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樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
  • 本發(fā)明實施例提供了一種料籠堆疊的方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：通過深度相機，采集上料籠和下料籠的RGB圖像和深度圖像；其中，深度相機部署于搬運設(shè)備；采用預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測模型，識別RGB圖像的料籠角區(qū)域；結(jié)合料籠角區(qū)域和深度圖...
  • 本發(fā)明公開了基于大數(shù)據(jù)的智能物流監(jiān)控方法及系統(tǒng)，屬于物流規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、物流分析模塊、監(jiān)控管理模塊和可視化模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于采集交通數(shù)據(jù)和物流日志，以及本次的運輸詳情；物流分析模塊用于分析運輸詳情并標(biāo)注點位，計算點位...
  • 本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的樓宇設(shè)備智能監(jiān)控與預(yù)測性維護系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊和可視化監(jiān)測模塊；其中，數(shù)據(jù)采集模塊通過各個樓宇設(shè)備對應(yīng)的物聯(lián)網(wǎng)模塊獲取各個樓宇設(shè)備的運行數(shù)據(jù)；可視化監(jiān)測模塊對運行數(shù)據(jù)進行可視化處理后填入預(yù)先配置...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)信息的發(fā)言人跟蹤方法及系統(tǒng)，涉及發(fā)言人跟蹤領(lǐng)域。可應(yīng)用于線下會議或線上會議的在線的發(fā)言人跟蹤任務(wù)，能夠快速、準(zhǔn)確地定位發(fā)言人，給出發(fā)言人特寫；也可用于在提供的視頻中標(biāo)注出視頻每個部分中的發(fā)言人的非在線任務(wù)。在同一畫...
  • 本發(fā)明涉及信息處理裝置，改善交車前的信息提供技術(shù)。該信息處理裝置具備執(zhí)行下述處理的控制部：在第1時期提示經(jīng)銷商的交付前的車輛的預(yù)定交付信息，在上述第1時期后的第2時期提示比預(yù)定交付信息詳細的預(yù)定交付詳細信息。
  • 本發(fā)明為一種電力語音合成模型優(yōu)化方法、存儲設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于語音合成模型優(yōu)化領(lǐng)域。其技術(shù)方案為，包括以下步驟：構(gòu)建電力語音合成指標(biāo)體系，構(gòu)建用戶反饋知識庫，根據(jù)負反饋的得分，確定優(yōu)化指標(biāo)并進行優(yōu)化，將負反饋語句從優(yōu)化指標(biāo)對應(yīng)的負反饋語句集...
  • 本發(fā)明涉及人機協(xié)同交互技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種人機協(xié)同決策場景下的資源分配方法及系統(tǒng)，方法包括：基于待處理任務(wù)的任務(wù)復(fù)雜度、知識密度、智能適配度三個維度指標(biāo)生成對應(yīng)的任務(wù)特征；初始化三個維度指標(biāo)的初始權(quán)重系數(shù)，利用預(yù)設(shè)策略網(wǎng)絡(luò)根據(jù)任務(wù)特征和實時...
  • 本發(fā)明涉及信息檢索領(lǐng)域，其公開了一種三維模型的跨模態(tài)匹配模型構(gòu)建方法，首先，構(gòu)建訓(xùn)練樣本集；然后，分別針對每一個輸入樣本，將其各模態(tài)的數(shù)據(jù)，通過對應(yīng)特征提取網(wǎng)絡(luò)獲得對應(yīng)特征，在歸一化后映射至共享嵌入空間；之后，基于類內(nèi)距離、類間距離和預(yù)設(shè)距...
  • 本發(fā)明提出了一種基于超像素引導(dǎo)判別森林的高光譜異常檢測方法，主要解決現(xiàn)有方法中局部異常目標(biāo)檢測性能不佳和高虛警率的問題。方案包括：1)通過主成分分析法提取高光譜圖像最主要的三個成分特征，并利用該特征進行多個不同尺度超像素分割，以獲取多尺度且...
  • 本申請實施例提供了一種模型訓(xùn)練方法、音頻生成方法、水印檢測方法及裝置，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該模型訓(xùn)練方法包括：獲取樣本對；將樣本文本輸入至待訓(xùn)練的文本到語音生成模型，得到樣本文本對應(yīng)的音頻輸出結(jié)果；將樣本文本對應(yīng)的音頻輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為頻譜圖...
