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            拖動(dòng)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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								      本發(fā)明公開了基于擴(kuò)散模型的抗語(yǔ)音轉(zhuǎn)換水印嵌入方法及程序產(chǎn)品，包括將實(shí)時(shí)載體語(yǔ)音輸入至訓(xùn)練好的基于擴(kuò)散模型的抗語(yǔ)音轉(zhuǎn)換水印嵌入網(wǎng)絡(luò)，生成含水印語(yǔ)音；抗語(yǔ)音轉(zhuǎn)換水印嵌入網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法包括：對(duì)接收到的歷史載體語(yǔ)音進(jìn)行預(yù)處理生成對(duì)數(shù)梅爾頻譜和擴(kuò)散先...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺語(yǔ)言模型的氣振式精密播種機(jī)播種檢測(cè)與補(bǔ)種方法，屬于農(nóng)業(yè)信息化與智能播種控制領(lǐng)域。通過(guò)搭建圖像采集系統(tǒng)獲取播種后育秧盤圖像，并進(jìn)行濾波、畸變矯正與增強(qiáng)等預(yù)處理操作；結(jié)合開源標(biāo)注工具與預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集；提出改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了集成模板匹配方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：獲取初始圖像；對(duì)所述初始圖形進(jìn)行預(yù)處理，以得到目標(biāo)初始位置以及待匹配感興趣區(qū)域圖像；對(duì)所述待匹配感興趣區(qū)域圖像進(jìn)行全局灰度匹配，以得到第一匹配結(jié)果；對(duì)所述待匹配感...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物種識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及造礁石珊瑚的種類識(shí)別與蓋度模型建立方法，其包括：S1、建立造礁石珊瑚數(shù)據(jù)庫(kù)，基于建立造礁石珊瑚數(shù)據(jù)庫(kù)完成AI的識(shí)別學(xué)習(xí)；S2、獲得至少一張水螅體的高清微距圖像；S3、完成對(duì)初始圖像中造礁石珊瑚種類的識(shí)別；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于肉豬圖像的涂改分類方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取肉豬死亡圖像；通過(guò)文本檢測(cè)模型對(duì)肉豬死亡圖像進(jìn)行文本檢測(cè)，得到文本檢測(cè)結(jié)果；通過(guò)涂改檢測(cè)模型對(duì)文本檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行涂改檢測(cè)，得到肉豬死亡圖像對(duì)應(yīng)的涂改檢測(cè)結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及異常飛行物識(shí)別領(lǐng)域，提供了一種結(jié)合FS?AFD模型與聯(lián)合智能體解析的空域異常飛行物監(jiān)測(cè)方法，包括：采集目標(biāo)空域的待檢測(cè)視頻，將待檢測(cè)視頻拆分成在時(shí)間順序上連續(xù)的圖像幀序列，對(duì)圖像幀序列中的各圖像幀進(jìn)行結(jié)構(gòu)化劃分，得到空間語(yǔ)義特征序...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了透明容器內(nèi)液體、彎液面體積測(cè)量方法及系統(tǒng)，通過(guò)采集待測(cè)透明容器多個(gè)不同周向視角的彎液面圖像，并從每個(gè)彎液面圖像提取對(duì)應(yīng)的彎液面特征參數(shù)組；將每個(gè)彎液面圖像的液面特征參數(shù)組拼接，構(gòu)成拼接特征參數(shù)序列；將所述拼接特征參數(shù)序列輸入到預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種開放詞匯圖像語(yǔ)義分割方法及其系統(tǒng)，提出了文本引導(dǎo)特征細(xì)化模塊與結(jié)構(gòu)感知引導(dǎo)增強(qiáng)模塊。通過(guò)本發(fā)明提供的方法，可以選擇性地聚焦于視覺特征中的語(yǔ)義相關(guān)區(qū)域，并抑制無(wú)關(guān)背景噪聲的干擾，從而有效地提升對(duì)于紋理特征相似的類別的區(qū)分能力。同...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種內(nèi)澇積水區(qū)域的識(shí)別方法和識(shí)別系統(tǒng)。其中，識(shí)別方法包括：獲取內(nèi)澇場(chǎng)景圖像，依據(jù)內(nèi)澇場(chǎng)景圖像得出全局視圖和局部視圖，將全局視圖和局部視圖構(gòu)建形成圖像集合；將圖像集合輸入預(yù)先設(shè)置的骨干網(wǎng)絡(luò)，輸出深層語(yǔ)義特征；對(duì)內(nèi)澇場(chǎng)景圖像進(jìn)行傅里...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及一種基于視覺智能的老化瀝青剝離方法及系統(tǒng)，方法包括步驟：采集輕、中重及混合老化瀝青路面圖像，預(yù)處理后劃分?jǐn)?shù)據(jù)集并標(biāo)注龜裂特征；通過(guò)滑動(dòng)窗提取區(qū)域特征，統(tǒng)計(jì)裂紋參數(shù)并計(jì)算特征占比系數(shù)。