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          首頁(yè) 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本發(fā)明公開了一種融合可見光與紅外成像的自適應(yīng)場(chǎng)景切換目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的可見光圖像和紅外圖像,并獲取可見光圖像對(duì)應(yīng)的光照強(qiáng)度,并獲取紅外圖像對(duì)應(yīng)的溫差量;基于耦合模型、光照強(qiáng)度和溫差量獲取耦合系...
          • 本發(fā)明公開一種基于局部特征強(qiáng)化和重排序的圖像檢索方法、介質(zhì)及設(shè)備。本發(fā)明構(gòu)建特征提取模型,通過引入一種局部特征強(qiáng)化編碼器,提取了特征圖中感興趣區(qū)域的局部幾何結(jié)構(gòu)信息,使感興趣區(qū)域中的特征得到更高的權(quán)重,降低非重要區(qū)域?qū)θ痔卣鞯母蓴_,使得編...
          • 一種處理烴進(jìn)料的方法可包括:將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流、中間流和重質(zhì)流;加氫處理重質(zhì)流以形成加氫處理的重質(zhì)流;將輕質(zhì)流進(jìn)料至第一流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯烴的輕質(zhì)產(chǎn)物流;將中間流進(jìn)料至第二FCC反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含烯烴的中間...
          • 本發(fā)明提供了一種企業(yè)項(xiàng)目管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),屬于企業(yè)信息化管理的技術(shù)領(lǐng)域,該方法中,通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)總線(UDB)實(shí)現(xiàn)了跨模塊實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步,消除了數(shù)據(jù)孤島,通過協(xié)議適配器實(shí)現(xiàn)了與外部系統(tǒng)的交互,接口適配效率大大提高,另外,相關(guān)業(yè)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于全域綠化數(shù)據(jù)的城市環(huán)境監(jiān)測(cè)調(diào)控系統(tǒng)及方法,包括影像采集模塊、監(jiān)測(cè)模塊、影像分析模塊、采樣篩選模塊、全域推測(cè)模塊和策略生成模塊。影像采集模塊定期獲取綠化影像數(shù)據(jù);監(jiān)測(cè)模塊通過傳感器組采集植被監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);影像分析模塊提取植被覆...
          • 本公開的實(shí)施例公開了用于文本匹配的語(yǔ)音識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括:接收對(duì)應(yīng)目標(biāo)文本數(shù)據(jù)的音頻數(shù)據(jù);對(duì)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到音頻特征信息;根據(jù)領(lǐng)域類型和音頻特征信息,生成聲學(xué)概率信息;根據(jù)領(lǐng)域類型和聲學(xué)概...
          • 處理烴進(jìn)料的方法可包括:將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流、中間流、重質(zhì)流和殘余流;對(duì)殘余流進(jìn)行加氫處理以形成加氫處理的殘余流;以及將輕質(zhì)流、中間流、重質(zhì)流和加氫處理的殘余流進(jìn)料至單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯烴的產(chǎn)物流。輕質(zhì)流和加...
          • 根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施方式,處理烴進(jìn)料的方法包括:將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流和重質(zhì)流;加氫處理重質(zhì)流以形成加氫處理的重質(zhì)流;將輕質(zhì)流和加氫處理的重質(zhì)流進(jìn)料至單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯烴的產(chǎn)物流。在相同的FCC反應(yīng)區(qū)內(nèi),輕質(zhì)...
          • 本發(fā)明公開一種面向動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下視覺SLAM的自適應(yīng)特征點(diǎn)補(bǔ)償方法,包括:首先獲取動(dòng)態(tài)環(huán)境圖像,并利用YOLO11s目標(biāo)檢測(cè)模型識(shí)別圖像中的動(dòng)態(tài)目標(biāo),獲取目標(biāo)檢測(cè)框類別及其坐標(biāo)信息。然后基于目標(biāo)先驗(yàn)運(yùn)動(dòng)特性構(gòu)建動(dòng)態(tài)置信度評(píng)分準(zhǔn)則,區(qū)分出高動(dòng)態(tài)物...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字散斑的固化土破壞模式識(shí)別方法及系統(tǒng),包括通過標(biāo)定后的相機(jī)獲取被測(cè)固化土左右兩組散斑圖像系列,并獲取兩組預(yù)處理圖像系列;通過子區(qū)匹配算法將第一組預(yù)處理圖像系列的參考圖像分解為第一參考子區(qū)圖像;基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換的特征...
