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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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								      本發(fā)明涉及一種基于分類模型的輕量級工業(yè)圖像關(guān)鍵點(diǎn)檢測方法，包括以下步驟：將待檢測圖像輸入特征提取網(wǎng)絡(luò)，通過特征提取網(wǎng)絡(luò)提取關(guān)鍵點(diǎn)的圖像特征；將圖像特征輸入網(wǎng)絡(luò)輸出頭中，通過網(wǎng)絡(luò)輸出頭輸出關(guān)鍵點(diǎn)的預(yù)測橫坐標(biāo)、預(yù)測縱坐標(biāo)和預(yù)測可見性；在待檢測圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種風(fēng)控模型的管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括：接收終端設(shè)備發(fā)送的風(fēng)控子模型，其中，所述風(fēng)控子模型包括子模型標(biāo)識；根據(jù)所述子模型標(biāo)識，確定所述風(fēng)控子模型的子模型版本號；存儲帶有所述子模型版本號的所述風(fēng)控子模型。該方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于結(jié)構(gòu)感知與凸顯的低對比度目標(biāo)檢測系統(tǒng)，包括作為骨干網(wǎng)絡(luò)的PVTv2網(wǎng)絡(luò)，以及結(jié)構(gòu)特征感知部分、結(jié)構(gòu)特征增強(qiáng)部分、結(jié)構(gòu)特征融合部分，PVTv2網(wǎng)絡(luò)從待檢測圖像中提取四級尺度的高維特征，并將第一級尺度、第二級尺度、第四級尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及全景視頻技術(shù)領(lǐng)域，公開了視頻識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，視頻識別方法包括：基于對當(dāng)前視頻進(jìn)行抽幀處理，得到待處理圖像；確定待處理圖像中的第一圖像區(qū)域與第二圖像區(qū)域的相似度，并根據(jù)相似度判斷待處理圖像為雙目圖像或者第一單目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于特征解耦與殘差連接的館藏巖心識別方法及裝置，屬于礦產(chǎn)開發(fā)與人工智能交叉技術(shù)領(lǐng)域。方法為：獲取未知井段巖心圖像數(shù)據(jù)并基于預(yù)先訓(xùn)練的巖性識別模型進(jìn)行識別處理，獲得未知井段巖心巖性識別結(jié)果；其中模型訓(xùn)練方法為獲取歷史二維巖心圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑施工技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種智能調(diào)度建筑施工進(jìn)度優(yōu)化方法，其包括以下步驟：利用傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集施工環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史記錄和任務(wù)清單動態(tài)評估資源狀態(tài)；利用多目標(biāo)優(yōu)化算法生成初始施工計(jì)劃，并通過模糊邏輯動態(tài)調(diào)整機(jī)制實(shí)時(shí)修正；借助...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種目標(biāo)檢測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)。該方法包括：對待檢測圖像進(jìn)行特征提取融合處理，得到融合特征圖；對融合特征圖進(jìn)行特征點(diǎn)識別，從融合特征圖中確定關(guān)鍵特征點(diǎn)和關(guān)鍵特征點(diǎn)對應(yīng)的參考預(yù)測框；基于參考預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶谛颖緮?shù)據(jù)的工業(yè)機(jī)器人維護(hù)決策方法和系統(tǒng)，本申請首先在當(dāng)前維護(hù)決策周期內(nèi)采集目標(biāo)工業(yè)機(jī)器人的小樣本狀態(tài)數(shù)據(jù)；確定目標(biāo)工業(yè)機(jī)器人的鏈接狀態(tài)衰減量；獲取大規(guī)模工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)行數(shù)據(jù)庫，基于運(yùn)行數(shù)據(jù)對小樣本狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征聚類，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于機(jī)器視覺的室內(nèi)復(fù)雜場景下安全帽佩戴檢測方法，屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，包括采集并建立多種復(fù)雜場景下的高質(zhì)量安全帽數(shù)據(jù)集，基于高質(zhì)量安全帽數(shù)據(jù)集構(gòu)建復(fù)雜場景下的安全帽檢測模型，再對復(fù)雜場景下的安全帽檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，將待檢測的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于多源多尺度掩膜網(wǎng)絡(luò)的單木分割和樹種識別方法，通過設(shè)計(jì)的多源多尺度融合編碼器，對高光譜圖像、高分辨率RGB圖像和LiDAR數(shù)據(jù)特征進(jìn)行了有效的融合；設(shè)計(jì)的可變形融合注意力，大大降低了注意力機(jī)制的復(fù)雜度和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的內(nèi)河通航水域環(huán)境分類方法，包括：將電子海圖轉(zhuǎn)換為圖像并進(jìn)行預(yù)處理，得到二值圖像；采用改進(jìn)的Zhang?Suen細(xì)化算法提取河道骨架，計(jì)算其端點(diǎn)與分支點(diǎn)數(shù)量；同時(shí)，利用摩爾鄰域邊界追蹤算法提取邊界輪廓，并結(jié)合掃描...