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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)公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，本申請(qǐng)實(shí)施例可應(yīng)用于人工智能等場(chǎng)景。具體的，該方法包括：獲取待聚類對(duì)象圖像的第一全局特征點(diǎn)信息和目標(biāo)對(duì)象圖像的第二全局特征點(diǎn)信息；確定第一全局特征點(diǎn)信息和第二全局特征點(diǎn)信息間的第一特征點(diǎn)匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了數(shù)字工牌驅(qū)動(dòng)的營(yíng)業(yè)窗口多源錄音數(shù)據(jù)融合智能分析系統(tǒng)，具體涉及語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)基于佩戴式數(shù)字工牌、陣列麥克風(fēng)與環(huán)境拾音設(shè)備所采集的異步音頻流，采用錨點(diǎn)檢測(cè)、事件圖構(gòu)建、跨源匹配、彈性時(shí)間扭曲對(duì)齊等步驟，實(shí)現(xiàn)多源錄音數(shù)據(jù)的結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于高壓注漿工藝優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于巷道突水裂縫的高壓注漿工藝優(yōu)化方法。該方法首先通過(guò)改進(jìn)Retinex與暗通道先驗(yàn)相結(jié)合對(duì)圖像預(yù)處理；基于注意力增強(qiáng)的U?Net對(duì)裂縫進(jìn)行精確分割，量化長(zhǎng)度、寬度與深度；在裂縫影響區(qū)布置分布...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種用于禁飛區(qū)環(huán)境的跨線鋼結(jié)構(gòu)雨棚智能巡檢方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1：形成數(shù)字孿生模型；S2：建立病害三級(jí)分類體系；S3：雙重定位病害標(biāo)記；S4：生成維修工單并匹配維修方案；S5：消除病害標(biāo)記；S6：定期輸出巡檢報(bào)告。本發(fā)明結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于產(chǎn)品包裝視覺(jué)識(shí)別優(yōu)化的智能設(shè)計(jì)與色彩搭配方法，包括：獲取各細(xì)分銷售區(qū)域的歷史銷量數(shù)據(jù)及競(jìng)品包裝圖像數(shù)據(jù)；提取競(jìng)品包裝色彩特征并構(gòu)建區(qū)域性色彩偏好模型；分析色彩特征與銷量表現(xiàn)間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度系數(shù)；判斷當(dāng)前包裝色彩與低銷量區(qū)域偏好的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子工程技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種改進(jìn)的BL算法實(shí)現(xiàn)PCB多板合拼系統(tǒng)。本發(fā)明首先對(duì)多個(gè)PCB訂單進(jìn)行工藝屬性采集與兼容性分組，構(gòu)建合拼池并對(duì)待拼板外形進(jìn)行多邊形建模；隨后結(jié)合幾何與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)排序生成初始放置序列；在基于階梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種多源夜間燈光數(shù)據(jù)校正融合方法、終端設(shè)備及介質(zhì)，該方法中包括：S1：獲取待融合的DMSP?OLS和NPP?VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)；S2：對(duì)夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S3：選擇不變目標(biāo)區(qū)域，采用不變目標(biāo)法，對(duì)預(yù)處理后的DMSP?OL...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛的景物識(shí)別領(lǐng)域。本發(fā)明提供一種用于借助單目攝像機(jī)確定車輛至對(duì)象的距離的方法，該單目攝像機(jī)布置在車輛上，所述方法包括以下步驟：S1：借助單目攝像機(jī)拍攝位于車輛前方的對(duì)象的第一圖像；S2：沿著車輛的行駛方向改變單目攝像機(jī)至對(duì)象的距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水產(chǎn)養(yǎng)殖智能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的金鯧魚畸形及損傷自動(dòng)檢測(cè)方法。(1)實(shí)現(xiàn)畸形與損傷的同步高效檢測(cè)：本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建包含正常魚、畸形魚和損傷魚的完整數(shù)據(jù)集，并采用去鰭標(biāo)注策略，結(jié)合優(yōu)化后的YOLO11模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)金鯧...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于水產(chǎn)養(yǎng)殖智能檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種金鯧魚重量預(yù)測(cè)方法。通過(guò)標(biāo)靶設(shè)計(jì)與圖像采集獲取金鯧魚的原始圖像，調(diào)整YOLOv11模型實(shí)現(xiàn)金鯧魚魚體的精準(zhǔn)分割。采用Shi?Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)算法提取靶標(biāo)中心坐標(biāo)，利用透視變換技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行矯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種提詞內(nèi)容的顯示控制方法、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)音頻片段；從預(yù)先存儲(chǔ)的多個(gè)文本塊中獲取與目標(biāo)音頻片段的語(yǔ)義最相似的K個(gè)文本塊作為K個(gè)候選文本塊；確定候選文本塊的上下文文本塊，并根據(jù)目標(biāo)音頻片段與每個(gè)上下文...