  • 本申請涉及一種音頻處理方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取音頻信號中當(dāng)前音頻片段的語音信息密度和語音信息量；所述語音信息密度用于衡量語音信息波動的頻繁程度；基于所述語音信息密度和所述語音信息量，確定所述當(dāng)前音頻片段的目標(biāo)停頓...
  • 本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智慧宗地花豬舍的豬只計數(shù)方法、系統(tǒng)及設(shè)備，該方法包括：在智慧宗地花豬舍頂部安裝攝像頭，實時采集豬舍俯視灰度圖；通過分析各個時刻下豬舍俯視灰度圖的局部區(qū)域特征，確定各個時刻下每個目標(biāo)區(qū)域的拓撲特征向量；...
  • 本發(fā)明公開了一種基于分頻特征細化的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測方法，首先對輸入圖像進行初始特征提??；然后，進行四階段的局部特征、全局特征和上下文特征的分頻特征細化，既關(guān)注圖像關(guān)鍵位置信息，建模全局關(guān)系，又提取周圍環(huán)境信息作為補充，增強模型對信息的捕獲能力；...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多階段特征增強與融合的遙感影像語義分割方法，首先將輸入影像通過全局裁剪和局部裁剪，得到全局和局部影像塊；其次，將裁剪得到的全局和局部影像塊通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取全局特征和局部特征。然后將所提取的全局特征和局部特征進行四個階...
  • 本申請公開了一種微生物的識別挑取方法、裝置、系統(tǒng)和存儲介質(zhì)，該方法和裝置具體為采集承載有微生物的培養(yǎng)皿的平面圖像，平面圖像中包括培養(yǎng)皿圖像和待識別的微生物；對平面圖像進行識別，得到待識別區(qū)域，待識別區(qū)域為培養(yǎng)皿的最小外接多邊形；基于菌落分割...
  • 本發(fā)明公開了一種多視角目標(biāo)檢測或模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：將針對同一場景的至少兩個視角的采集圖像進行特征提取處理，得到各所述視角對應(yīng)的感興趣視覺特征和感興趣位置特征；根據(jù)所述視角對應(yīng)的感興趣位置特征，對所述視角對應(yīng)的感...
  • 本發(fā)明提供一種用于辣椒自動采摘機的圖像識別方法，涉及圖像識別領(lǐng)域，引入非均勻尺度變換因子替代傳統(tǒng)固定因子的尺度縮放策略，實現(xiàn)根據(jù)目標(biāo)分布動態(tài)調(diào)整尺度層級的特征；改進傳統(tǒng)尺度融合方法，通過尺度響應(yīng)度量計算動態(tài)尺度加權(quán)系數(shù)，實現(xiàn)通道調(diào)整后的尺度...
  • 本申請公開了基于多模態(tài)融合的社區(qū)巡檢管理方法及系統(tǒng)，方法包括如下步驟：基于多模態(tài)融合對監(jiān)控點模態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取獲取監(jiān)控點特征數(shù)據(jù)，利用聚類算法基于監(jiān)控點特征數(shù)據(jù)獲取聚類結(jié)果，構(gòu)建邊緣計算節(jié)點；根據(jù)歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)基于巡檢異常結(jié)果構(gòu)建邊緣異常篩...
  • 本發(fā)明提供一種低空基地智能運維系統(tǒng)指揮中心語音數(shù)據(jù)處理方法及裝置。所述方法包括：通過置于低空基地智能運維系統(tǒng)指揮中心的麥克風(fēng)陣列采集語音數(shù)據(jù)；所述麥克風(fēng)陣列是按照預(yù)設(shè)布局進行設(shè)置的；對所述語音數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到預(yù)處理數(shù)據(jù)；對所述預(yù)處理數(shù)據(jù)...
  • 智能電子手風(fēng)琴。本發(fā)明在保留傳統(tǒng)手風(fēng)琴外觀、風(fēng)箱氣流推動音簧發(fā)聲的原理和音色的同時，采用多個智能MCU芯片、電子技術(shù)、電機拖動技術(shù)、藍牙無線通訊技術(shù)、及彩色觸摸顯示屏的人機交互技術(shù)，顛覆性的取消了純機械的貝斯機構(gòu)和精簡了繁雜的機械傳動控制，...
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