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								      本申請?zhí)峁┮环N聲音類別檢測方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備。所述聲音類別檢測方法包括：根據(jù)音頻獲取若干個音頻片段的音頻特征；獲取至少兩種目標(biāo)聲音相對應(yīng)的文本特征和圖像特征；根據(jù)所述音頻特征和所述文本特征獲取音頻文本矩陣；根據(jù)所述音頻特征和所述圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N顯示面板及顯示裝置，顯示面板中像素電路包括驅(qū)動晶體管和第一開關(guān)晶體管，驅(qū)動晶體管的控制部與第一開關(guān)晶體管的第一極電連接，第一開關(guān)晶體管的控制部包括第一控制部和第二控制部。第一導(dǎo)電層設(shè)置于襯底一側(cè)，第一導(dǎo)電層包括第一導(dǎo)電部，有...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于體感交互的AR教學(xué)共享導(dǎo)游系統(tǒng)，具體涉及AR教學(xué)共享技術(shù)領(lǐng)域，通過液晶偏振調(diào)制器生成非對稱偏振態(tài)，采集多光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建氧化層厚度?色度關(guān)聯(lián)模型；根據(jù)視角方向動態(tài)調(diào)整鏡面反射的偏振相位權(quán)重，對紅色通道和綠色通道進行基于氧化層厚度...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于大數(shù)據(jù)的臨床培訓(xùn)考題分配方法、系統(tǒng)及設(shè)備，其中，方法包括：獲取目標(biāo)學(xué)員的能力標(biāo)簽，能力標(biāo)簽包括疾病種類標(biāo)簽及情境標(biāo)簽；基于能力標(biāo)簽生成第一題組；監(jiān)測目標(biāo)學(xué)員在解答第一題組中每道試題時的第一行為數(shù)據(jù)；分析第一行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建目標(biāo)學(xué)員的思...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的智能網(wǎng)聯(lián)車輛行車風(fēng)險評估方法及可視化系統(tǒng)。本發(fā)明融合車輛感知、通信與地圖等多源數(shù)據(jù)，結(jié)合人工勢場理論，分別構(gòu)建引力風(fēng)險勢場函數(shù)、斥力風(fēng)險勢場函數(shù)以及道路邊界斥力勢場函數(shù)，將引力風(fēng)險勢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)生物特征自適應(yīng)識別方法、系統(tǒng)、智能門鎖及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取用戶的生物特征，根據(jù)生物特征在預(yù)先存儲的多模態(tài)生物特征庫進行置信度查詢，得到初始置信度分值；獲取傳感器中的環(huán)境參數(shù)，根據(jù)環(huán)境參數(shù)對初始置信度分值進行調(diào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能穿戴設(shè)備領(lǐng)域，公開了聾啞人緊急求助手勢識別及遠(yuǎn)程翻譯手環(huán)。包括手環(huán)本體、手勢識別模塊、中央處理模塊、翻譯模塊、通信模塊、報警模塊、顯示模塊以及電源模塊，所述手勢識別模塊包括多個微型攝像頭和慣性傳感器，所述中央處理模塊的內(nèi)部放置...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例的方法中提出了一種子宮內(nèi)膜癌細(xì)胞檢測方法及系統(tǒng)，先將圖像大塊與病理報告文本配對，利用多正樣本對比學(xué)習(xí)獲得統(tǒng)一語義特征；隨后進行語義熵驅(qū)動的動態(tài)遮蔽?隨機洗牌自監(jiān)督訓(xùn)練視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；然后定位細(xì)胞核后，以細(xì)胞為節(jié)點、鄰近關(guān)系為邊構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例涉及一種車道拓?fù)湫畔⑸煞椒ā⒀b置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，上述方法包括：獲取車輛上的相機拍攝的圖像；利用預(yù)先訓(xùn)練的圖像特征提取模型，對圖像進行特征提取，得到包含圖像中的目標(biāo)物體的特征的圖像特征；利用預(yù)先訓(xùn)練的車道拓?fù)渥R別模型，對圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度估計的母豬繁殖行為智能監(jiān)控方法，屬于智慧養(yǎng)殖與畜牧科學(xué)領(lǐng)域，該方法包括以下步驟：基于抽幀規(guī)則對所述原始母豬監(jiān)控視頻進行預(yù)處理得到若干短視頻片段；對若干所述短視頻片段進行抽幀得到短視頻代表幀，基于深度估計算法對所述短視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及垃圾分類監(jiān)測分析領(lǐng)域，具體公開基于視頻邊緣計算的垃圾分類智能收運監(jiān)測方法，通過多種傳感器及超聲波檢測技術(shù)，實現(xiàn)垃圾分類收運全流程的智能化監(jiān)測與調(diào)控。