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)器視覺(jué)與三維重建技術(shù)領(lǐng)域，公開一種多線激光提取匹配系統(tǒng)，包括第一相機(jī)和第二相機(jī)、激光發(fā)射器、計(jì)算機(jī)主機(jī)、顯示設(shè)備以及圖像采集支架；第一相機(jī)和第二相機(jī)對(duì)稱安裝在圖像采集支架上；激光發(fā)射器固定于圖像采集支架上，其發(fā)射的多線激光覆蓋測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于吊籃作業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及施工安全技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有方案難以結(jié)合環(huán)境因素和吊籃的運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)吊籃作業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，使得風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)不夠準(zhǔn)確及時(shí)，導(dǎo)致吊籃作業(yè)發(fā)生事故的概率較高的技術(shù)問(wèn)題；本發(fā)明通過(guò)采集吊籃作業(yè)過(guò)程中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于環(huán)境感知多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別與結(jié)構(gòu)化電子病歷生成系統(tǒng)，通過(guò)無(wú)感、準(zhǔn)確捕捉醫(yī)生與體檢者的對(duì)話內(nèi)容以及醫(yī)生的口述指令/結(jié)果，并智能地將其填充到對(duì)應(yīng)科室的預(yù)定義結(jié)構(gòu)化電子病歷模板中，減少醫(yī)生手動(dòng)錄入時(shí)間，解放雙手和雙眼，更專注問(wèn)診和檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于化工巡檢風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)檢測(cè)裝置領(lǐng)域，特別涉及一種煉化裝置管道異常溫差紅外圖像識(shí)別系統(tǒng)及使用方法。所述系統(tǒng)包括電腦端和巡檢終端機(jī)，電腦端安裝煉化裝置紅外巡檢智能化管控平臺(tái)，巡檢終端機(jī)安裝煉化裝置管道異常溫差紅外圖像識(shí)別系統(tǒng)。本發(fā)明通過(guò)圖像配...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于海綿城市雨水資源管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于超長(zhǎng)歷時(shí)數(shù)據(jù)的海綿城市雨量分析方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取目標(biāo)城市擴(kuò)展區(qū)域在預(yù)定時(shí)間段內(nèi)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)降水量、為目標(biāo)城市擴(kuò)展區(qū)域制定的初步雨水管理效率，同時(shí)獲取目標(biāo)城市擴(kuò)展區(qū)域的地下水位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向復(fù)雜環(huán)境的航道卡口船舶動(dòng)態(tài)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取目標(biāo)船舶的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)圖像集，構(gòu)建每個(gè)待分析圖像的多個(gè)局部特征圖像并特征融合生成結(jié)構(gòu)特征圖像，提取出待分析圖像的多個(gè)目標(biāo)構(gòu)件區(qū)域；對(duì)多個(gè)待分析圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種太陽(yáng)電池盈余產(chǎn)能確定方法及裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取多個(gè)工序的單機(jī)臺(tái)設(shè)備在第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的產(chǎn)量信息和停機(jī)信息，確定各單機(jī)臺(tái)設(shè)備的單機(jī)還原日產(chǎn)能；針對(duì)多個(gè)工序中的每一工序，獲取該工序中的所有單機(jī)臺(tái)設(shè)備的計(jì)劃維保信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及保單續(xù)費(fèi)智能化技術(shù)領(lǐng)域，可用于人工智能業(yè)務(wù)場(chǎng)景、金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景、醫(yī)療健康業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提供一種保單續(xù)費(fèi)提醒方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取用戶的保單續(xù)費(fèi)數(shù)據(jù)以及消費(fèi)數(shù)據(jù)；根據(jù)保單續(xù)費(fèi)數(shù)據(jù)以及消費(fèi)數(shù)據(jù)，確定用戶的經(jīng)濟(jì)壓力等級(jí)；根據(jù)保單續(xù)費(fèi)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種PCB在線包裝缺陷深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法，包括：對(duì)各工位同步采集缺陷圖像及工藝參數(shù)，標(biāo)記工位索引與時(shí)間戳，實(shí)現(xiàn)多維結(jié)構(gòu)化歸檔；提取多尺度紋理、邊緣等特征并聚合，利用集成異構(gòu)子模型并融合置信度，形成面向工位和工藝參數(shù)的綜合判定；同時(shí)引...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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