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          樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 本發(fā)明提供基于紅外熱成像分析的光伏組件故障圖像識(shí)別系統(tǒng),涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域,包括:異步圖像采集模塊基于組件空間分布、遮擋狀態(tài)和熱容系數(shù)計(jì)算響應(yīng)延遲值,生成動(dòng)態(tài)調(diào)度路徑控制紅外熱像儀捕獲不同熱響應(yīng)進(jìn)程的組件圖像;熱異常趨勢分析與識(shí)別模塊構(gòu)建時(shí)間...
          • 本發(fā)明公開了一種基于光聲相控陣的缺陷識(shí)別方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及電子設(shè)備,包括:獲取數(shù)據(jù)集;對數(shù)據(jù)集中的檢測信號(hào)進(jìn)行變換,得到時(shí)頻圖像;對時(shí)頻圖像進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理,構(gòu)建缺陷圖像數(shù)據(jù)集;通過預(yù)訓(xùn)練的遷移學(xué)習(xí)模型對缺陷圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取,獲取...
          • 本發(fā)明公開了一種基于高光譜的低慢小目標(biāo)探測與識(shí)別方法,包括以下步驟:S1、提取典型目標(biāo)光譜特征,建立低慢小目標(biāo)光譜特征庫;S2、通過高光譜相機(jī)對探測區(qū)域進(jìn)行推掃成像,對高光譜圖像進(jìn)行預(yù)處理;S3、對高光譜圖像進(jìn)行區(qū)域劃分;S4、分區(qū)域進(jìn)行異...
          • 本發(fā)明涉及邊坡監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于無人機(jī)巡檢的礦山邊坡監(jiān)測方法。內(nèi)容包括:采集邊坡圖像并進(jìn)行預(yù)處理,引入擾動(dòng)激勵(lì)膨脹機(jī)制,對預(yù)處理后的邊坡圖像進(jìn)行時(shí)空域非線性變換,計(jì)算擾動(dòng)激勵(lì)響應(yīng),并得到膨脹變換后的邊坡圖像;基于膨脹變換后的邊坡圖像...
          • 本發(fā)明涉及一種基于跨模態(tài)交互和修正的RGB?D圖像顯著性目標(biāo)檢測方法,包括:1、在編碼階段,彩色圖編碼器和深度圖編碼器分別提取彩色圖模態(tài)和深度圖模態(tài)的特征,彩色圖模態(tài)和深度圖模態(tài)的高層特征經(jīng)漸進(jìn)式注意力引導(dǎo)整合單元進(jìn)行跨模態(tài)交互得到RGB?...
          • 本申請實(shí)施例涉及材料工程領(lǐng)域,并提供了一種間位芳綸絕緣紙中短切纖維有序度評(píng)估模型的訓(xùn)練方法和短切纖維有序度評(píng)估方法,包括:從數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練樣本中獲取間位芳綸絕緣紙的樣本圖像;基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換算法,對樣本圖像進(jìn)行多尺度的特征提?。粚⒏骶S度的...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)字化建設(shè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及了一種基于數(shù)字化技術(shù)的建設(shè)項(xiàng)目安全質(zhì)量管理的方法。包括以下步驟:S1、對施工區(qū)域根據(jù)項(xiàng)目、標(biāo)段以及工點(diǎn)進(jìn)行三級(jí)網(wǎng)格劃分,其中一級(jí)網(wǎng)格為項(xiàng)目,二級(jí)網(wǎng)格為一定數(shù)量的標(biāo)段,三級(jí)網(wǎng)格為工點(diǎn)的單位工程或臨建工程,...
          • 本申請公開了鐵前配礦成本測算方法、裝置、介質(zhì)和設(shè)備。方法包括:根據(jù)燒結(jié)礦化學(xué)成分和燒結(jié)礦配料成本確定燒結(jié)礦占比,根據(jù)球團(tuán)礦化學(xué)成分和球團(tuán)礦配料成本確定球團(tuán)礦占比,以及根據(jù)鐵水化學(xué)成分和鐵配料成本確定塊礦占比;將鐵前物料占比組分別作為基礎(chǔ)爐料...
          • 本發(fā)明公開了一種目標(biāo)檢測方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備以及介質(zhì),包括:基于多個(gè)單模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和多個(gè)多模態(tài)數(shù)據(jù)樣本構(gòu)建訓(xùn)練集,并基于訓(xùn)練集對目標(biāo)檢測模型中的特征提取模塊、多模態(tài)融合檢測分支和多個(gè)單模態(tài)檢測分支進(jìn)行訓(xùn)練;獲取至少一種模態(tài)的感知數(shù)據(jù);基于...