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于深度學(xué)習(xí)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，針對現(xiàn)有技術(shù)中視覺大模型無法自動提取特征、難以直接應(yīng)用在無損檢測等領(lǐng)域的問題，提出一種基于視覺大模型的材料缺陷自動識別方法和裝置。該方法通過建立對稱卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提示生成器，自動生成點(diǎn)提示和框提示；通過在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種建筑物分類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)；該方法包括：對原始建筑物點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到參考建筑點(diǎn)云；對參考建筑點(diǎn)云層次聚類，得到多個初始聚類簇；對初始聚類簇構(gòu)建凸包并提取凸包特征，根據(jù)各個初始聚類簇的凸包特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了一種作業(yè)檢核方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)和金融科技技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取目標(biāo)檢核作業(yè)的作業(yè)調(diào)度配置信息；根據(jù)自定義檢核規(guī)則對所述目標(biāo)檢核作業(yè)的作業(yè)調(diào)度配置信息進(jìn)行自動化檢核，得到第一作業(yè)檢核結(jié)果；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智能醫(yī)學(xué)教學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于超聲AI技術(shù)的醫(yī)學(xué)智能教學(xué)模型構(gòu)建方法。該方法集目標(biāo)對象的超聲影像序列數(shù)據(jù)及對應(yīng)操作記錄，生成原始教學(xué)數(shù)據(jù)集；對其進(jìn)行多維度教學(xué)特征解析，提取動態(tài)教學(xué)特征參數(shù)集；依據(jù)該參數(shù)集隨時(shí)間演變規(guī)律構(gòu)建解...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的荒漠地區(qū)水資源智能調(diào)配系統(tǒng)及方法。該方法包括：將荒漠地區(qū)劃分為若干個管理區(qū)域，獲取各管理區(qū)域內(nèi)的土壤數(shù)據(jù)、植被種類和植被生理參數(shù)，以及荒漠地區(qū)的各水源點(diǎn)的可用水資源數(shù)據(jù)；基于各管理區(qū)域內(nèi)的植被種類和植被生理參數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度全局感知的城市綠地提取方法，涉及城市綠地提取技術(shù)領(lǐng)域，基于多尺度全局感知的城市綠地提取方法主要包括：對影像圖片和標(biāo)簽圖片進(jìn)行預(yù)處理并構(gòu)建訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，計(jì)算背景類別權(quán)重和綠地類別權(quán)重；根據(jù)UNet模型構(gòu)建城市綠地提...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N目標(biāo)物體識別方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)用性與擴(kuò)展性不足的技術(shù)問題。該方法包括：獲取待識別的原始圖像，通過目標(biāo)檢測算法對原始圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測并裁剪目標(biāo)區(qū)域，得到目標(biāo)物...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種聲音處理方法、相關(guān)裝置和介質(zhì)。該方法包括：獲取第一音頻與目標(biāo)音色對應(yīng)的第二音頻；對第一音頻進(jìn)行特征提取得到源音頻特征，以及對第二音頻進(jìn)行聲紋特征提取得到目標(biāo)聲紋特征；獲取初始隱特征，并將源音頻特征、目標(biāo)聲紋特征和初始隱特征輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種模型訓(xùn)練、目標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，用以提高偵測模型的性能。本申請基于多視圖構(gòu)建屬性增強(qiáng)圖和結(jié)構(gòu)增強(qiáng)圖；基于屬性增強(qiáng)圖中的有標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)的圖特征、結(jié)構(gòu)增強(qiáng)圖的有標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)的圖特征，確定不同視圖特征的加權(quán)融合后的圖特征；將該圖...
								
            
							
            
							
						
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