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          樂器;聲學設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 本申請實施例提供一種交互關(guān)系檢測方法、模型訓(xùn)練方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中,方法包括如下的步驟:獲取待檢測圖像;利用訓(xùn)練過的交互關(guān)系檢測模型對所述待檢測圖像進行交互關(guān)系檢測;其中,所述交互關(guān)系檢測模型,用于:根據(jù)所述待檢測圖像,確定所述待檢測...
          • 本申請公開了基于時頻域特征融合的語音增強方法、裝置及電子設(shè)備,方法包括:對初始語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理,得到目標語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;對目標語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行特征提取,得到候選語音特征;對候選語音特征進行歸一化,得到目標語音特征;對目標時域特征和...
          • 本申請公開了一種圖像分割方法和裝置,存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:通過目標模型的嵌入模塊對待分割的第一圖像進行下采樣處理,得到多個尺度的第二圖像;通過所述目標模型的全局特征提取模塊和局部特征提取模塊對第一目標圖像進行...
          • 本公開的實施方式涉及一種處理烴進料的方法,包括:將烴進料分餾成輕質(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)的進料流,并將改質(zhì)的進料流進料到單個流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯...
          • 一種處理烴進料的方法可包括:將烴進料分餾成輕質(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)流進料到單個流化催化裂化(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)...
          • 本申請公開了一種KTV系統(tǒng),包括音頻處理模塊、耳機以及外放音響,其中,所述音頻處理模塊分別于所述耳機以及所述外放音響進行通信連接;所述音頻處理模塊,用于分離歌曲文件中的原唱軌道信號和伴奏軌道信號,并將所述原唱軌道信號發(fā)送至所述耳機以及將所述...
          • 本申請公開了一種控制設(shè)備移動的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),屬于自動移動設(shè)備領(lǐng)域。所述方法包括:獲取自動移動設(shè)備拍攝的第一圖像;在所述第一圖像中識別定位圖標,得到所述定位圖標在所述第一圖像中的位置;基于所述定位圖標在所述第一圖像中的位置,確定...
          • 本發(fā)明公開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)測模型,屬于頸椎病術(shù)后預(yù)測領(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)測模型包括:分類器以及輸入分類器的危險因素;分類器通過獲取患者目標區(qū)域的醫(yī)學影像,進行預(yù)處理并勾畫感興趣區(qū)域,之后...
          • 本申請涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種模型訓(xùn)練方法、關(guān)鍵點選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過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;通過關(guān)鍵點檢測模塊輸出的第一預(yù)測關(guān)鍵點概率圖、第一預(yù)測...
          • 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影像組學特征進行提取,運用自調(diào)節(jié)Lasso算...
          • 本發(fā)明公開了一種小麥冠層水分缺失機器視覺智能診斷方法,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閾值分割算法對小麥冠層圖像進行分割;S2采用色彩空間轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計特征分析和灰度共...
          • 本發(fā)明公開了一種橋梁典型病害表征方法,涉及橋梁檢測技術(shù)領(lǐng)域,首先構(gòu)建劣化病害樣本庫,建立周邊環(huán)境模型和橋梁BIM模型;其次利用UE5引擎構(gòu)建虛擬橋梁場景,并獲取虛擬病害樣本;再次結(jié)合真實與虛擬樣本,采用改進雙分支生成對抗網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)增強,生...
          • 本發(fā)明公開了一種面向物流場景的輕量化違禁品識別模型訓(xùn)練方法,涉及違禁品識別技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:獲取物流物品的X光圖像;對X光圖像進行預(yù)處理,得到X光圖像的增強圖像;基于樣本圖像分析增強圖像中相同材質(zhì)的不同物品之間的RGB差閾值;基于RG...
          • 本發(fā)明涉及工程項目管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種水利水電工程項目管理系統(tǒng),系統(tǒng)包括:動態(tài)水文預(yù)測模塊基于監(jiān)測數(shù)據(jù),獲取水位值、降雨量值和流速值,結(jié)合泄洪通道動態(tài)流量和施工圍堰基礎(chǔ)水位變化計算節(jié)點間流速變化率。本發(fā)明中,通過基于施工節(jié)點溫控參數(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方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括:對待檢測圖像進行多維復(fù)雜度評估,聯(lián)合信息熵、邊緣密度、紋理及梯度方差生成分類標簽;基于動態(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:針對已獲取的具有腹橫肌平面結(jié)構(gòu)的超聲圖像進行數(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?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)域的層級化元模型,支持至少5級元素層級關(guān)聯(lián);...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的包裝結(jié)構(gòu)缺陷智能檢測系統(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,對圖像進行預(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)模型的缺陷識別與分類模塊,輸出檢測結(jié)果至人機界的結(jié)果處理與報警...
          • 本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)多尺度模塊的魯棒圖像分類方法,涉及計算機視覺和深度學習領(lǐng)域。針對現(xiàn)有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜紋理、細粒度分類和類不平衡數(shù)據(jù)場景中的特征提取不足和分布適應(yīng)性差的問題,提出了一種改進的EfficientNet?BSFT?S模型...
          • 本發(fā)明涉及光伏電站監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于語音輔助的光伏電站監(jiān)控方法及系統(tǒng),該方法包括:分別對唇部信息診斷模型和語音信息識別模型進行訓(xùn)練;獲取光伏電站值班人員的當前語音信息及其對應(yīng)的當前唇部圖像,并利用訓(xùn)練好的唇部信息診斷模型診斷出...
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