構(gòu)建含不同尺度卷積單元的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合局部注意力與視覺相似性的行人目標(biāo)關(guān)聯(lián)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：將待關(guān)聯(lián)行人圖像輸入到訓(xùn)練好的融合局部注意力與視覺相似性的人體特征提取網(wǎng)絡(luò)模型，獲得所述待關(guān)聯(lián)行人圖像的全局特征和N個(gè)局部特征；其中，N≥2；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及消息交互技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于語(yǔ)音識(shí)別的客服機(jī)器人交互控制方法及系統(tǒng)。加載與客服機(jī)器人交互的若干用戶語(yǔ)音，執(zhí)行語(yǔ)義分析，獲得若干語(yǔ)義識(shí)別結(jié)果；對(duì)若干語(yǔ)義識(shí)別結(jié)果進(jìn)行相似語(yǔ)義聚類，獲得多簇語(yǔ)義識(shí)別結(jié)果；對(duì)多簇語(yǔ)義識(shí)別結(jié)果的每簇語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種用于豆類種植的病蟲害防控智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，具體涉及農(nóng)業(yè)病蟲害防控智能監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)豆類作物病蟲害的極早期精準(zhǔn)識(shí)別與預(yù)警，它通過(guò)融合多光譜與時(shí)序信息，能在肉眼難以察覺的階段敏銳捕捉到植株微弱的病變光譜特征和持續(xù)惡化趨勢(shì)，有效區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本實(shí)用新型涉及古箏擺放架技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種用于教學(xué)的古箏擺放架，包括A底架和B底架，所述A底架底部的一側(cè)滑動(dòng)連接有連接桿，所述連接桿的表面套接有B底架，所述A底架和B底架的表面均固定安裝有支撐腿，所述支撐腿的表面固定安裝有固定板，所述固...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于特征融合網(wǎng)絡(luò)的異常熱源目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)包括控制中心，以及與所述控制中心連接的數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、識(shí)別分析模塊和智能調(diào)控模塊。本發(fā)明有效解決了現(xiàn)有技術(shù)在多尺度目標(biāo)檢測(cè)精度低、復(fù)雜背景適應(yīng)性差、實(shí)時(shí)性與計(jì)算資源矛盾等問題，具有檢測(cè)精...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種水產(chǎn)種苗計(jì)數(shù)與生長(zhǎng)參數(shù)測(cè)量系統(tǒng)，通過(guò)采集種苗流動(dòng)圖像序列并生成圖像置信度評(píng)分，依據(jù)不同置信度條件選擇核函數(shù)寬度構(gòu)建密度圖，得到能夠表征空間聚集狀態(tài)的密度分布特征向量；基于所述特征向量在多尺度感受野下提取種苗形態(tài)特征并構(gòu)建多尺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無(wú)人機(jī)視覺檢測(cè)定位技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于分支注意力與動(dòng)態(tài)多尺度感知的無(wú)人機(jī)小目標(biāo)檢測(cè)方法。所述方法包括以下步驟：步驟一、圖像預(yù)處理與多層特征提取；步驟二、包括同步進(jìn)行的兩部分：構(gòu)建分支注意力模塊并融合分支注意力模塊特征、構(gòu)建強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨場(chǎng)景地面濾波方法和系統(tǒng)，屬于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)待濾波點(diǎn)云進(jìn)行均勻采樣，標(biāo)記采樣點(diǎn)的中心分類點(diǎn)；利用訓(xùn)練完成的高程感知稀疏分割模型預(yù)測(cè)中心分類點(diǎn)的語(yǔ)義類別；具體地，提取中心分類點(diǎn)不同層級(jí)的體素級(jí)特征，對(duì)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于多尺度深度特征融合的流體金字塔電梯異物檢測(cè)方法。該方法利用Faster?RCNN算法檢測(cè)電梯轎廂內(nèi)是否有人，判斷電梯的空置狀態(tài)；在電梯空置時(shí)，以空置電梯圖像為參考，從待檢測(cè)視頻中提取無(wú)乘客的關(guān)鍵幀作為查詢圖像；設(shè)計(jì)孿生網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種智能裸土遙感識(shí)別方法、系統(tǒng)及裝置，包括如下步驟：S1、獲取一定時(shí)間內(nèi)的包含目標(biāo)區(qū)域的遙感影像；S2、對(duì)遙感影像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到維度、空間分辨率和波段配置均相同的標(biāo)準(zhǔn)化影像；S3、根據(jù)反射率數(shù)據(jù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化影像中每個(gè)像素的識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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