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  • 本發(fā)明公開了一種基于音色與情感模擬的數(shù)據(jù)輸出方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：接收角色扮演數(shù)據(jù)和音色數(shù)據(jù)，對角色扮演數(shù)據(jù)和音色數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到角色扮演數(shù)據(jù)集和音色數(shù)據(jù)集；將角色扮演數(shù)據(jù)集輸入至預(yù)先建立的llama3模型內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練，...
  • 本申請公開了音頻補(bǔ)幀方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，本申請涉及音頻分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法根據(jù)丟失音頻幀的前一音頻幀和后一音頻幀，確定對應(yīng)的音高周期以及采樣數(shù)量，然后根據(jù)音高周期、采樣數(shù)量以及目標(biāo)數(shù)量，確定重構(gòu)音頻塊的目標(biāo)個(gè)數(shù)以及目標(biāo)長度，再基于離散余弦...
  • 本發(fā)明公開了一種基于細(xì)粒度對比學(xué)習(xí)的副語言信息識別方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)副語言數(shù)據(jù)集的副語言標(biāo)簽生成不同風(fēng)格的自然語言描述文本，然后進(jìn)行降噪處理；使用音頻編碼器和文本編碼器進(jìn)行特征提取后，對音頻特征數(shù)據(jù)樣本和文本特征數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行細(xì)粒度對...
  • 本發(fā)明公開涉及一種基于數(shù)據(jù)挖掘測試的車載語音模型優(yōu)化方法及裝置，該方法包括：獲取來自車載語音服務(wù)日志系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)爬取系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，該數(shù)據(jù)源包括音頻數(shù)據(jù)和語義數(shù)據(jù)；通過數(shù)據(jù)篩選策略將該數(shù)據(jù)源中的無效音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除，獲取目標(biāo)音頻數(shù)據(jù)；通過數(shù)據(jù)過...
  • 本發(fā)明公開了一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的教育體驗(yàn)系統(tǒng)，涉及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域，包含數(shù)據(jù)采集、虛擬現(xiàn)實(shí)內(nèi)容創(chuàng)作、交互、數(shù)據(jù)分析、評估及中央控制模塊。數(shù)據(jù)采集模塊采集并處理教學(xué)素材；虛擬現(xiàn)實(shí)內(nèi)容創(chuàng)作模塊依素材構(gòu)建教學(xué)場景；交互模塊借特定架構(gòu)生成劇情，結(jié)...
  • 本發(fā)明提供一種藍(lán)牙信號控制的停車場自動尋車和泊車方法及系統(tǒng)，該方法的步驟包括：接收車位預(yù)約指令，基于所述車位預(yù)約指令確定對應(yīng)預(yù)約的車位，基于預(yù)約的車位確定對應(yīng)的藍(lán)牙信標(biāo)；激活對應(yīng)的所述藍(lán)牙信標(biāo)，構(gòu)建對應(yīng)的藍(lán)牙信標(biāo)與車載的藍(lán)牙設(shè)備連接，基于車...
  • 本發(fā)明提供了一種糧庫人員吸煙行為檢測方法及系統(tǒng)，旨在提高復(fù)雜糧庫環(huán)境中對吸煙行為的檢測精度。現(xiàn)有系統(tǒng)面臨背景干擾、低分辨率和小目標(biāo)等問題，影響了檢測準(zhǔn)確性。本發(fā)明結(jié)合了改進(jìn)YOLOv8算法的檢測系統(tǒng)，通過將人員目標(biāo)檢測模型部署在邊緣設(shè)備上，...
  • 本發(fā)明涉及信號識別和定位技術(shù)領(lǐng)域，公開一種熒光顯微信號檢測模型的構(gòu)建方法及其應(yīng)用。本發(fā)明是一種基于自監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的擬合方法，通過將熒光顯微鏡信號表征為感興趣模式(Pattern of Interest，POI)或其組合，并利用自監(jiān)督深度學(xué)習(xí)...
  • 本發(fā)明涉及貨車識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種鐵路口岸貨場車號識別系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：車號識別單元，用于獲取鐵路口岸貨場中鐵路貨車的車號信息，還用于獲取鐵路貨車的外形信息；定位數(shù)據(jù)采集單元，用于在車號識別單元獲取鐵路口岸貨場中鐵路貨場的車號信息時(shí)...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，具體涉及一種邊緣增強(qiáng)特征聚合的道路井蓋病害檢測方法，包括以下步驟：S1：Backbone通過CNN網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建五層特征金字塔，其中3?5層都是由MSEE模塊與CBS模塊組成，用以掃描輸入圖像F并提取具有不同尺...
