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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...
          • 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(yùn)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(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)砂車輛...
          • 本說(shuō)明書實(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)...
          • 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,...
          • 本發(fā)明涉及教學(xué)實(shí)驗(yàn)管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗(yàn)桌面物品自動(dòng)化管理改進(jìn)方法,包括:將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合,添加在YOLOv11的backbone中的每個(gè)C3K2模塊后,以提升模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴和局部上下文的建模能...
          • 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(guò)程中鋼琴弦軸標(biāo)準(zhǔn)頻率下的弦軸扭矩?cái)?shù)據(jù);環(huán)境參數(shù)感知模塊,用于采集歷史調(diào)音過(guò)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(tái),...
          • 本公開實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻,對(duì)所述待處理音頻進(jìn)行分段處理,得到多個(gè)音頻段;將所述多個(gè)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(cè)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(gè)入柜圖像以及出柜圖像,對(duì)每個(gè)出柜圖像進(jìn)行聚類,獲取每個(gè)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(shí)別方法,涉及計(jì)算機(jī)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(shí)別方法包括:對(duì)待檢測(cè)金相圖像進(jìn)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...
          • 本發(fā)明提出了一種基于圖像識(shí)別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評(píng)估方法,包括以下步驟:對(duì)圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識(shí)物進(jìn)行識(shí)別,利用OpenCV通過(guò)標(biāo)識(shí)物對(duì)圖像進(jìn)行視角矯正并測(cè)算目標(biāo)的實(shí)際尺寸,使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類,實(shí)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)音生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備,該方法包括:獲取輸入文本,其中,輸入文本表示目標(biāo)小語(yǔ)種的方言文本;通過(guò)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型將輸入文本轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)文本;通過(guò)目標(biāo)語(yǔ)音模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)文本進(jìn)行分析,得到標(biāo)準(zhǔn)文本的音頻特征,并...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像變化檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)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(duì);對(duì)待處理圖像對(duì)進(jìn)行多分辨率特征提取處理,得到不同分辨率的多個(gè)圖像特征對(duì);將多個(gè)圖像特征對(duì)輸入預(yù)設(shè)變化檢測(cè)模型進(jìn)行圖像變化檢測(cè)處理...
          • 本發(fā)明涉及過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域,公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng),包括以下步驟:對(duì)目標(biāo)活魚進(jìn)行種類分類,并對(duì)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁可行性分析和活魚轉(zhuǎn)運(yùn)準(zhǔn)備,得到目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱;對(duì)目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁測(cè)試,基于測(cè)試結(jié)果對(duì)過(guò)駁設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化,得到...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于音色特征的語(yǔ)音生成方法及語(yǔ)音生成裝置,所述語(yǔ)音生成方法包括:獲取目標(biāo)解析模型,將描述文本輸入所述目標(biāo)解析模型中,得到所述描述文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)聲音特征向量;其中,所述描述文本包括目標(biāo)音色文本描述;將所述目標(biāo)聲音特征向量輸入目...
          • 本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法,將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個(gè)子區(qū)域,采集各個(gè)子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進(jìn)行預(yù)處理,生成天麻種植實(shí)時(shí)生長(zhǎng)圖像特征數(shù)據(jù),與收集的天麻種植病蟲害異...
          • 本發(fā)明公開了一種流體配比物流運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)及方法,包括儲(chǔ)液終端,用于發(fā)出流體信息請(qǐng)求;云平臺(tái),用于接收儲(chǔ)液終端發(fā)出的流體信息請(qǐng)求和儲(chǔ)液終端的位置信息,根據(jù)流體信息請(qǐng)求和位置信息匹配車載終端,并向車載終端發(fā)送指令;車載終端,用于接收指令,并根據(jù)車輛...
          • 本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的鋼管工序等待時(shí)間智能調(diào)控系統(tǒng)及方法,涉及鋼管智能制造數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過(guò)采集裝置形成工業(yè)數(shù)據(jù)組合;基于工業(yè)數(shù)據(jù)組合進(jìn)行預(yù)處理后,構(gòu)建鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識(shí)庫(kù),基于鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識(shí)庫(kù)形成若干組底層數(shù)據(jù);基于若干組...
          • 本申請(qǐng)公開了一種隱患檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì),該方法可以獲取包含電力設(shè)備的目標(biāo)環(huán)境圖像,以及,多維檢索樹K?D樹,所述K?D樹中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)與各個(gè)預(yù)置的隱患類別一一對(duì)應(yīng),每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)中包含有對(duì)應(yīng)隱患類別的多個(gè)典型圖像的典型特征向量;...
          • 本發(fā)明涉及紋飾基因庫(kù)構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種元青花紋飾基因庫(kù)構(gòu)建與AI衍生設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法,所述方法包括對(duì)表面圖進(jìn)行紋飾特征提取,根據(jù)紋飾特征提取結(jié)果對(duì)表面圖進(jìn)行分區(qū),基于AI對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行識(shí)別,輸出識(shí)別結(jié)果;統(tǒng)計(jì)每個(gè)樣品的表面圖的分區(qū)結(jié)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N草原毒雜草分布狀況監(jiān)測(cè)方法、裝置及終端設(shè)備,適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取第一光譜圖像信息以及第二光譜圖像信息;根據(jù)預(yù)設(shè)的毒雜草樣本信息庫(kù)與所述第一光譜圖像信息,確定第一光譜圖像毒雜草初始位置信息;根據(jù)所述第一光譜...
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