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          樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 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行音頻編碼,得到音頻特征;對獲取的視頻數(shù)據(jù)進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...
          • 本發(fā)明涉及一種基于頻率感知特征融合的圖像語義分割方法及系統(tǒng),屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征融合過程中,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,減輕特征不對齊問題,...
          • 本說明書實施例提供了語音數(shù)據(jù)的處理方法及裝置、模型處理方法及裝置、情感語音合成方法及裝置。其中,通過獲取目標(biāo)發(fā)聲對象的多條第一情感語音數(shù)據(jù),并對至少一條第一情感語音數(shù)據(jù)的目標(biāo)聲音要素進行調(diào)整,得到第二情感語音數(shù)據(jù),以便將該多條第一情感語音數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于注意力機制的水聲生物目標(biāo)識別方法,屬于水下目標(biāo)識別技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出一種注意力機制輔助的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于水聲信號目標(biāo)識別,通過多頭注意力機制,提取不同尺度空間的水聲信號特征信息,來提高噪聲干擾情況下的目標(biāo)識別精度;...
          • 本發(fā)明提供了一種基于人流量和問題上報的動態(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)公廁點對應(yīng)的人流量負荷情況和已上報問題清單;基于人流量負荷情況和已上報問題清單,結(jié)合公廁點對應(yīng)的歷史趨勢片段庫,生成公廁點對應(yīng)的未來維護狀況動態(tài)趨勢;根...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于小波變換卷積的聲紋識別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì),所述方法包括獲取當(dāng)前說話人的待識別語音;基于待識別語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)練的聲紋識別模型中以對梅爾倒譜系數(shù)特征進行特征提取,獲取聲紋...
          • 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于遙感圖像的玉米幼苗識別方法、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)場景的遙感圖像對未包含預(yù)設(shè)場景的遙感圖像進行場景填充,確定初始樣本數(shù)據(jù)集;對初始樣本數(shù)據(jù)集中每個遙感圖像的預(yù)設(shè)場景進行標(biāo)注...
          • 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、采砂設(shè)備和運砂車輛的數(shù)字孿生模型;將河道砂廠模型中的采砂區(qū)域劃分為若干個采砂單元區(qū);獲取各采砂單元區(qū)初始存砂量,并將各采砂設(shè)備模型和各運砂車輛...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,本發(fā)明涉及一種用于工具柜的工具狀態(tài)檢測系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括:圖像采集模塊、最終特征區(qū)域獲取模塊、目標(biāo)區(qū)域獲取模塊、損傷系數(shù)獲取模塊,首先采集若干個入柜圖像以及出柜圖像,對每個出柜圖像進行聚類,獲取每個出柜...
          • 本發(fā)明提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法,涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法包括:對待檢測金相圖像進行圖像預(yù)處理,得到金相二值圖像;提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域,得到珠光體區(qū)域...
          • 本公開實施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻,對所述待處理音頻進行分段處理,得到多個音頻段;將所述多個音頻段輸入至預(yù)先訓(xùn)練的音頻分類模型中,得到所述待處理音頻的全局分類信息和/或所述音頻段的局部分...
          • 本發(fā)明涉及一種特氣設(shè)備零件的檢測方法及裝置,檢測方法包括獲取目標(biāo)圖像;輸入目標(biāo)圖像至預(yù)設(shè)零件檢測模型進行檢測,以獲得檢測結(jié)果;判斷檢測結(jié)果是否符合預(yù)設(shè)規(guī)則;在檢測結(jié)果符合預(yù)設(shè)規(guī)則的情況下,生成合格信息;在檢測結(jié)果不符合預(yù)設(shè)規(guī)則的情況下,生成...
          • 本發(fā)明涉及教學(xué)實驗管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于YOLOv11的實驗桌面物品自動化管理改進方法,包括:將多層感知機與通道注意力機制相結(jié)合,添加在YOLOv11的backbone中的每個C3K2模塊后,以提升模型對長距離依賴和局部上下文的建模能...
          • 本發(fā)明公開了基于唇語增強的語音交互方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),基于唇語增強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,對語音信號進行特征提取得到音頻特征;將唇語特征和音頻特征進行跨模態(tài)融合編碼,生成包含視聽信息的混合特征;將混合...
          • 本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關(guān)系的數(shù)字化高通量調(diào)音系統(tǒng)及方法,包括:多模態(tài)扭矩傳感模塊,用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸標(biāo)準(zhǔn)頻率下的弦軸扭矩數(shù)據(jù);環(huán)境參數(shù)感知模塊,用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù);分布式數(shù)據(jù)管理云平臺,...
          • 本申請公開了一種圖像變化檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(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;對待處理圖像對進行多分辨率特征提取處理,得到不同分辨率的多個圖像特征對;將多個圖像特征對輸入預(yù)設(shè)變化檢測模型進行圖像變化檢測處理...
          • 本發(fā)明涉及過駁狀態(tài)評估領(lǐng)域,公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚過駁狀態(tài)評估方法及系統(tǒng),包括以下步驟:對目標(biāo)活魚進行種類分類,并對轉(zhuǎn)運箱進行過駁可行性分析和活魚轉(zhuǎn)運準(zhǔn)備,得到目標(biāo)轉(zhuǎn)運箱;對目標(biāo)轉(zhuǎn)運箱進行過駁測試,基于測試結(jié)果對過駁設(shè)備進行優(yōu)化,得到...
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