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樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術(shù)
  • 本發(fā)明涉及計算機圖像識別領(lǐng)域，提供的一種非平面路面標定方法只需要獲得該路口兩張不同角度的照片，就可以通過圖像特征匹配及單應性矩陣法自動判斷路面包含的平面數(shù)量，并劃出分割線，再對于各平面分別進行標定。可以減少在標定過程中人工肉眼判斷帶來的不準...
  • 本發(fā)明涉及音頻處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種深度學習的音頻均衡器參數(shù)自動生成方法。所述方法包括以下步驟：采集多源音頻數(shù)據(jù)并進行短時傅里葉變換和主成分分析，生成降維特征集，獲取參考模板數(shù)據(jù)并構(gòu)建參數(shù)空間模型，對降維特征集進行對應關(guān)系分析，生成映射...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N無監(jiān)督判別分析的高光譜圖像特征提取方法，涉及高光譜圖像分類領(lǐng)域，方法包括：獲取高光譜圖像并進行超像素塊分割；構(gòu)建基于無監(jiān)督的混合投影和判別分析的無監(jiān)督特征提取模型；通過無監(jiān)督特征提取模型，提取高光譜圖像的局部特征和全局特征，...
  • 本發(fā)明公開了一種基于YOLOv8模型的道路病害圖像分類方法，包括：收集帶有道路病害的道路圖像，并在道路病害圖像上標記出道路病害的位置和類別；構(gòu)建基于YOLOv8模型的道路病害圖像分類模型，將帶有道路病害的道路圖像輸入生成對抗網(wǎng)絡中進行道路圖...
  • 本申請?zhí)峁┮环N回聲消除方法及電子設備，用于實現(xiàn)回聲消除，降低算法復雜度，提高效率。包括：獲取待處理的語音數(shù)據(jù)，該語音數(shù)據(jù)為基于音頻采集設備采集會議系統(tǒng)中的語音數(shù)據(jù)得到的；將待處理的語音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到頻域中，得到待處理的語音頻域數(shù)據(jù)；將待處理的語...
  • 本發(fā)明公開了一種基于特征融合的胸部DR影像質(zhì)量評估方法，首先收集胸部DR影像并分割得到感興趣區(qū)域；接著分別使用影像組學特征提取網(wǎng)絡和深度學習特征提取網(wǎng)絡提取影像組學特征和深度學習特征；同時采用雙特征對比預測編碼和對比對數(shù)比上限相結(jié)合的方式進...
  • 本發(fā)明涉及一種基于視覺語言模型的疫苗質(zhì)量檢測方法，包括：步驟S1、獲取待檢疫苗的圖像，進行疫苗主體檢測后得到待檢疫苗的主體圖像；步驟S2、將所述待檢疫苗的主體圖像和設計的輔助檢測的提示詞一同輸入到視覺語言模型；步驟S3、所述視覺語言模型對所...
  • 本發(fā)明提出一種基于圖像識別的細長軸軸端花鍵齒根滾壓對正方法，包括將細長軸裝夾在齒根滾壓機床上，采集齒根滾壓機床的加工區(qū)域圖像信息，根據(jù)圖像信息建立直角坐標系并生成二維模型，通過二維模型獲得滾壓頭與花鍵之間位置關(guān)系的解析關(guān)系，識別得到加工區(qū)域...
  • 本發(fā)明公開了一種選擇最優(yōu)電量退補法的方法，該方法包括：獲取需進行電量退補的用戶；確定用戶對應的電能計量裝置是否設有參考表；若是，則根據(jù)參考表法進行退補；若否，則根據(jù)電能計量裝置的故障類型選擇差額率法、更正系數(shù)法、月平均線損法和月平均電量法中...
  • 本發(fā)明公開了一種物資采購管理系統(tǒng)，供應商管理與評估模塊；負責實時收集和分析供應商基本信息、歷史表現(xiàn)、質(zhì)量評估、售后服務數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及社交媒體數(shù)據(jù)、行業(yè)新聞非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對供應商進行動態(tài)評估，供應商管理與評估模塊將評估結(jié)果傳輸給采購訂單與...
