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          • 本發(fā)明涉及一種基于DAG?SwishNet網(wǎng)絡(luò)的冬捕鰱魚分類與識(shí)別方法,屬于圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。提出改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),通過優(yōu)化ShuffleNet主干并引入膨脹卷積金字塔模塊,利用多膨脹率并行卷積捕獲多尺度特征,增強(qiáng)對(duì)鰱魚體型、鱗片等...
          • 本公開涉及圖像分類標(biāo)注領(lǐng)域,提供一種圖像分類標(biāo)注方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取待標(biāo)注圖像樣本集,隨機(jī)均勻地選取出占預(yù)設(shè)比例的若干待標(biāo)注圖像樣本為帶標(biāo)簽樣本并賦予其真實(shí)標(biāo)簽,令其余待標(biāo)注圖像樣本為未知樣本;構(gòu)建數(shù)據(jù)表示表達(dá)公式...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)U?Net的煤巖裂縫智能提取方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建煤巖裂隙CT圖像數(shù)據(jù)集;S2、構(gòu)建改進(jìn)U?Net分割模型,具體包括以下步驟:S2.1、以VGG16為骨干網(wǎng)絡(luò),引入深度可分離卷積模塊;S2.2、在解碼器每層深...
          • 本發(fā)明申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N水下目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng),包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的待識(shí)別水下圖像和區(qū)域環(huán)境圖像;對(duì)區(qū)域環(huán)境圖像進(jìn)行識(shí)別,得到區(qū)域信息;將區(qū)域環(huán)境圖像分割為若干子圖像,并進(jìn)行增強(qiáng)處理;獲取目標(biāo)區(qū)域的流場(chǎng)數(shù)據(jù),通過流體力學(xué)進(jìn)行模擬得到預(yù)測(cè)移動(dòng)軌跡...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N深度學(xué)習(xí)的遙感監(jiān)測(cè)植被數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng),屬于數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域。其中,該方法首先對(duì)目標(biāo)地區(qū)進(jìn)行植被遙感監(jiān)測(cè),獲取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和像元尺寸;然后采集時(shí)間和地形信息,識(shí)別地形遮擋陰影區(qū)域分布及其準(zhǔn)確系數(shù);接著采集氣象信息,識(shí)別干旱脅迫區(qū)域...
          • 本發(fā)明提供一種結(jié)合遙感影像的流域生態(tài)環(huán)境演變分析方法及系統(tǒng),涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域,首先獲取覆蓋目標(biāo)流域且?guī)в袝r(shí)間標(biāo)記的多時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)集合,接著對(duì)其進(jìn)行生態(tài)特征提取,得到流域生態(tài)要素的空間分布特征與時(shí)間序列特征,隨后基于空間分布特征與時(shí)間序列...
          • 本發(fā)明公開了一種基于重參數(shù)化視覺轉(zhuǎn)換器的多尺度道路車輛檢測(cè)方法,包括以下步驟:選用道路車輛數(shù)據(jù)集作為改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型輸入端的數(shù)據(jù)集;改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型采用串并行結(jié)構(gòu),分為特征提取網(wǎng)絡(luò)、多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)、檢測(cè)層;將處理后的道路車輛數(shù)據(jù)集的初始特征...
          • 本發(fā)明公開了基于熵調(diào)控的多通道監(jiān)督人臉識(shí)別方法,包括:人臉識(shí)別模型構(gòu)建:對(duì)訓(xùn)練圖像分別施加第一類數(shù)據(jù)增強(qiáng)與第二類數(shù)據(jù)增強(qiáng),生成兩類增強(qiáng)圖像集;其中第一類增強(qiáng)保留關(guān)鍵面部結(jié)構(gòu)特征,第二類增強(qiáng)引入更高程度的形變或遮擋;將兩類增強(qiáng)圖像分別分割為固...
          • 本發(fā)明公開了一種智能停車管理方法及系統(tǒng),涉及停車管理技術(shù)領(lǐng)域,車輛識(shí)別模塊獲取數(shù)據(jù)傳至數(shù)據(jù)處理模塊,判斷車輛類型及外來車停車時(shí)長(zhǎng),業(yè)主車位外來車超時(shí)通知物業(yè)驅(qū)逐,結(jié)合業(yè)主作息分級(jí)警告,允許臨時(shí)停放則計(jì)費(fèi)分成;租用車位外來車,費(fèi)用分?jǐn)偨o業(yè)主,...
          • 本發(fā)明公開了地質(zhì)災(zāi)害聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)預(yù)警方法,涉及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1,采集監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)多類型監(jiān)測(cè)設(shè)備的原始數(shù)據(jù),依據(jù)其時(shí)間與頻率分布,提取高幅突變區(qū)域與頻率漂移因子,構(gòu)建高頻擾動(dòng)感知矩陣,并生成擾動(dòng)特征索引圖,用于表示非自然...
          • 本發(fā)明涉及船舶交通管理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種船舶軌跡狀態(tài)識(shí)別方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取連續(xù)時(shí)間段內(nèi)船舶的軌跡序列;匹配各軌跡點(diǎn)對(duì)應(yīng)的靠岸等級(jí);基于相鄰兩個(gè)軌跡點(diǎn)的靠岸等級(jí),確定相鄰兩個(gè)軌跡點(diǎn)間的軌跡方向值,生成軌跡方向序列;...