具體包括：根據(jù)環(huán)境亮度自啟動補光裝置，確保圖像采集質(zhì)量；通過顏色、RFID標(biāo)簽識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N目標(biāo)識別模型部署方法及實時目標(biāo)跟蹤方法。屬于目標(biāo)識別與跟蹤領(lǐng)域，該部署方法包括將訓(xùn)練好的檢測模型用Yolov5模型轉(zhuǎn)換腳本轉(zhuǎn)換為ONNX模型；使用ONNX?simplifier工具簡化ONNX模型得到簡化后的ONNX模型；使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于行為識別、追蹤、分析的街道品質(zhì)評價方法，包括：將高空拍攝的街道視頻利用計算機視覺技術(shù)中目標(biāo)識別和目標(biāo)跟蹤技術(shù)提取各類人群的行為軌跡，并進行三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到現(xiàn)實距離中，實現(xiàn)對高空視頻的亞米級動態(tài)行為測度；通過對于整體視頻的分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于SAR影像與光學(xué)影像協(xié)同的高精度控制點精準(zhǔn)提取方法，(1)在SAR影像上識別選取點狀地物類型特征，使用特征點識別網(wǎng)絡(luò)精確定位特征中心像元，作為初選控制點；(2)構(gòu)建立體SAR影像交會并求解初選控制點的像元坐標(biāo)；(3)通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種區(qū)域變化檢測方法、裝置及電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取與目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的多個遙感圖像；確定與多個遙感圖像分別對應(yīng)的初始特征圖；確定與多個初始特征圖分別對應(yīng)的多個光譜波段分別對應(yīng)的波段權(quán)重，以及與多個初始特征圖分別對應(yīng)的多個特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于遙感二維光譜指數(shù)的裸土提取方法，該方法將SAVI和NDRGI作為橫縱坐標(biāo)構(gòu)建每個農(nóng)業(yè)區(qū)的二維指標(biāo)散點圖，同時調(diào)整每個土地覆蓋類別的置信橢圓的尺寸，即置信區(qū)域，使得不透水面和裸土期耕地的置信橢圓相交，以便于獲得不同農(nóng)業(yè)區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于無人機與智能網(wǎng)聯(lián)汽車的道路損傷檢測方法，具體如下：(1)控制無人機及車載攝像頭同步采集路面圖像，兩者將采集到的路面圖像輸入道路損傷檢測模型，道路損傷檢測模型識別出當(dāng)前路段道的路損傷信息及其置信度，損傷信息包括：道路損傷類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于層級交叉的半監(jiān)督遙感圖像分類方法，屬于遙感圖像處理和計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。所述方法，首先，構(gòu)建表示學(xué)習(xí)模塊采用層級交叉?zhèn)螛?biāo)簽生成機制，將主模型與指數(shù)滑動平均EMA模型中不同層級特征隨機組合構(gòu)建交叉模型，為弱增強圖像生成高質(zhì)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于局部光譜對比度和多分支卷積的高光譜異常檢測方法，對原高光譜圖像中的多尺度窗口區(qū)域A分割為3×3的區(qū)域塊，將中間塊B0設(shè)置為目標(biāo)區(qū)域，其余區(qū)域塊為背景區(qū)域Bi；確定Bi...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于背部RGB?D圖像的多模態(tài)青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎篩查方法，屬于圖像處理與脊柱側(cè)彎篩查技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：采集受試者處于Adams前屈姿勢下的RGB?D圖像對，對RGB彩色圖像人工標(biāo)注，構(gòu)建并訓(xùn)練背部關(guān)鍵點檢測模型，建立最大...
								
            
							
            
							
						
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