  • 本發(fā)明提供一種基于狀態(tài)空間模型的光譜空間解耦的高光譜影像分類方法，上述方法包括：對待分類的高光譜影像進行特征提取，得到淺層特征；將淺層特征輸入至基于狀態(tài)空間模型的空間語義建模模塊，得到空間語義建模模塊輸出的全局空間語義信息；將淺層特征輸入至...
  • 本發(fā)明公開了一種音簧片的自動調(diào)頻方法，在音簧片的振動頻率不合格時，通過獲取音簧片的當前振動頻率與其基準頻率之差，即頻率偏差數(shù)值，采用該音簧片的編號和該音簧片的頻率偏差數(shù)值構(gòu)成二維向量，輸入訓練好的深度學習模型進行預測，得到五個磨削參數(shù)，基于...
  • 本發(fā)明公開了一種物資采購管理系統(tǒng)，包括：歷史數(shù)據(jù)匯總與分析模塊：匯總物資采購的歷史數(shù)據(jù)；智能采購計劃擬定與需求預測模塊：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時需求，擬定采購計劃，并預測未來需求，結(jié)合行業(yè)特點和季節(jié)性因素，構(gòu)建季節(jié)性變化需求預測模型；到貨計劃制定...
  • 本發(fā)明提供一種全時免喚醒方法、裝置、設備及介質(zhì)，其中方法包括：獲取用戶語音；對所述用戶語音進行意圖識別，得到意圖信息，以及，對所述用戶語音進行語音識別，得到語音識別置信度；基于所述意圖信息是否屬于意圖有效范圍，以及所述語音識別置信度和預設閾...
  • 本公開實施例涉及一種裝修項目的流程管理方法、電子設備和程序產(chǎn)品。該方法包括：響應于裝修項目的啟動請求，確定裝修項目的項目信息和需求信息；基于項目信息，查詢預設流程配置信息，確定適配裝修項目的目標流程配置信息；基于目標流程配置信息和需求信息，...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)模型的建筑能源計量與碳排放監(jiān)測方法，包括：建筑構(gòu)件生產(chǎn)與結(jié)構(gòu)建造過程中，通過攝像機采集計量表的表盤圖像；將表盤圖像輸入預訓練的多模態(tài)深度學習模型API，輸出計量表的類型；根據(jù)計量表類型識別計量表的讀數(shù)；根據(jù)識別出的...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多源遙感信息的LCZ時空分辨率控制方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該基于多源遙感信息的LCZ時空分辨率控制方法，包括以下步驟：場景權(quán)重評估、環(huán)境權(quán)重評估和時空融合反饋評估。本發(fā)明通過多源遙感信息識別場景得到初始權(quán)重并獲取遙感...
  • 本發(fā)明實施例公開了一種圖像生成方法、電子設備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取歷史樣本圖像；基于歷史樣本圖像進行圖像識別，確定目標主體圖像，并基于目標主體圖像進行掩碼分割，得到第一掩碼圖像；基于預設區(qū)域選取方式確定第一掩碼圖像中的目標重繪區(qū)域，并...
  • 本發(fā)明提出了一種基于深度學習復合模型的環(huán)境聲音識別方法及裝置，該方法包括：獲取環(huán)境音頻，對環(huán)境音頻進行特征提取得到環(huán)境音頻特征，將環(huán)境音頻特征輸入預先訓練好的復合模型，復合模型包括多個網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)不同的通用模型；通過通用模型識別出各個類別標簽對...
  • 本發(fā)明提供一種考慮多時間尺度的采購項目監(jiān)測管控方法，屬于物資采購規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，方法包括以下步驟：根據(jù)電力項目設置長時采購計劃；基于其在對應集中采購周期的采購內(nèi)容，結(jié)合對應市場波動信息和需求變化信息，選擇采購對象并設置對應限制條件以構(gòu)建對應的...
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