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          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種基于人工智能的積水深度監(jiān)測(cè)識(shí)別裝置,包括:高清攝像頭,用于持續(xù)采集監(jiān)測(cè)區(qū)域路面圖像數(shù)據(jù);圖像處理模塊,用于接收并處理高清攝像頭的圖像數(shù)據(jù);所述圖像處理模塊包括圖像預(yù)處理單元和積水區(qū)域識(shí)別單元,所述圖像...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種交互關(guān)系檢測(cè)方法、模型訓(xùn)練方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,方法包括如下的步驟:獲取待檢測(cè)圖像;利用訓(xùn)練過(guò)的交互關(guān)系檢測(cè)模型對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行交互關(guān)系檢測(cè);其中,所述交互關(guān)系檢測(cè)模型,用于:根據(jù)所述待檢測(cè)圖像,確定所述待檢測(cè)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于時(shí)頻域特征融合的語(yǔ)音增強(qiáng)方法、裝置及電子設(shè)備,方法包括:對(duì)初始語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,得到目標(biāo)語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;對(duì)目標(biāo)語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取,得到候選語(yǔ)音特征;對(duì)候選語(yǔ)音特征進(jìn)行歸一化,得到目標(biāo)語(yǔ)音特征;對(duì)目標(biāo)時(shí)域特征和...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像分割方法和裝置,存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:通過(guò)目標(biāo)模型的嵌入模塊對(duì)待分割的第一圖像進(jìn)行下采樣處理,得到多個(gè)尺度的第二圖像;通過(guò)所述目標(biāo)模型的全局特征提取模塊和局部特征提取模塊對(duì)第一目標(biāo)圖像進(jìn)行...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施方式涉及一種處理烴進(jìn)料的方法,包括:將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流和重質(zhì)流,加氫處理重質(zhì)流以形成加氫處理的重質(zhì)流,將輕質(zhì)流和加氫處理的重質(zhì)流合并以形成改質(zhì)的進(jìn)料流,并將改質(zhì)的進(jìn)料流進(jìn)料到單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯...
          • 一種處理烴進(jìn)料的方法可包括:將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流、中間流和重質(zhì)流;加氫處理重質(zhì)流以形成加氫處理的重質(zhì)流;以及將輕質(zhì)流、中間流和加氫處理的重質(zhì)流進(jìn)料到單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯烴的產(chǎn)物流。在相同的FCC反應(yīng)區(qū)內(nèi),輕質(zhì)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種KTV系統(tǒng),包括音頻處理模塊、耳機(jī)以及外放音響,其中,所述音頻處理模塊分別于所述耳機(jī)以及所述外放音響進(jìn)行通信連接;所述音頻處理模塊,用于分離歌曲文件中的原唱軌道信號(hào)和伴奏軌道信號(hào),并將所述原唱軌道信號(hào)發(fā)送至所述耳機(jī)以及將所述...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種控制設(shè)備移動(dòng)的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),屬于自動(dòng)移動(dòng)設(shè)備領(lǐng)域。所述方法包括:獲取自動(dòng)移動(dòng)設(shè)備拍攝的第一圖像;在所述第一圖像中識(shí)別定位圖標(biāo),得到所述定位圖標(biāo)在所述第一圖像中的位置;基于所述定位圖標(biāo)在所述第一圖像中的位置,確定...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種頸椎病患者頸前路術(shù)后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預(yù)測(cè)模型,屬于頸椎病術(shù)后預(yù)測(cè)領(lǐng)域;一種頸椎病患者頸前路術(shù)后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預(yù)測(cè)模型包括:分類器以及輸入分類器的危險(xiǎn)因素;分類器通過(guò)獲取患者目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像,進(jìn)行預(yù)處理并勾畫感興趣區(qū)域,之后...
          • 本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種模型訓(xùn)練方法、關(guān)鍵點(diǎn)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過(guò)特征提取模塊確定訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)的第一高維特征圖和變換圖像數(shù)據(jù)的第二高維特征圖;通過(guò)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模塊輸出的第一預(yù)測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)概率圖、第一預(yù)測(cè)...
