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公开(公告)号：CN110277086B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201910551954.4
申请日：2019-06-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 青岛智能产业技术研究院 , 国网天津市电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于电网调度知识图谱的语音合成方法、系统及电子设备，合成步骤为：根据电网调度异构数据构建电网调度知识图谱；在电网调度知识图谱中进行知识匹配，生成语义关系值；根据语义关系值高低进行排序，将语义关系值最高的实体关系作为调度信令；当调度信令的语义关系值大于预设值时，获取与其对应的文字信令信息；对文字信令信息进行语句拼接，生成文本格式信令语句；导入电网调度知识图谱中的语音参数，同时嵌韵律及情感特征，将文本格式信令语句作为整体进行参数转码合成，生成并输出语音信息。本发明能够在满足电网调度业务实时性要求的前提下，提供音质更高，信令更加准确，更加自然流畅的合成语音。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104077754B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410315974.9
申请日：2014-07-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对称性的视网膜血管滤波增强方法，包括步骤：对原始视网膜图像进行灰度化处理，再进行二维多尺度高斯滤波；利用滤波后的信息计算梯度合成向量；计算图像每一点在不同尺度下的梯度方向参数、每一点的梯度幅值参数、每一点的灰度参数；计算得到基于对称性的多尺度视网膜血管滤波增强函数，使用该血管函数对视网膜图像进行滤波，达到视网膜血管滤波增强的效果。本发明能对视网膜血管结构进行增强，同时可以有效抑制视盘等非血管结构，对视网膜图像血管分割、视网膜图像分析以及视网膜图像的配准中有重要的辅助处理和实际应用价值。
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公开(公告)号：CN104077754A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410315974.9
申请日：2014-07-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对称性的视网膜血管滤波增强方法，包括步骤：对原始视网膜图像进行灰度化处理，再进行二维多尺度高斯滤波；利用滤波后的信息计算梯度合成向量；计算图像每一点在不同尺度下的梯度方向参数、每一点的梯度幅值参数、每一点的灰度参数；计算得到基于对称性的多尺度视网膜血管滤波增强函数，使用该血管函数对视网膜图像进行滤波，达到视网膜血管滤波增强的效果。本发明能对视网膜血管结构进行增强，同时可以有效抑制视盘等非血管结构，对视网膜图像血管分割、视网膜图像分析以及视网膜图像的配准中有重要的辅助处理和实际应用价值。
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公开(公告)号：CN110277086A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910551954.4
申请日：2019-06-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 青岛智能产业技术研究院 , 国网天津市电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于电网调度知识图谱的语音合成方法、系统及电子设备，合成步骤为：根据电网调度异构数据构建电网调度知识图谱；在电网调度知识图谱中进行知识匹配，生成语义关系值；根据语义关系值高低进行排序，将语义关系值最高的实体关系作为调度信令；当调度信令的语义关系值大于预设值时，获取与其对应的文字信令信息；对文字信令信息进行语句拼接，生成文本格式信令语句；导入电网调度知识图谱中的语音参数，同时嵌韵律及情感特征，将文本格式信令语句作为整体进行参数转码合成，生成并输出语音信息。本发明能够在满足电网调度业务实时性要求的前提下，提供音质更高，信令更加准确，更加自然流畅的合成语音。
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公开(公告)号：CN103020910A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210520144.0
申请日：2012-12-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于各向异性和各向同性的视网膜图像特征点增强方法，包括：用高斯滤波器对视网膜灰度图像I(x，y)进行计算滤波，得到高斯滤波图像VG(x，y)，x，y表示坐标；用基于海森矩阵的多尺度滤波器对高斯滤波图像VG(x，y)再次进行滤波，得到多尺度滤波图像VH(x，y，s)，s为对应尺度；计算多尺度图像VH(x，y，s)每一点的两个特征值λ1(x，y)和λ2(x，y)对应的两个特征向量v1(x，y)和v2(x，y)；利用各向异性和各向同性计算多尺度滤波图像VH(x，y，s)的相对各向异性测度RA以及各向同性测度AR；利用相对各向异性测度RA以及各向同性测度AR，得到特征点增强血管函数Vs(x，y)，使用该血管函数对视网膜图像进行滤波，得到特征点增强图像。本发明对视网膜图像的交叉点和分叉点有明显的增强效果，增强和提取的准确率也很高。
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公开(公告)号：CN103020910B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201210520144.0
申请日：2012-12-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于各向异性和各向同性的视网膜图像特征点增强方法，包括：用高斯滤波器对视网膜灰度图像I(x，y)进行计算滤波，得到高斯滤波图像VG(x，y)，x，y表示坐标；用基于海森矩阵的多尺度滤波器对高斯滤波图像VG(x，y)再次进行滤波，得到多尺度滤波图像VH(x，y，s)，s为对应尺度；计算多尺度图像VH(x，y，s)每一点的两个特征值λ1(x，y)和λ2(x，y)对应的两个特征向量v1(x，y)和v2(x，y)；利用各向异性和各向同性计算多尺度滤波图像VH(x，y，s)的相对各向异性测度RA以及各向同性测度AR；利用相对各向异性测度RA以及各向同性测度AR，得到特征点增强血管函数Vs(x，y)，使用该血管函数对视网膜图像进行滤波，得到特征点增强图像。本发明对视网膜图像的交叉点和分叉点有明显的增强效果，增强和提取的准确率也很高。
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