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                  		樂(lè)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)明公開(kāi)了一種融合尺度與語(yǔ)義特征的電力設(shè)備實(shí)例分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)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(guò)圖像編碼模塊，根據(jù)配電圖像生成對(duì)應(yīng)不同尺度的若干層次特征；通過(guò)尺度感知模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種智能測(cè)試儀器語(yǔ)音交互接口方法，屬于測(cè)試儀器、語(yǔ)音交互技術(shù)領(lǐng)域，包括語(yǔ)音輸入、Paraformer中英文語(yǔ)音識(shí)別模型、文本輸出、調(diào)用糾錯(cuò)詞庫(kù)進(jìn)行發(fā)音糾錯(cuò)和文字匹配糾錯(cuò)、喚醒詞檢索、儀器狀態(tài)檢測(cè)、調(diào)用程控指令庫(kù)根據(jù)實(shí)時(shí)狀態(tài)切換程控...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于圖重構(gòu)的多尺度GCN和DCN高光譜圖像分類(lèi)方法，該方法通過(guò)動(dòng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種混合專(zhuān)家思維增強(qiáng)的大模型低空視頻事件檢測(cè)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(cè)方法由于沒(méi)有充分考慮視頻中的動(dòng)態(tài)信息、事件特性以及事件發(fā)生的瞬時(shí)性，導(dǎo)致檢測(cè)精度和檢測(cè)效率低下的技術(shù)問(wèn)題。該方法包括：對(duì)獲取的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例至少提供一種生物類(lèi)別檢測(cè)方法、裝置、檢測(cè)終端及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，生物類(lèi)別檢測(cè)方法應(yīng)用于檢測(cè)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(lèi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(cè)模塊、人聲突出模塊、音質(zhì)增強(qiáng)模塊和時(shí)域存儲(chǔ)模塊；音頻采集模塊用于對(duì)實(shí)時(shí)音頻進(jìn)行采集和預(yù)處理；人聲檢測(cè)模塊用于對(duì)待分析頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行端點(diǎn)幀計(jì)算得到疑似人聲數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shí)別方法，通過(guò)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(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的綠植花期監(jiān)測(cè)方法、裝置及系統(tǒng)，通過(guò)可學(xué)習(xí)卷積核實(shí)現(xiàn)可見(jiàn)光與近紅外圖像的跨模態(tài)動(dòng)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(guò)跨模態(tài)交叉注意...
								
            
							
            
							
						
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								      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(dòng)作恢復(fù)語(yǔ)音系統(tǒng)，涉及語(yǔ)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(yǔ)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(shí)時(shí)同步采集面部加速度與語(yǔ)音數(shù)據(jù)并傳輸至電腦；數(shù)據(jù)處理模...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種條碼識(shí)別平臺(tái)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(shí)別當(dāng)前圖像的當(dāng)前圖像特征；集參照?qǐng)D像，并識(shí)別參照?qǐng)D像的參照?qǐng)D像特征；其中，當(dāng)前圖像和參照?qǐng)D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?qǐng)D像特征是否匹...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于加權(quán)得分標(biāo)簽分配的小目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)。將預(yù)處理后待檢測(cè)的圖片及其對(duì)應(yīng)的類(lèi)別送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對(duì)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取待識(shí)別語(yǔ)音；將待識(shí)別語(yǔ)音輸入預(yù)設(shè)的語(yǔ)音識(shí)別模型，得到語(yǔ)音識(shí)別文本、語(yǔ)音識(shí)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(yǔ)音識(shí)別文本的文本置信度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多重一致性的跨模態(tài)說(shuō)話(huà)人提取方法及系統(tǒng)，獲取包含目標(biāo)說(shuō)話(huà)人數(shù)據(jù)的混合語(yǔ)音信號(hào)和視頻數(shù)據(jù)；對(duì)獲取的混合語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行音頻編碼，得到音頻特征；對(duì)獲取的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性視覺(jué)特征提取，得到與目標(biāo)語(yǔ)音在內(nèi)容一致和身份一致的兩種視覺(jué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于頻率感知特征融合的圖像語(yǔ)義分割方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征融合過(guò)程中，自適應(yīng)地去除上采樣高層特征中的有害高頻，并增強(qiáng)低層特征中的有益高頻，從而提高特征融合效果，減輕特征不對(duì)齊問(wèn)題，...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供了語(yǔ)音數(shù)據(jù)的處理方法及裝置、模型處理方法及裝置、情感語(yǔ)音合成方法及裝置。其中，通過(guò)獲取目標(biāo)發(fā)聲對(duì)象的多條第一情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)，并對(duì)至少一條第一情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)的目標(biāo)聲音要素進(jìn)行調(diào)整，得到第二情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)，以便將該多條第一情感語(yǔ)音數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于注意力機(jī)制的水聲生物目標(biāo)識(shí)別方法，屬于水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出一種注意力機(jī)制輔助的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于水聲信號(hào)目標(biāo)識(shí)別，通過(guò)多頭注意力機(jī)制，提取不同尺度空間的水聲信號(hào)特征信息，來(lái)提高噪聲干擾情況下的目標(biāo)識(shí)別精度；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于人流量和問(wèn)題上報(bào)的動(dòng)態(tài)公廁巡檢方法、裝置及設(shè)備，包括：獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)公廁點(diǎn)對(duì)應(yīng)的人流量負(fù)荷情況和已上報(bào)問(wèn)題清單；基于人流量負(fù)荷情況和已上報(bào)問(wèn)題清單，結(jié)合公廁點(diǎn)對(duì)應(yīng)的歷史趨勢(shì)片段庫(kù)，生成公廁點(diǎn)對(duì)應(yīng)的未來(lái)維護(hù)狀況動(dòng)態(tài)趨勢(shì)；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于小波變換卷積的聲紋識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，所述方法包括獲取當(dāng)前說(shuō)話(huà)人的待識(shí)別語(yǔ)音；基于待識(shí)別語(yǔ)音的聲紋特性提取梅爾倒譜系數(shù)特征；將梅爾倒譜系數(shù)特征輸入至已訓(xùn)練的聲紋識(shí)別模型中以對(duì)梅爾倒譜系數(shù)特征進(jìn)行特征提取，獲取聲紋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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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								      本發(fā)明涉及一種基于數(shù)字孿生的河道采砂管控方法，屬于采砂技術(shù)領(lǐng)域，其包括以下步驟：分別建立河道砂廠(chǎng)、采砂設(shè)備和運(yùn)砂車(chē)輛的數(shù)字孿生模型；將河道砂廠(chǎng)模型中的采砂區(qū)域劃分為若干個(gè)采砂單元區(qū)；獲取各采砂單元區(qū)初始存砂量，并將各采砂設(shè)備模型和各運(yùn)砂車(chē)輛...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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