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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)權重的勞務力能分配方法、設備、介質及產品, 該方法包括：響應于項目勞務力能分配請求，獲取各任務復雜度與人員技能數(shù)據(jù)；基于動態(tài)耦合模型，結合各任務對應的動態(tài)權重因子，計算人員與任務的實時匹配度；隨后，依據(jù)匹配結果及項目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)設備智能監(jiān)測技術領域，具體是一種基于音畫數(shù)據(jù)特征的帶式輸送機故障檢測及判定方法，其包括以下步驟：采集帶式輸送機的輸送帶在運行時的圖像信號、音頻信號，然后對其進行預處理；對預處理后得到的圖像數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)進行偏載故障特征提取和縱...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于3D視覺的點云數(shù)據(jù)快速處理系統(tǒng)，涉及點云數(shù)據(jù)處理技術領域。雙目采集模塊生成抗干擾的高精度點云；預處理模塊降噪降維，保留關鍵幾何特征；分層特征提取模塊融合曲率權重與非極大值抑制策略，提升ORB算法在旋轉、尺度及噪聲場景下的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種行人重識別方法、行人重識別裝置、算法服務器和行人重識別系統(tǒng)。所述方法包括：從待處理圖像中提取不同深度特征圖；融合不同深度特征圖，生成第一融合特征圖；基于一深層特征圖，生成一用于突顯潛在小目標區(qū)域的權重圖，并基于權重圖對第一融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于神經網(wǎng)絡的小目標檢測方法、裝置、服務器及存儲介質，屬于目標檢測技術領域。包括：將初級特征經過卷積和MDPEM模塊處理，得到高分辨率細節(jié)特征；將高分辨率細節(jié)特征經過卷積和MDPEM模塊處理，得到中分辨率平衡特征；將中分辨率...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环NPET/CT影像識別方法及裝置，所述影像識別方法包括：通過PET/CT原始影像進行目標實質提取，得到CT數(shù)據(jù)集和PET數(shù)據(jù)集；將CT數(shù)據(jù)集和PET數(shù)據(jù)集輸入到雙視圖深度學習分類器進行特征提取和特征分類，得到CT和PET特征分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于時序一致性判斷的遙感林地變化檢測方法，涉及高分辨率遙感影像處理技術及基于深度學習的遙感影像數(shù)據(jù)挖掘技術領域，該方法包括以下步驟：制作基于三期時序遙感影像的林地變化檢測數(shù)據(jù)集；構建基于時序注意力融合的三時相遙感林地變化檢測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于InSAR與無人機影像的地質災害隱患區(qū)快速識別方法，涉及地質災害監(jiān)測技術領域，包括以下步驟：(1)數(shù)據(jù)采集：獲取目標區(qū)域的InSAR形變數(shù)據(jù)及無人機高分辨率影像，(2)數(shù)據(jù)預處理：對InSAR數(shù)據(jù)進行相位解纏與地理編碼，對無...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于空天地多源數(shù)據(jù)融合的病蟲害檢測模型構建方法、病蟲害檢測方法，模型構建方法過程如下：步驟1、獲取農作物區(qū)域的多個平臺的多源異構數(shù)據(jù)；步驟2、對步驟1得到的每個平臺數(shù)據(jù)進行預處理、時空對齊；步驟3、從步驟2得到的每個數(shù)據(jù)中分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種電網(wǎng)項目進度預警方法和裝置。涉及電力資產領域，該方法包括：基于目標項目的已入賬結算費用確定目標項目的金額結算進度的統(tǒng)計值；基于入賬時間成本以及統(tǒng)計值，確定目標項目的金額結算進度的實際值；基于目標項目的建設進度和實際值，確定目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種顧及紋理的Voronoi約束的影像均勻匹配方法，包括輸入兩幅具有重疊區(qū)的影像，分別為左影像及右影像；提取左影像及右影像的特征點，并構建特征描述符；對特征描述符計算歐式距離，以最近鄰距離準則搜索候選匹配點，并以最近鄰和次近鄰特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于小波卷積與改進YOLOv11的停車位檢測方法，步驟為：S1：以YOLOv11目標檢測模型作為基準模型，引入WTConv模塊與HWD模塊，以及動態(tài)卷積機制并進行融合構建改進YOLOv11網(wǎng)絡架構；設置訓練參數(shù)，訓練得到改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能與計算機視覺技術領域，尤其涉及一種基于多模態(tài)融合的垃圾圖像識別方法與系統(tǒng)，該方法包括：S01 : 獲取待識別垃圾的至少兩種模態(tài)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；S02 : 采用動態(tài)置信度?注意力融合機制對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行處理，以解決不同模態(tài)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農業(yè)智能化領域，具體涉及基于深度學習的農作物病蟲害實時識別與分析系統(tǒng)，包括圖像采集單元、移動控制單元、圖像識別單元、病害評估單元和病蟲害預測單元，本發(fā)明的核心創(chuàng)新在于圖像識別單元引入黎曼幾何多尺度流形學習框架，包括流形構建模塊、流...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術領域，公開了一種低空遙感影像AI大模型識別訓練方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于多時相遙感影像序列構建隱式三維場景表征模型，并施加時序一致性損失進行預訓練，以學習到對光照、季節(jié)變化魯棒且與觀測方向無關的高維語義特征；利用預訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的被遮擋成熟櫻桃番茄識別方法。該方法包括：櫻桃番茄生長場景數(shù)據(jù)集構建；櫻桃番茄生長場景圖像的數(shù)據(jù)預處理；設計構建被遮擋成熟櫻桃番茄網(wǎng)絡模型；構建成熟番茄識別模型的評價體系；訓練并得到驗證集上精度最優(yōu)的被遮擋成熟櫻...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于時空雙流網(wǎng)絡與多模態(tài)特征融合的交通異常檢測方法，涉及智能視頻分析與交通行為識別技術領域，用于解決現(xiàn)有交通異常檢測在復雜環(huán)境下誤檢率高的問題；通過固定與動態(tài)結合的幀采樣策略提取視頻圖像序列，并構建運動特征。結合方向一致性系數(shù)及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及了一種基于隱私圖像的異構特征聚類方法，特點是通過特征化噪聲與矩匹配技術將擴散生成過程從像素域轉換至特征域，構建以條件去噪UNet架構為核心的待訓練的擴散生成器模型，并聯(lián)合樣本級一致性約束與分布級對齊約束進行訓練，再利用訓練后的擴散...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于逐通道特征融合的印花布匹瑕疵分類新方法，可分為孿生ResNet骨干網(wǎng)絡、位置感知模塊、類別感知模塊和分類器。其中，所述孿生ResNet骨干網(wǎng)絡將預處理后的印花布匹待檢測圖像及其對應的模板圖像作為輸入，提取該圖像對的多尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于信息隱藏與數(shù)字水印技術領域，提供了基于矢量多元概率分布的統(tǒng)計圖像水印方法，首先，通過結合NSST和IPHFMs，構建了穩(wěn)健的NSST?IPHFMs幅值域，從而確保了水印嵌入位置的不可感知性和魯棒性；其次，采用乘性嵌入方法將水印信...
								
            
							
            
							
						
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