          • 本發(fā)明提出一種顯示面板及其驅(qū)動(dòng)方法、驅(qū)動(dòng)電路和顯示裝置,其中,顯示面板包括多條掃描線、多條數(shù)據(jù)線和陣列排布的像素電路,像素電路包括發(fā)光單元、發(fā)光驅(qū)動(dòng)單元、存儲(chǔ)電容、開關(guān)電路、數(shù)據(jù)開關(guān)和邏輯電路,邏輯電路對(duì)輸入的行掃描信號(hào)和數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行與運(yùn)算...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于內(nèi)在信息維度的語音大模型連續(xù)學(xué)習(xí)方法及產(chǎn)品,涉及語音鑒別技術(shù)領(lǐng)域,首先確定K個(gè)語音數(shù)據(jù)集中每個(gè)語音數(shù)據(jù)的內(nèi)在信息維度,然后根據(jù)第k個(gè)語音數(shù)據(jù)集中語音數(shù)據(jù)的總數(shù)及內(nèi)在信息維度,確定第k個(gè)語音數(shù)據(jù)集的內(nèi)在信息維度,根據(jù)K個(gè)語音...
          • 本發(fā)明涉及音頻轉(zhuǎn)換領(lǐng)域,具體為基于人工智能的音頻實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換與分析管理系統(tǒng)及方法,包括:音頻處理模塊、智能網(wǎng)絡(luò)模塊、文本分割模塊、嵌入過渡模塊和逆向轉(zhuǎn)換模塊,音頻處理模塊用于錄制參考音頻和擴(kuò)展音頻,智能網(wǎng)絡(luò)模塊用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,文本分割模塊...
          • 本發(fā)明屬于水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的魚類遺傳育種技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種草魚集約高產(chǎn)性狀基因組選擇育種方法,包括草魚集約高產(chǎn)性狀預(yù)測(cè)模型建立;所述草魚集約高產(chǎn)性狀預(yù)測(cè)模型建立包括以下步驟:(1)獲取草魚候選親魚單核苷酸多態(tài)性位點(diǎn);(2)構(gòu)建預(yù)測(cè)候選親本育種值...
          • 本發(fā)明公開了一種咽喉術(shù)后恢復(fù)信息的智能分析管理方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及數(shù)據(jù)處理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取包含目標(biāo)患者的咽喉術(shù)后恢復(fù)信息的待分析數(shù)據(jù)集合;構(gòu)建恢復(fù)依存圖網(wǎng)絡(luò):對(duì)恢復(fù)依存圖網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一階分析和二階時(shí)序分析,對(duì)獲得的一階恢復(fù)分析結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜的肝病診療策略推薦方法、介質(zhì)及設(shè)備,方法包括:采集用戶基礎(chǔ)信息,根據(jù)用戶基礎(chǔ)信息構(gòu)建時(shí)空關(guān)聯(lián)的個(gè)體肝病知識(shí)圖譜,包含相互關(guān)聯(lián)的病因特征節(jié)點(diǎn)、病理分級(jí)節(jié)點(diǎn)、并發(fā)癥預(yù)警節(jié)點(diǎn)和治療反應(yīng)節(jié)點(diǎn);將個(gè)體肝病知識(shí)圖譜輸入分層強(qiáng)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N神經(jīng)內(nèi)科疾病康復(fù)期用藥智能管理系統(tǒng)及數(shù)字藥方生成方法,涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,通過對(duì)手寫藥方的光照干擾區(qū)域進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng),得到目標(biāo)手寫藥方,并確定對(duì)比度增強(qiáng)過程中手寫筆跡結(jié)構(gòu)損失的增強(qiáng)代價(jià);提取目標(biāo)手寫藥方中每種藥物名稱的...
          • 本發(fā)明公開了基于動(dòng)態(tài)難度調(diào)整與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的數(shù)字繪畫療法生成系統(tǒng),具體涉及心理障礙輔助治療領(lǐng)域,包括:初始化模塊建立繪畫任務(wù)區(qū)域并配置任務(wù)目標(biāo)與難度,在繪畫過程中由封閉構(gòu)圖識(shí)別模塊檢測(cè)筆觸堆疊與跳轉(zhuǎn)滯留行為,識(shí)別構(gòu)圖封閉區(qū)域并排除任務(wù)點(diǎn);任務(wù)引...
          • 本發(fā)明公開了一種用于認(rèn)知訓(xùn)練的虛擬廚房環(huán)境構(gòu)建及模型訓(xùn)練方法,屬于認(rèn)知評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:構(gòu)建第一任務(wù)區(qū)域與第二任務(wù)區(qū)域;在設(shè)定周期內(nèi)分別繪制患者訓(xùn)練分?jǐn)?shù)隨訓(xùn)練次數(shù)變化的變化曲線,得到第一變化曲線和第二變化曲線;計(jì)算兩條變化曲線的平均斜...
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