          • 本發(fā)明涉及圖像分割與圖像分類技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種甲狀腺癌中央淋巴結(jié)分類方法,S1:拍攝甲狀腺癌中央淋巴結(jié)的超聲圖像;S2:建立甲狀腺結(jié)節(jié)分割網(wǎng)絡(luò)S3:利用甲狀腺癌中央淋巴結(jié)的超聲圖像及分割掩膜對(duì)影像組學(xué)特征進(jìn)行提取,運(yùn)用自調(diào)節(jié)Lasso算...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種小麥冠層水分缺失機(jī)器視覺(jué)智能診斷方法,其包括步驟S1采集適宜水分、中度干旱和重度干旱脅迫下的多張小麥冠層圖像,并采用HSV?雙邊濾波優(yōu)化的Otsu閾值分割算法對(duì)小麥冠層圖像進(jìn)行分割;S2采用色彩空間轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)特征分析和灰度共...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種橋梁典型病害表征方法,涉及橋梁檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,首先構(gòu)建劣化病害樣本庫(kù),建立周邊環(huán)境模型和橋梁BIM模型;其次利用UE5引擎構(gòu)建虛擬橋梁場(chǎng)景,并獲取虛擬病害樣本;再次結(jié)合真實(shí)與虛擬樣本,采用改進(jìn)雙分支生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),生...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向物流場(chǎng)景的輕量化違禁品識(shí)別模型訓(xùn)練方法,涉及違禁品識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:獲取物流物品的X光圖像;對(duì)X光圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到X光圖像的增強(qiáng)圖像;基于樣本圖像分析增強(qiáng)圖像中相同材質(zhì)的不同物品之間的RGB差閾值;基于RG...
          • 本發(fā)明涉及工程項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種水利水電工程項(xiàng)目管理系統(tǒng),系統(tǒng)包括:動(dòng)態(tài)水文預(yù)測(cè)模塊基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),獲取水位值、降雨量值和流速值,結(jié)合泄洪通道動(dòng)態(tài)流量和施工圍堰基礎(chǔ)水位變化計(jì)算節(jié)點(diǎn)間流速變化率。本發(fā)明中,通過(guò)基于施工節(jié)點(diǎn)溫控參數(shù)與排...
          • 本發(fā)明涉及一種多尺度特征融合的外立面裂縫檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行多維復(fù)雜度評(píng)估,聯(lián)合信息熵、邊緣密度、紋理及梯度方差生成分類標(biāo)簽;基于動(dòng)態(tài)閾值將圖像劃分為高/低復(fù)雜度數(shù)據(jù),分別采用參數(shù)化增強(qiáng)與多模態(tài)特征融合策略...
          • 本發(fā)明提供了一種基于RMSD?Net的腹橫肌平面組織結(jié)構(gòu)識(shí)別方法及應(yīng)用,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括步驟:針對(duì)已獲取的具有腹橫肌平面結(jié)構(gòu)的超聲圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,建立腹部超聲圖像數(shù)據(jù)集;其中,所述具有腹橫肌平面結(jié)構(gòu)的超聲圖像中包括在T...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種企業(yè)信息化架構(gòu)管理系統(tǒng),屬于信息處理和管理領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括:元模型構(gòu)建模塊、合規(guī)校驗(yàn)?zāi)K、生命周期管理模塊和資產(chǎn)關(guān)聯(lián)分析模塊,元模型構(gòu)建模塊,用于定義業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、應(yīng)用、技術(shù)四大架構(gòu)域的層級(jí)化元模型,支持至少5級(jí)元素層級(jí)關(guān)聯(lián);...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的包裝結(jié)構(gòu)缺陷智能檢測(cè)系統(tǒng),包括安裝于包裝生產(chǎn)線關(guān)鍵工位上的圖像采集模塊,對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和特征提取的圖像處理系統(tǒng),采用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型的缺陷識(shí)別與分類模塊,輸出檢測(cè)結(jié)果至人機(jī)界的結(jié)果處理與報(bào)警...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于動(dòng)態(tài)多尺度模塊的魯棒圖像分類方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜紋理、細(xì)粒度分類和類不平衡數(shù)據(jù)場(chǎng)景中的特征提取不足和分布適應(yīng)性差的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的EfficientNet?BSFT?S模型...
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