          • 本發(fā)明提供了一種燃燒火焰溫度預(yù)測方法與系統(tǒng),本發(fā)明基于火焰的RGB與溫度數(shù)據(jù),采用先進(jìn)的Bagging集成算法,有效融合三種基模型,構(gòu)建出高精度的非線性回歸預(yù)測模型。本發(fā)明引入十折交叉驗(yàn)證和基于誤差反向加權(quán)的自適應(yīng)集成策略,引入預(yù)測方差作為...
          • 本申請涉及一種植物藥害程度預(yù)測方法及設(shè)備。能夠利用預(yù)先訓(xùn)練后的二分類模型對用藥后的植物的待測特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理,確定該待測特征數(shù)據(jù)是否存在藥害情況,進(jìn)而得到分類結(jié)果,如果分類結(jié)果是不存在藥害情況證明植物正常就無需處理,如果分類結(jié)果是存在藥...
          • 本發(fā)明公開了一種音頻識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:獲取待識(shí)別音頻;對所述待識(shí)別音頻進(jìn)行梅爾倒譜變換,得到梅爾倒譜矩陣;將梅爾倒譜矩陣輸入識(shí)別模型,得到聲事件結(jié)果,所述識(shí)別模型通過目標(biāo)樣本集迭代訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到,所述目標(biāo)樣本...
          • 一種遙感圖像中小型目標(biāo)檢測的動(dòng)態(tài)對齊與邊緣特征校準(zhǔn)方法,其包括:S100:在特征提取階段,采用多尺度紋理感知MSTP提取多尺度紋理信息,捕獲像素之間的關(guān)系,同時(shí)放大對象的同質(zhì)細(xì)節(jié)以對重要紋理進(jìn)行表征;S200:在特征處理階段,通過選擇邊界增...
          • 本公開提供一種基于多級(jí)降噪與自適應(yīng)峰篩選的混合去噪分析方法,屬于法醫(yī)生物信息與DNA分析領(lǐng)域,所述方法包括去噪步驟、偽峰篩除步驟以及峰值評(píng)分與匹配步驟;去噪步驟用以對原始STR峰高信號(hào)進(jìn)行小波閾值降噪處理,以產(chǎn)生經(jīng)去噪的峰信號(hào)矩陣;偽峰篩除...
          • 本申請公開了一種胃癌微衛(wèi)星不穩(wěn)定性狀態(tài)診斷模型:包括:實(shí)例分割模塊用于對蘇木精伊紅染色圖像生成分割掩膜以在組織相關(guān)區(qū)域生成目標(biāo)像素的實(shí)例圖塊;特征提取模塊用于根據(jù)輸入的圖塊利用選取的多個(gè)最優(yōu)預(yù)訓(xùn)練模型分別進(jìn)行初始特征的提??;動(dòng)態(tài)權(quán)重分配模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種混凝土結(jié)構(gòu)、單元式幕墻施工質(zhì)量管理方法及相關(guān)裝置,涉及建筑施工技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取監(jiān)理數(shù)據(jù);所述監(jiān)理數(shù)據(jù)包括:鋼筋、模板、混凝土澆筑和幕墻安裝數(shù)據(jù);根據(jù)所述監(jiān)理數(shù)據(jù),判斷施工工序是否符合規(guī)范,得到判斷結(jié)果;若所述判斷結(jié)...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種音頻信號(hào)降噪方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述音頻信號(hào)降噪方法包括:基于音樂音頻信號(hào)進(jìn)行頻譜變換,得到所述音樂音頻信號(hào)的頻譜信息;基于所述頻譜信息中至少一個(gè)音樂特征頻段,確定降噪?yún)⒖碱l率;基于所述降噪?yún)⒖碱l率,對所述音樂音...
          • 一種基于非同源雙目的手掌校正方法,包括如下步驟:步驟S1:對第一圖像Iir和第二圖像Irgb分別檢測手掌,分別得到所述第一圖像Iir的手掌區(qū)域ROIir和所述第二圖像Irgb的手掌區(qū)域ROIrgb;其中,所述第一圖像和所述第二圖像是非同源圖...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)設(shè)備智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種基于音畫數(shù)據(jù)特征的帶式輸送機(jī)故障檢測及判定方法,其包括以下步驟:采集帶式輸送機(jī)的輸送帶在運(yùn)行時(shí)的圖像信號(hào)、音頻信號(hào),然后對其進(jìn)行預(yù)處理;對預(yù)處理后得到的圖像數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行偏載故障特征提取和縱...
          • 本發(fā)明涉及高速公路機(jī)電運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種認(rèn)知科學(xué)約束下的運(yùn)維人員服務(wù)效能提升方法及系統(tǒng);通過效能與標(biāo)簽映射多維度刻畫機(jī)電運(yùn)維人員個(gè)體特征;針對現(xiàn)有培訓(xùn)體系同質(zhì)化設(shè)計(jì)忽視運(yùn)維人員個(gè)體知識(shí)盲區(qū)或技能短板,難以針對性提升運(yùn)維人員服務(wù)效能的...
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