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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(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)的實際尺寸,使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進(jìn)行分類,實...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N語音生成方法、裝置、計算機可讀存儲介質(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)運箱進(jìn)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(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?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)明公開了一種流體配比物流運營系統(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...
          • 本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的鋼管工序等待時間智能調(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)建鋼管運輸執(zhí)行知識庫,基于鋼管運輸執(zhí)行知識庫形成若干組底層數(shù)據(jù);基于若干組...
          • 本申請公開了一種隱患檢測方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(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樹中的各個節(jié)點與各個預(yù)置的隱患類別一一對應(yīng),每個所述節(jié)點中包含有對應(yīng)隱患類別的多個典型圖像的典型特征向量;...
          • 本發(fā)明涉及紋飾基因庫構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種元青花紋飾基因庫構(gòu)建與AI衍生設(shè)計系統(tǒng)及方法,所述方法包括對表面圖進(jìn)行紋飾特征提取,根據(jù)紋飾特征提取結(jié)果對表面圖進(jìn)行分區(qū),基于AI對每個區(qū)域進(jìn)行識別,輸出識別結(jié)果;統(tǒng)計每個樣品的表面圖的分區(qū)結(jié)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N草原毒雜草分布狀況監(jiān)測方法、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...
          • 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(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...
          • 本申請公開了一種基于圖像降噪的語義分割方法、圖像處理設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于圖像降噪的語義分割方法,包括:接收到待處理圖像后,基于圖像恢復(fù)模型的淺層特征提取模塊及深層特征提取模塊,提取待處理圖像的特征信息;基于特征信...
          • 本申請涉及一種對象的狀態(tài)評估方法、裝置、計算機設(shè)備和系統(tǒng)。方法包括:獲取待評估對象的第一裂紋圖像;基于第一裂紋圖像中的第一裂紋參數(shù),使用回歸模型進(jìn)行預(yù)測,得到待評估對象的第一應(yīng)力強度因子;回歸模型為預(yù)測應(yīng)力強度因子的模型,回歸模型由目標(biāo)對象...
          • 本發(fā)明公開了基于人工智能的圖像視頻采集數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括醫(yī)療影像采集模塊,醫(yī)療影像采集模塊包括影像采集單元和預(yù)處理單元;影像采集單元用于采集醫(yī)療影像數(shù)據(jù);預(yù)處理單元響應(yīng)影像采集單元,用于對采集的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)...
          • 本申請實施例公開了一種基于多源光學(xué)遙感影像的河流流量反演方法,涉及水文水利監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取包含目標(biāo)研究流域的多源遙感影像,處理得到多個基準(zhǔn)影像對,融合待融合影像和匹配的基準(zhǔn)影像對得到高分辨率融合影像;從目標(biāo)研究流域中劃分得到監(jiān)測區(qū)域...
          • 本發(fā)明公開了一種基于特征提煉的偽裝物體檢測方法,首先獲取偽裝物體檢測數(shù)據(jù)集,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;構(gòu)建基于特征提煉的偽裝物體檢測模型;再通過訓(xùn)練集對構(gòu)建好的基于特征提煉的偽裝物體檢測模型訓(xùn)練,對預(yù)測結(jié)果使用結(jié)構(gòu)損失函數(shù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。最后對模型訓(xùn)練...
          • 本發(fā)明屬于神經(jīng)元識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的神經(jīng)元形態(tài)圖像識別系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過構(gòu)建多維度的分類特征向量,充分考慮了神經(jīng)元的形態(tài)參數(shù)和色彩特征信息,從而能夠更全面地反映神經(jīng)元的特性,再以此為基礎(chǔ)對神經(jīng)元進(jìn)行精確分類和識別,通過統(tǒng)...
          • 本申請涉及一種基于時序特征向量的耕地變化檢測識別方法及裝置,屬于農(nóng)業(yè)耕地監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有遙感技術(shù)無法準(zhǔn)確確定耕地變化時間節(jié)點且對部分耕地變化遙感弱信號難以判別的問題。基于時序特征向量的耕地變化檢測識別方法,在獲取遙感影像數(shù)據(jù)和多源土...
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