          • 本申請(qǐng)公開了一種回聲消除方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),回聲消除方法包括:利用第一狀態(tài)數(shù)據(jù),確定當(dāng)前輪次的目標(biāo)分塊數(shù)量;其中,第一狀態(tài)數(shù)據(jù)用于表征聲音環(huán)境的復(fù)雜度;將濾波器劃分為目標(biāo)分塊數(shù)量個(gè)濾波塊;利用當(dāng)前輪次的頻域采集信號(hào)、當(dāng)前輪次各濾波塊分別對(duì)...
          • 本公開關(guān)于一種語(yǔ)音意圖識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備,涉及語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。本公開中,獲取帶有意圖標(biāo)簽的第一語(yǔ)音樣本及對(duì)應(yīng)的第一文本樣本。獲取經(jīng)訓(xùn)練的利由第二語(yǔ)音樣本及對(duì)應(yīng)的第二文本樣本訓(xùn)練得到的第一多模態(tài)提取網(wǎng)絡(luò)。基于帶有意圖標(biāo)簽的第...
          • 本申請(qǐng)涉及一種歌詞音素發(fā)音時(shí)長(zhǎng)的預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。本申請(qǐng)能夠在原唱歌詞的時(shí)長(zhǎng)約束下,預(yù)測(cè)新歌詞中的每個(gè)字中的音素時(shí)長(zhǎng),提高翻唱歌詞時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。該方法包括:確定原唱歌詞,并獲取目標(biāo)歌詞的字?jǐn)?shù);根據(jù)原唱歌詞中每個(gè)字的時(shí)間戳以及...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像傾斜矯正方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,該方法包括:獲取包含目標(biāo)對(duì)象的圖形區(qū)域的待矯正圖像,其中目標(biāo)對(duì)象為矩形形狀;利用深度學(xué)習(xí)的圖像定位模型,對(duì)待矯正圖像進(jìn)行圖像定位,生成用于從待矯正圖像中分割圖形區(qū)域的掩膜圖像;根據(jù)掩膜...
          • 本發(fā)明公開了一種基于模糊C均值聚類的圖像去噪方法及裝置,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,其中包括以下步驟:S1:獲取原始含噪圖像,并對(duì)所述原始含噪圖像進(jìn)行FCM聚類分割;S2:基于所述S1得到的聚類結(jié)果,對(duì)所述原始含噪圖像包含的噪聲類型進(jìn)行識(shí)別;S3...
          • 一種語(yǔ)音合成模型的訓(xùn)練方法、語(yǔ)音合成方法、裝置及終端,語(yǔ)音合成模型的訓(xùn)練方法通過獲取第一訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù);基于第一訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)語(yǔ)音合成模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,以對(duì)語(yǔ)音合成模型中包括的音頻處理模塊和文本編碼模塊的模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,得到預(yù)訓(xùn)練后的語(yǔ)音合成...
          • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于自然語(yǔ)言的傷殘等級(jí)鑒定方法及裝置。該方法通過構(gòu)建術(shù)語(yǔ)映射庫(kù)并確定出若干與各醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)存在映射關(guān)系的預(yù)設(shè)自然關(guān)鍵詞,然后獲取音頻信息并進(jìn)行特征提取以獲得若干自然關(guān)鍵詞,統(tǒng)計(jì)與各預(yù)設(shè)自然關(guān)鍵詞匹配的自然...
          • 本申請(qǐng)公開了業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:接收業(yè)務(wù)處理請(qǐng)求,獲取對(duì)應(yīng)的發(fā)車任務(wù)流、發(fā)車任務(wù)流關(guān)聯(lián)的車輛標(biāo)識(shí)和對(duì)應(yīng)的車輛軌跡;根據(jù)發(fā)車任務(wù)流和車輛軌跡,確定車輛軌跡中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的操作類型;...
          • 本申請(qǐng)涉及音頻技術(shù)領(lǐng)域,提供一種歌曲主旋律提取方法、歌曲處理方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備和產(chǎn)品。本申請(qǐng)能有效將歌曲中包含伴唱和非伴唱部分的伴奏去除,清除了主旋律提取過程中存在的干擾信號(hào),增加基于干聲信號(hào)估計(jì)得到的主旋律的準(zhǔn)確率。該方法包括:獲得目標(biāo)歌曲...
          • 本發(fā)明涉及人工智能與數(shù)字音頻信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于AI音效優(yōu)化的K歌一體機(jī)智能調(diào)音方法,獲取用戶演唱的原始混合音頻信號(hào),并進(jìn)行預(yù)處理;隨后利用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源音頻分離模型對(duì)預(yù)處理音頻進(jìn)行處理,提取人聲軌道及伴奏成分;接著...
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