)特征篩選樣本框送入加權(quán)得分標(biāo)簽分配模塊中;加權(quán)得分標(biāo)簽分配為樣本框根據(jù)加權(quán)得分分配正標(biāo)簽和負(fù)標(biāo)簽;模型...
          • 本申請實施例公開了一種語音識別方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。方法包括:獲取待識別語音;將待識別語音輸入預(yù)設(shè)的語音識別模型,得到語音識別文本、語音識別文本的內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度;根據(jù)內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度判斷語音識別文本的文本置信度...
          • 本發(fā)明提供了一種基于多重一致性的跨模態(tài)說話人提取方法及系統(tǒng),獲取包含目標(biāo)說話人數(shù)據(jù)的混合語音信號和視頻數(shù)據(jù);對獲取的混合語音信號進(jìn)行音頻編碼,得到音頻特征;對獲取的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性視覺特征提取,得到與目標(biāo)語音在內(nèi)容一致和身份一致的兩種視覺...
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