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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)、產(chǎn)品，該方法包括：在獲取到包括一個(gè)或者多個(gè)對(duì)象的待檢測(cè)圖像之后，先對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行特征提取處理，得到特征提取結(jié)果，以使該特征提取結(jié)果能夠表示出待檢測(cè)圖像所攜帶的信息，如每個(gè)對(duì)象在待檢測(cè)圖像中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于門(mén)控卷積的老年方言語(yǔ)音識(shí)別方法，包括以下步驟：1)獲取使用者錄制的至少兩個(gè)音頻文件；2)分別對(duì)每個(gè)音頻文件進(jìn)行處理，得到頻譜向量Vr和頻域特征Fbankr；3)將頻譜向量Vr和頻域特征Fbankr作為輸入數(shù)據(jù)輸入到Gate...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)對(duì)耳鼻喉病變圖像的智能分類(lèi)與識(shí)別方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括：同步采集鼻咽部白光圖像與i?Scan圖像，篩選符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的圖像，并關(guān)聯(lián)病理、分級(jí)標(biāo)注，構(gòu)建包含多中心病例的數(shù)據(jù)集；對(duì)白光圖像和i?Scan圖像分別進(jìn)行去噪...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種識(shí)別電表讀數(shù)的方法及系統(tǒng)，其中，方法包括以下步驟：獲取電表的初始圖像集；對(duì)所述初始圖像集進(jìn)行特征提取，獲取第一MSFHOG特征圖像集；將所述第一MSFHOG特征圖像集按照預(yù)設(shè)比例分為訓(xùn)練集圖像和驗(yàn)證集圖像；構(gòu)建RDELM初始...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于人工智能的混凝土廢料成分智能識(shí)別方法，包括：采集混凝土廢料表面數(shù)據(jù)，獲取包含表面微裂紋密度、粗糙度峰值高度、侵蝕深度分布的原始圖像數(shù)據(jù)，得到不同風(fēng)化程度的樣本，得到初始分類(lèi)圖像集；若表面硬度降低值與骨料暴露面積比的關(guān)聯(lián)性超...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及網(wǎng)球識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤指一種基于自適應(yīng)光照變化的網(wǎng)球識(shí)別模型，通過(guò)輸入圖像獲取圖像亮度直方圖，識(shí)別光照分布不均區(qū)域，并執(zhí)行局部對(duì)比度增強(qiáng)與全局建模，有效增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域細(xì)節(jié)，提升弱光和復(fù)雜光照下網(wǎng)球的可檢測(cè)性。結(jié)合多尺度特征提取與分類(lèi)識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種溫室植物生長(zhǎng)狀態(tài)識(shí)別方法及種植管控系統(tǒng)，首先獲取溫室植物圖像，對(duì)溫室植物圖像進(jìn)行亮度和色度分離，對(duì)亮度特征子空間進(jìn)行梯度增強(qiáng)，對(duì)色度特征子空間進(jìn)行顏色差異處理，其次將處理后的亮度特征子空間、色度特征子...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種語(yǔ)音分離方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取混合語(yǔ)音信號(hào)，確定混合語(yǔ)音信號(hào)在頻域的第一語(yǔ)音數(shù)據(jù)，提取第一語(yǔ)音數(shù)據(jù)的第一特征數(shù)據(jù)和第二特征數(shù)據(jù)；基于預(yù)設(shè)處理方式對(duì)第一特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理獲得耦合特征張量；基于耦合特征張...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水稻生長(zhǎng)階段的識(shí)別系統(tǒng)和方法；包括水稻特征生成模塊和水稻生長(zhǎng)階段識(shí)別模型構(gòu)建模塊；水稻特征生成模塊用于根據(jù)水稻圖像得到水稻的分形維數(shù)和利用灰度共生矩陣構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)量；水稻生長(zhǎng)階段識(shí)別模型構(gòu)建模塊用于根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提出一種施工安全檢測(cè)方法、裝置和電子設(shè)備，涉及施工安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法將施工視頻幀和檢測(cè)文本信息一同輸入至安全檢測(cè)模型，使得安全檢測(cè)模型能夠結(jié)合圖像特征和文本語(yǔ)義特征進(jìn)行綜合分析，從而更精準(zhǔn)地輸出檢測(cè)框的目標(biāo)類(lèi)型和檢測(cè)框坐標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種私密護(hù)理儀的圖像采集處理與對(duì)比分析方法，通過(guò)同步采集六軸姿態(tài)數(shù)據(jù)、激光測(cè)距物距數(shù)據(jù)及補(bǔ)光燈光照參數(shù)，先經(jīng)過(guò)SIFT特征匹配與姿態(tài)閾值精準(zhǔn)檢測(cè)抖動(dòng)，再通過(guò)運(yùn)動(dòng)模型構(gòu)建與像素重投影消除抖動(dòng)角度偏移、結(jié)合物...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于頻譜感知的可見(jiàn)光遙感圖像微小目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及可見(jiàn)光遙感圖像處理領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)可見(jiàn)光遙感圖像進(jìn)行特征提取，得到原始特征圖；基于頻譜感知對(duì)原始特征圖進(jìn)行特征增強(qiáng)，得到特征增強(qiáng)后的原始特征圖；基于小波卷積對(duì)特征增強(qiáng)后的原...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于生物視覺(jué)感知的跨視角地理定位方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取地面視圖圖像與航空視圖圖像，并進(jìn)行特征提取；對(duì)地面圖像特征和航空?qǐng)D像特征分別進(jìn)行局部特征和全局特征的建模，將局部特征與全局特征拼接并進(jìn)行加權(quán)融合，得到增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多源遙感影像融合的生物多樣性反演方法，包括：遙感影像數(shù)據(jù)采集、圖像預(yù)處理、圖像融合處理、多光譜分辨率影像數(shù)據(jù)生成、光譜特征提取、最終頻率特征提取、特征整合以及目標(biāo)生態(tài)變量預(yù)測(cè)；本發(fā)明通過(guò)波基自...
								
