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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...
          • 本發(fā)明屬于計算機視覺領(lǐng)域,具體涉及一種相機協(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)分同相機和跨相機鄰居關(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...
          • 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輸車輛內(nèi)的指定位置;...
          • 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)...
          • 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)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于遙感圖像的玉米幼苗識別方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備,方法包括:獲取遙感圖像;使用包含預(yù)設(shè)場景的遙感圖像對未包含預(yù)設(shè)場景的遙感圖像進(jìn)行場景填充,確定初始樣本數(shù)據(jù)集;對初始樣本數(shù)據(jù)集中每個遙感圖像的預(yù)設(shè)場景進(jìn)行標(biāo)注...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于小波變換卷積的聲紋識別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì),所述方法包括獲取當(dāng)前說話人的待識別語音;基于待識別語音的聲紋特性提取梅爾倒譜系數(shù)特征;將梅爾倒譜系數(shù)特征輸入至已訓(xùn)練的聲紋識別模型中以對梅爾倒譜系數(shù)特征進(jìn)行特征提取,獲取聲紋...
          • 本申請公開了一種工位管理方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,涉及企業(yè)資源管理領(lǐng)域,所述方法包括:獲取網(wǎng)口與員工的第一映射關(guān)系數(shù)據(jù);發(fā)起工位盤點任務(wù),通過所述工位盤點任務(wù)確定所述員工與工位的綁定關(guān)系數(shù)據(jù);調(diào)用員工狀態(tài)數(shù)據(jù),基于所述第一映射關(guān)...
          • 本發(fā)明涉及一種施工項目的智能策劃系統(tǒng)及方法,涉及施工管理技術(shù)領(lǐng)域,其中,該系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)接收模塊,用于接收建筑施工項目的初始數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理模塊,用于進(jìn)行預(yù)處理;材料統(tǒng)計模塊,用于確定建筑施工項目使用的各類建筑材料;材料特征獲取模塊,用于獲取...
          • 本發(fā)明提供了一種辦公業(yè)務(wù)集成管理方法、裝置、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及業(yè)務(wù)處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:通過預(yù)先部署的消息中臺接收不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)消息,包括任務(wù)消息和辦公信息;通過預(yù)先搭建的一站式辦公門戶從所述消息中臺中采集業(yè)務(wù)消息并進(jìn)行集成管理,其中...
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