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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      一種基于改進(jìn)RT?DETR的無人機(jī)航拍小目標(biāo)檢測方法、檢測系統(tǒng)及計算機(jī)設(shè)備，其中，在本發(fā)明的檢測模型的主干網(wǎng)絡(luò)中引入細(xì)粒度特征增強(qiáng)卷積模塊，細(xì)粒度特征增強(qiáng)卷積模塊通過多分支設(shè)計實(shí)現(xiàn)了特征的差異化增強(qiáng)：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(fā)明的目的是公開一種機(jī)器人多模態(tài)近場環(huán)境感知方法及系統(tǒng)，屬于近場環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于機(jī)器人載荷全景相機(jī)以及麥克風(fēng)陣列設(shè)備，通過全景相機(jī)畫面的拼接以及麥克風(fēng)對近場聲源的識別及定位，實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人周圍的建筑、樹木、行人、車輛等類別的目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提出一種輸電通道隱患目標(biāo)檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及輸電通道異物檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過獲取輸電通道的實(shí)時監(jiān)測圖像，將實(shí)時監(jiān)測圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的隱患目標(biāo)檢測模型，利用隱患目標(biāo)檢測模型中的梯度導(dǎo)向自適應(yīng)卷積層確定實(shí)時監(jiān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機(jī)視覺與圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，本發(fā)明涉及一種基于邊緣計算的圖像識別方法，本發(fā)明通過多個邊緣節(jié)點(diǎn)動態(tài)捕獲原始圖像，通過多模態(tài)感知觸發(fā)機(jī)制剔除冗余區(qū)域、建立協(xié)同處理組，依據(jù)動態(tài)角色選舉分配光照均衡化、噪聲濾波及分辨率自適應(yīng)壓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于農(nóng)作物病蟲害識別技術(shù)領(lǐng)域，具體公開提供的一種基于圖像處理的農(nóng)作物病蟲害識別分析方法，該方法包括：采集植株在動態(tài)環(huán)境下的狀態(tài)圖像，排除動態(tài)環(huán)境對植株葉片狀態(tài)圖像識別的干擾后，通過對各葉片區(qū)域相應(yīng)不同區(qū)域的病蟲害特征進(jìn)行差異化分析，準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)優(yōu)化的點(diǎn)云上目標(biāo)檢測關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)標(biāo)注方法，涉及點(diǎn)云技術(shù)領(lǐng)域，包括下述步驟：S1、采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2、三維網(wǎng)格劃分；S3、數(shù)據(jù)預(yù)處理；S4、并行化點(diǎn)挑選；S5、數(shù)據(jù)增強(qiáng)；S6、構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型；S7、模型訓(xùn)練；S8、目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)的帶螺紋瓶口質(zhì)量檢測方法及設(shè)備，方法包括：采集需檢測瓶口圖像，通過對圖像進(jìn)行Hough圓檢測、邊緣點(diǎn)距離直方圖分析和環(huán)形掩碼提取處理，獲取瓶口環(huán)形有效區(qū)域；對提取瓶口環(huán)形有效區(qū)域的瓶口圖像進(jìn)行極坐標(biāo)展開，并批量提取多維度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多源信息融合的汽車乘員狀態(tài)分類方法及系統(tǒng)，在車輛出現(xiàn)緊急制動或碰撞等預(yù)警信息時，采集目標(biāo)車輛內(nèi)的座椅圖像和座椅參數(shù)，根據(jù)目標(biāo)車輛內(nèi)座椅圖像和座椅參數(shù)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(yàn)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(shè)備及存儲介質(zhì)。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取相機(jī)在目標(biāo)相機(jī)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(yù)先訓(xùn)練的圖像處理算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(zhì)及電子設(shè)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(huán)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(qū)域，不受固定點(diǎn)位限制，能捕捉不規(guī)則邊緣細(xì)節(jié)，避...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及植物脅迫監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了葉菜高溫誘導(dǎo)型氮素虧缺風(fēng)險預(yù)警與脅迫檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括從所述熒光參數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)空間分布特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像識別的風(fēng)機(jī)朝向檢測方法即系統(tǒng)，該方法包括：獲取圖像數(shù)據(jù)，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過邊緣檢測技術(shù)識別出風(fēng)機(jī)的整體輪廓；提取表征機(jī)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(jī)艙的主軸線；最終，依據(jù)該主...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種目標(biāo)行為候選框生成方法及裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。該目標(biāo)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(yù)訓(xùn)練的特征提取網(wǎng)絡(luò)中，得到時間特征圖；將時間特征圖輸入至預(yù)訓(xùn)練的時間特征金字...
								
            
							
            
							
						
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								      VEM?Token聲樂情緒多模態(tài)魔改模型的建構(gòu)方法，區(qū)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(tài)信息的VEM?Token音生文的創(chuàng)新模型。模型對樣本歌曲和用戶學(xué)唱歌曲在音樂節(jié)拍上捕捉并對齊，識別聲樂情緒多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種適用于大規(guī)模無人機(jī)群的快速目標(biāo)分配方法及相關(guān)設(shè)備，涉及無人機(jī)集群控制技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過引入拍賣算法，利用拍賣算法的并行競標(biāo)機(jī)制，使得每次有多個無人機(jī)獨(dú)立執(zhí)行目標(biāo)搜索和出價決策，充分發(fā)揮了拍賣算法的并行特性，大幅加快匹配收斂...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種植物長勢識別方法及系統(tǒng)，屬于機(jī)器視覺領(lǐng)域；解決了現(xiàn)有植物長勢識別方法的識別精度不高的問題；技術(shù)方案：獲得圖像數(shù)據(jù)集，基于YOLO?SKNet模型，按照預(yù)設(shè)比例將圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，并使用標(biāo)定工具標(biāo)簽標(biāo)定圖像數(shù)據(jù)集，讀取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種用于訓(xùn)練圖像人體檢測模型的方法和系統(tǒng)，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(xùn)練樣本圖像在變換器編碼器中進(jìn)行特征交互；然后經(jīng)過第一檢測頭解碼出預(yù)測的第一人體目標(biāo)框信息；再將所預(yù)測的第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)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(jìn)行地類識別，并對識別結(jié)果求平均運(yùn)算得到準(zhǔn)識別結(jié)果，準(zhǔn)識別結(jié)果包括指示r種地類的r個預(yù)測概率；判斷準(zhǔn)識別結(jié)果的置信度，若...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，其公開了一種基于多模態(tài)大模型的工人安全防護(hù)裝備缺失檢測方法，其包括：獲取原始工地施工圖像并進(jìn)行工人目標(biāo)檢測與候選區(qū)域提取以得到工人信息圖像集合和原始目標(biāo)邊界框坐標(biāo)集合；將工人信息圖像集合輸入至多模態(tài)大模型進(jìn)行安...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種X射線成像檢測的方法和裝置，該方法包括將X射線的原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，獲取校正原始圖像，通過高斯模糊提取校正原始圖像的高頻信息，并進(jìn)行差值和噪聲抑制處理，獲取預(yù)處理降噪數(shù)據(jù)；對預(yù)處理降噪數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化處理，獲取降噪數(shù)據(jù)；對降...
								
            
							
            
							
						
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