  • 本發(fā)明涉及一種基于標(biāo)簽進(jìn)化和全局?局部體系的紅外小目標(biāo)檢測方法，方法包括以下步驟：S1、構(gòu)建局部?全局交互的自注意力網(wǎng)絡(luò)模型；S2、構(gòu)建多方向多尺度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；S3、用基于標(biāo)簽進(jìn)化的弱監(jiān)督訓(xùn)練方法，訓(xùn)練自注意力網(wǎng)絡(luò)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；S...
  • 本發(fā)明提供一種用于能源設(shè)施巡檢的無人機(jī)智能巡檢方法，通過無人機(jī)搭載高清攝像頭和熱傳感器，對能源設(shè)施進(jìn)行巡檢，實(shí)時(shí)采集視覺圖像和熱成像數(shù)據(jù)并傳輸至服務(wù)器端。服務(wù)器運(yùn)用多種識別訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析、風(fēng)險(xiǎn)分類和異常檢測。無人機(jī)利...
  • 本發(fā)明公開了一種辮狀河流復(fù)雜形態(tài)表征方法及系統(tǒng)，包括：步驟1、對設(shè)定時(shí)間段內(nèi)、設(shè)定研究區(qū)域內(nèi)的原始遙感影像進(jìn)行初步篩選并裁剪，設(shè)定研究區(qū)域云量占比閾值，篩選獲取初始遙感影像并預(yù)處理；步驟2、計(jì)算初始遙感影像MNDWI指標(biāo)獲取MNDWI指標(biāo)影...
  • 本申請涉及信息安全技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種對數(shù)字圖像進(jìn)行篡改檢測的方法、裝置及存儲介質(zhì)，該方法為：獲取待檢測圖像的相機(jī)指紋，其中，待檢測圖像是攜帶篡改痕跡的圖像，相機(jī)指紋是基于預(yù)先訓(xùn)練好的相機(jī)指紋提取模型確定的，相機(jī)指紋用于表征待檢測圖像的相機(jī)...
  • 本發(fā)明提供了廣告展覽圖像的目標(biāo)對象識別替換方法及系統(tǒng)，運(yùn)用于圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域；本發(fā)明通過對廣告圖像進(jìn)行圖像分割，將圖像劃分為前景目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域，有效地減少了目標(biāo)和背景之間的干擾，尤其是在復(fù)雜背景中，能夠單獨(dú)提取出目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域，從而...
  • 本申請?zhí)峁┮环N混凝土振搗質(zhì)量跨模態(tài)檢測系統(tǒng)，包括信號采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和質(zhì)量分析模塊。數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟：利用由若干個(gè)加速度傳感器組成的信號采集模塊，分別采集振搗棒的軸向運(yùn)動加速度以及有效振搗半徑內(nèi)不同位置的加速度響應(yīng)數(shù)據(jù)；采用對...
  • 本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：對輸入圖像中的對象執(zhí)行異常檢測，得到第一異常分?jǐn)?shù)，第一異常分?jǐn)?shù)用于指示輸入圖像中存在異常對象的可能性；在第一異常分?jǐn)?shù)大于或等于第一閾值的情況下，獲取輸入...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的視覺刺激多分類方法與系統(tǒng)，本發(fā)明從EEG信號角度，以EEG信號為樣本，通過深層長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)編碼時(shí)變視覺特征，并將時(shí)間段的選擇刻畫為一個(gè)馬爾科夫決策過程，通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)時(shí)間段的自主選擇，聚合特征的...
  • 本發(fā)明提出了一種基于改進(jìn)的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖文對匹配方法，在原方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖片數(shù)據(jù)，TextMlp提取文字?jǐn)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，引入圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步探索特征與特征之間的關(guān)系；由于一張圖片和描述其內(nèi)容的文字可能含有不只有一個(gè)標(biāo)簽，將L...
  • 本申請?zhí)岢鲆环N基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型目標(biāo)識別方法，屬于目標(biāo)識別與圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過大量的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和優(yōu)化模型，能夠準(zhǔn)確地識別出典型裝備和建筑目標(biāo)的特征和屬性，為目標(biāo)的分類、識別和分析提供了基礎(chǔ)，使得系統(tǒng)能夠在實(shí)際應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)對典型裝備和...
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