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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      一種基于改進RT?DETR的無人機航拍小目標檢測方法、檢測系統及計算機設備，其中，在本發明的檢測模型的主干網絡中引入細粒度特征增強卷積模塊，細粒度特征增強卷積模塊通過多分支設計實現了特征的差異化增強：第一分支保留原始特征確保深層語義信息不丟...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明的目的是公開一種機器人多模態近場環境感知方法及系統，屬于近場環境感知技術領域。本發明基于機器人載荷全景相機以及麥克風陣列設備，通過全景相機畫面的拼接以及麥克風對近場聲源的識別及定位，實現對機器人周圍的建筑、樹木、行人、車輛等類別的目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及計算機視覺與圖像識別技術領域，具體地說，本發明涉及一種基于邊緣計算的圖像識別方法，本發明通過多個邊緣節點動態捕獲原始圖像，通過多模態感知觸發機制剔除冗余區域、建立協同處理組，依據動態角色選舉分配光照均衡化、噪聲濾波及分辨率自適應壓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明實施例提出一種輸電通道隱患目標檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及輸電通道異物檢測技術領域。該方法通過獲取輸電通道的實時監測圖像，將實時監測圖像輸入預先訓練的隱患目標檢測模型，利用隱患目標檢測模型中的梯度導向自適應卷積層確定實時監...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于農作物病蟲害識別技術領域，具體公開提供的一種基于圖像處理的農作物病蟲害識別分析方法，該方法包括：采集植株在動態環境下的狀態圖像，排除動態環境對植株葉片狀態圖像識別的干擾后，通過對各葉片區域相應不同區域的病蟲害特征進行差異化分析，準...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于深度學習優化的點云上目標檢測關鍵點預標注方法，涉及點云技術領域，包括下述步驟：S1、采集點云數據；S2、三維網格劃分；S3、數據預處理；S4、并行化點挑選；S5、數據增強；S6、構建深度學習模型；S7、模型訓練；S8、目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種自適應的帶螺紋瓶口質量檢測方法及設備，方法包括：采集需檢測瓶口圖像，通過對圖像進行Hough圓檢測、邊緣點距離直方圖分析和環形掩碼提取處理，獲取瓶口環形有效區域；對提取瓶口環形有效區域的瓶口圖像進行極坐標展開，并批量提取多維度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供了一種基于多源信息融合的汽車乘員狀態分類方法及系統，在車輛出現緊急制動或碰撞等預警信息時，采集目標車輛內的座椅圖像和座椅參數，根據目標車輛內座椅圖像和座椅參數提取全局上下文特征和局部塊的外觀差異特征，并計算先驗概率、座椅和各個類別...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種信息處理方法、裝置、電子設備及存儲介質。具體實現方案為：獲取相機在目標相機條件下采集到的待檢測圖像，其中，待檢測圖像包括待檢測元件；將待檢測圖像分別輸入預先訓練的圖像處理算法和神經網絡算法，獲取待檢測元件的第一檢測信息和第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種渣塊輪廓識別方法、裝置、存儲介質及電子設備。通過至少兩個攝像頭獲取渣井底部柵格板上渣塊的初始圖像，利用渣塊與低溫環境的亮度差異做亮度梯度分析，初步識別輪廓。攝像頭可覆蓋渣塊整體區域，不受固定點位限制，能捕捉不規則邊緣細節，避...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及植物脅迫監測技術領域，具體公開了葉菜高溫誘導型氮素虧缺風險預警與脅迫檢測方法及系統，所述方法包括從所述熒光參數表型圖像中提取平行于所述葉片主葉脈方向的第一一維數據空間分布特征，提取垂直于所述葉片主葉脈方向的第二一維數據空間分布特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于圖像識別的風機朝向檢測方法即系統，該方法包括：獲取圖像數據，對圖像數據進行處理，通過邊緣檢測技術識別出風機的整體輪廓；提取表征機艙位置的上下邊緣直線；計算這些提取到的直線的斜率與截距，并擬合出機艙的主軸線；最終，依據該主...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種目標行為候選框生成方法及裝置、電子設備、存儲介質，涉及機器學習領域。該目標行為候選框生成方法包括：獲取待檢測視頻幀序列，并將待檢測視頻幀序列輸入至預訓練的特征提取網絡中，得到時間特征圖；將時間特征圖輸入至預訓練的時間特征金字...
								
            
							
            
							
						
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								      VEM?Token聲樂情緒多模態魔改模型的建構方法，區別于自然語言處理模型NLP?Token通過文字解釋音樂，而是自帶聲樂情緒多模態信息的VEM?Token音生文的創新模型。模型對樣本歌曲和用戶學唱歌曲在音樂節拍上捕捉并對齊，識別聲樂情緒多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種適用于大規模無人機群的快速目標分配方法及相關設備，涉及無人機集群控制技術領域。本發明通過引入拍賣算法，利用拍賣算法的并行競標機制，使得每次有多個無人機獨立執行目標搜索和出價決策，充分發揮了拍賣算法的并行特性，大幅加快匹配收斂...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機視覺技術領域，其公開了一種基于多模態大模型的工人安全防護裝備缺失檢測方法，其包括：獲取原始工地施工圖像并進行工人目標檢測與候選區域提取以得到工人信息圖像集合和原始目標邊界框坐標集合；將工人信息圖像集合輸入至多模態大模型進行安...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提出了一種用于訓練圖像人體檢測模型的方法和系統，模型包括變換器編碼器、變換器解碼器、第一檢測頭和第二檢測頭，方法包括：對處理的訓練樣本圖像在變換器編碼器中進行特征交互；然后經過第一檢測頭解碼出預測的第一人體目標框信息；再將所預測的第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供一種舉證照片符合性判斷方法，包括：獲取上報地類以及與上報地類匹配的n個舉證照片；使用識別模型分別對n個舉證照片進行地類識別，并對識別結果求平均運算得到準識別結果，準識別結果包括指示r種地類的r個預測概率；判斷準識別結果的置信度，若...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明一種植物長勢識別方法及系統，屬于機器視覺領域；解決了現有植物長勢識別方法的識別精度不高的問題；技術方案：獲得圖像數據集，基于YOLO?SKNet模型，按照預設比例將圖像數據集劃分為訓練集和測試集，并使用標定工具標簽標定圖像數據集，讀取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了基于雷達傳感器多目標數據處理系統及方法，涉及目標分割技術領域，包括：獲取激光雷達采集的點云數據，進行離散化處理，得到對應的深度圖；根據得到的深度圖，識別并去除地面信息，得到目標深度圖；基于所述目標深度圖，隨機選取一個目標深度圖中...
								
            
							
            
							
						
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