正确率

的隧道掌子面识别方法，包括：获取掌子面图像；将所述掌子面图像输入倾角识别模型，得到所述倾角识别模型输出的检测结果；基于所述检测结果，确定所述掌子面结构面的倾角类型；所述倾角类型为近水平岩倾角、缓倾岩倾角、陡立岩倾角或者垂直岩倾角。本申请可以提高识别准确率。其中，神经网络模型对待识别视频中的面部视频进行特征提取，以及对待识别视频中除了面部视频之外的背景视频进行特征提取，并根据对面部视频提取的面部特征和对背景视频提取的背景特征，确定对象的情感。本发明解决了相关技术中基于人脸图像进行情感分析的准确率不高的技术问好了吧！

涉及掌子面结构面信息提取技术领域，公开的掌子面结构面信息提取方法，包括获取掌子面图像；其中，所述掌子面图像包括与掌子面主结构面相对应的映射区域；将所述掌子面图像输入信息提取模型，得到所述信息提取模型输出的所述掌子面主结构面信息。本申请可以提高识别准确率。识别后的文件内容准确率较低的问题。对待识别PDF 文件进行拆页，得到多个页面图片，并对多个页面图片进行编码标注；基于页面内容，将多个页面图片进行分类；其中，图片类别包括纯文本图片、复杂版面图片以及自然图片；将分类后的页面图片分别输入相应的信息识别模型，通过多模型协后面会介绍。

小；步骤5、小样本目标识别训练；步骤6、评估模型调整参数，计算训练预测结果与真实标签之间的损失函数，反向传播损失，不断迭代更新模型参数；步骤7、结果展示与应用，验证小样本识别模型效果；本发明通过人工智能的方法实现小样本的目标识别，提高图片识别准确率，降低训练成本。模型未识别出所述语音指令，则通过第二语音识别模型识别所述语音指令；若通过所述第二语音识别模型识别出所述语音指令，则根据所述语音指令的识别结果生成相应的控制指令，和/或根据所述语音指令的识别结果生成反馈语音。本发明提供的方案能够提高语音识别成功率和准确率。

图像；其中，所述预设的焊点检测模型为神经网络模型，用于对车辆图像中的焊点进行定位，所述焊点图像用于表征车辆图像中的焊点；根据预设的焊点形状，对所述焊点图像进行焊点检测处理，得到所述焊点图像中的焊点的位置信息。通过进行粗定位和细定位，提高了焊点自动定位的准确率。链，利用U-net神经网络训练模型；步骤4、评估模型改进调整模型参数；步骤5、结果展示与应用，验证不同复杂场景下清晰化效果，运用所述神经网络训练完成模型应用拍摄模糊化图片，并与原始图像对比。本发明通过人工智能的方法实现复杂场景下图像清晰化，提高图片去模糊化准确率。

图像集合；获取所述工作图像集合并处理，得到振动幅度数据；最后，获取所述振动幅度数据并结合其他数据得到振动幅度指数，若振动幅度指数大于预设振动幅度指数阈值，则滑动轴承存在故障。本发明通过计算振动幅度指数，实现了对运转状态下的滑动轴承的故障检测，提高了检测准确率。处理，获得标准目标图片，通过尺度提取框对标准目标图片进行压缩特征提取和码元分流，获得样本图块流段，根据图块身份矩阵对样本图块流段进行码组判别，获得判别状态码，根据判别状态码对目标监控图片进行溯源追踪，获得追踪轨迹线；实时追踪目标对象，提高图像识别速度和准确率。