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								      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通過標(biāo)識(shí)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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								      本申請?zhí)峁┝艘环N語音生成方法、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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(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；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(gè)圖像特征對；將多個(gè)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及過駁狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚過駁狀態(tài)評(píng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)生長圖像特征數(shù)據(jù)，與收集的天麻種植病蟲害異...
								
            
							
            
							
						
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								      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(chǔ)液終端，用于發(fā)出流體信息請求；云平臺(tái)，用于接收儲(chǔ)液終端發(fā)出的流體信息請求和儲(chǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，基于鋼管運(yùn)輸執(zhí)行知識(shí)庫形成若干組底層數(shù)據(jù)；基于若干組...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種隱患檢測方法、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應(yīng)，每個(gè)所述節(jié)點(diǎn)中包含有對應(yīng)隱患類別的多個(gè)典型圖像的典型特征向量；...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jì)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(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(chǔ)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(hào)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(chǔ)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種對象的狀態(tài)評(píng)估方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和系統(tǒng)。方法包括：獲取待評(píng)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(píng)估對象的第一應(yīng)力強(qiáng)度因子；回歸模型為預(yù)測應(yīng)力強(qiáng)度因子的模型，回歸模型由目標(biāo)對象...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)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(gè)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于神經(jīng)元識(shí)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(shí)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(shí)別，通過統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于時(shí)序特征向量的耕地變化檢測識(shí)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(shí)間節(jié)點(diǎn)且對部分耕地變化遙感弱信號(hào)難以判別的問題?；跁r(shí)序特征向量的耕地變化檢測識(shí)別方法，在獲取遙感影像數(shù)據(jù)和多源土...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)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(shí)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(shí)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?；趦艋従蛹瘶?gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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