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          • 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(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...
          • 本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的城市道路動(dòng)態(tài)噪聲溯源評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),通過非均勻聲壓傳感器陣列與振動(dòng)傳感器協(xié)同采集噪聲及路面振動(dòng)信號(hào),結(jié)合環(huán)境參數(shù)動(dòng)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(dòng)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(chǎng)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(chǎng)信息和各分段任務(wù)的目標(biāo)堆場(chǎng);規(guī)劃分段任務(wù)在堆場(chǎng)之間的最優(yōu)移動(dòng)路線;計(jì)算...
          • 本申請(qǐng)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:?jiǎn)?dòng)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(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。基于凈化鄰居集構(gòu)建...
          • 提供了一種用于識(shí)別用戶的語(yǔ)音的系統(tǒng)和方法。一種由服務(wù)器執(zhí)行的針對(duì)輸入到設(shè)備的語(yǔ)音信號(hào)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(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)模型的編碼器得到的編碼器輸出值;識(shí)別與接收到的編碼器輸出值相對(duì)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(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(shí)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(jì)算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值,同時(shí)計(jì)算局部能量值,形成局部能量圖,對(duì)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(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┮环N基于改進(jìn)U?Net的萌發(fā)表型測(cè)量方法及系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)量,減少人工成本并顯著提高效率,從而優(yōu)化番茄的種植與管理。本申請(qǐng)通過種子萌發(fā)表型采集系統(tǒng)對(duì)種子培養(yǎng)和種子萌發(fā)過程圖像進(jìn)行采集,構(gòu)建數(shù)據(jù)集,并利用該數(shù)據(jù)集訓(xùn)練改進(jìn)的U?Ne...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于圖像降噪的語(yǔ)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(yǔ)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(duì)采集的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)...
          • 本申請(qǐng)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(cè)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(duì),融合待融合影像和匹配的基準(zhǔn)影像對(duì)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(cè)區(qū)域...
          • 本申請(qǐng)涉及一種對(duì)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(duì)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(cè),得到待評(píng)估對(duì)象的第一應(yīng)力強(qiáng)度因子;回歸模型為預(yù)測(cè)應(yīng)力強(qiáng)度因子的模型,回歸模型由目標(biāo)對(duì)象...
          • 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(duì)神經(jīng)元進(jìn)行精確分類和識(shí)別,通過統(tǒng)...
          • 本發(fā)明涉及科技中介服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,具體的說是一種項(xiàng)目管理系統(tǒng),包括項(xiàng)目信息管理模塊、項(xiàng)目進(jìn)度跟蹤模塊、資源對(duì)接匹配模塊、項(xiàng)目執(zhí)行與監(jiān)控模塊、溝通模塊、項(xiàng)目成果展示模塊,通過各模塊協(xié)同工作,通過各模塊的協(xié)同,精準(zhǔn)對(duì)接項(xiàng)目需求與資源供應(yīng)。資源對(duì)接...
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