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          樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 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(jìn)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(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別方法包括:對待檢測金相圖像進(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...
          • 本公開實(shí)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(jìn)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(jìn)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)明公開了基于唇語增強(qiáng)的語音交互方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),基于唇語增強(qiáng)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(jìn)行特征提取得到音頻特征;將唇語特征和音頻特征進(jìn)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(jìn)行種類分類,并對轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過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;對目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過駁測試,基于測試結(jié)果對過駁設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化,得到...
          • 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(jìn)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(jìn)行圖像變化檢測處理...
          • 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...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N語音生成方法、裝置、計算機(jī)可讀存儲介質(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)小語種的方言文本;通過有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型將輸入文本轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)文本;通過目標(biāo)語音模型對標(biāo)準(zhǔn)文本進(jìn)行分析,得到標(biāo)準(zhǔn)文本的音頻特征,并...
          • 本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的城市道路動態(tài)噪聲溯源評價方法及系統(tǒng),通過非均勻聲壓傳感器陣列與振動傳感器協(xié)同采集噪聲及路面振動信號,結(jié)合環(huán)境參數(shù)動態(tài)補(bǔ)償聲波衰減;利用小波包分解提取聲紋特征,構(gòu)建數(shù)字孿生體關(guān)聯(lián)交通流量、建筑聲學(xué)反射等動態(tài)參數(shù);改進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了考慮分段工藝屬性的多堆場綜合調(diào)度方法及系統(tǒng),所述方法包括按照預(yù)定的工藝階段將分段任務(wù)劃分為若干任務(wù)組;確定各任務(wù)組中分段任務(wù)的執(zhí)行順序;根據(jù)分段任務(wù)的初始堆場信息和各分段任務(wù)的目標(biāo)堆場;規(guī)劃分段任務(wù)在堆場之間的最優(yōu)移動路線;計算...
          • 本申請涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種優(yōu)化配送流程的方法,包括以下步驟:啟動掃碼系統(tǒng),建立網(wǎng)絡(luò)通信連接;根據(jù)系統(tǒng)生成的訂單列表,工作人員依次前往指定貨架進(jìn)行取貨操作;使用掃碼槍掃描每件商品的條形碼;將包裝完成的商品置于運(yùn)輸車輛內(nèi)的指定位置;...
          • 本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域,具體涉及一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識別方法。本發(fā)明提出了一種相機(jī)協(xié)同的跨模態(tài)無監(jiān)督可見光紅外行人重識別方法,通過區(qū)分同相機(jī)和跨相機(jī)鄰居關(guān)系,有效抑制了由拍攝視角差異導(dǎo)致的特征干擾。基于凈化鄰居集構(gòu)建...
          • 提供了一種用于識別用戶的語音的系統(tǒng)和方法。一種由服務(wù)器執(zhí)行的針對輸入到設(shè)備的語音信號提供文本串的方法包括:從設(shè)備接收從包括在設(shè)備中的端到端自動語音識別(ASR)模型的編碼器得到的編碼器輸出值;識別與接收到的編碼器輸出值相對應(yīng)的域;從包括在服...
          • 本發(fā)明公開了一種流體配比物流運(yùn)營系統(tǒng)及方法,包括儲液終端,用于發(fā)出流體信息請求;云平臺,用于接收儲液終端發(fā)出的流體信息請求和儲液終端的位置信息,根據(jù)流體信息請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...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于音色特征的語音生成方法及語音生成裝置,所述語音生成方法包括: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子區(qū)域,采集各個子區(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)時生長圖像特征數(shù)據(jù),與收集的天麻種植病蟲害異...
          • 本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像病灶識別方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于輸入的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),設(shè)定不同尺寸鄰域窗口,計算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值,同時計算局部能量值,形成局部能量圖,對香農(nóng)熵值與局部能量圖進(jìn)行融合,得到融合信...
          • 本發(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評估方法,包括以下步驟:對圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識物進(jìn)行識別,利用OpenCV通過標(biāo)識物對圖像進(jìn)行視角矯正并測算目標(biāo)的實(shí)際尺寸,使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進(jìn)行分類,實(shí)...
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