            
							
            
							
						
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								      本實(shí)用新型涉及科技木吉他技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種科技木吉他，包括琴身和底板，所述琴身的底部與底板的頂部外側(cè)相貼合，所述底板的頂部連接有除濕結(jié)構(gòu)，所述琴身的正面上方固接有琴頭，所述琴身的正面下方固接有弦架，所述底板的頂部左右兩側(cè)分別連接有安裝結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于改進(jìn)FGLCM特征的人體紅外圖像小目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及圖像處理與目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：在統(tǒng)一時(shí)間基線下建立邊界奇異性審計(jì)基線，對(duì)人體紅外圖像的曲面擬合殘差進(jìn)行多尺度能量映射，生成牽引殘差分布圖；基于牽引殘差分布圖構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于粉料庫(kù)裝車(chē)計(jì)量調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了融合機(jī)器視覺(jué)與數(shù)字孿生的粉料庫(kù)裝車(chē)計(jì)量與調(diào)度平臺(tái)；包括流形特征映射單元，對(duì)車(chē)輛進(jìn)場(chǎng)和裝車(chē)全過(guò)程進(jìn)行連續(xù)圖像采集，獲取罐口與裝料口圖像，并將圖像映射至高維流形空間，在高維流形空間中計(jì)算罐口中心...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圍龍屋建筑地理空間定位方法，步驟如下：制作全類(lèi)型圍龍屋建筑遙感影像的訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，包含3類(lèi)形態(tài)微差的圍龍屋影像，以及破損倒塌的圍龍屋影像；使用上述訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，在預(yù)訓(xùn)練權(quán)重模型YOLOv5x的基礎(chǔ)上，訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了用于軌道交通車(chē)輛的防抖動(dòng)數(shù)據(jù)采集與障礙物識(shí)別方法，涉及軌道交通車(chē)輛數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)雙目攝像頭采用同步與錯(cuò)時(shí)拍攝采集連續(xù)四幀原始圖像，并結(jié)合采集的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行全局運(yùn)動(dòng)估計(jì)，利用預(yù)設(shè)圖層和像素方格劃分，實(shí)現(xiàn)局部像素級(jí)對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于非平行虛擬雙目的全向魚(yú)眼圖像特征跟蹤與提取方法，包括構(gòu)建四目魚(yú)眼相機(jī)系統(tǒng)，基于預(yù)標(biāo)定外參獲取相對(duì)位姿變換，基于勻速模型或IMU預(yù)積分預(yù)測(cè)位姿，利用共視特征點(diǎn)構(gòu)建重投影誤差函數(shù)等步驟，本發(fā)明通過(guò)構(gòu)造四組虛擬雙目組合，在不增...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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