瀏覽量：310,轉(zhuǎn)發(fā)量：73,閱讀時(shí)長(zhǎng)：561分鐘,米境通跨境電商ERP

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四、Amazon跨境電商選品來源相關(guān)圖片展示

Amazon跨境電商選品來源基于云平臺(tái)的停車場(chǎng)車位指示方法，包括：移動(dòng)終端獲取車輛的停車圖像信息；移動(dòng)終端提取提車圖像信息所包括的目標(biāo)特征信息；移動(dòng)終端將目標(biāo)特征信息上傳基于云平臺(tái)的停車場(chǎng)地圖內(nèi)，并獲取目標(biāo)特征信息在停車場(chǎng)地圖的位置；移動(dòng)終端定位移動(dòng)終端，獲取移動(dòng)終端實(shí)時(shí)位置；云平臺(tái)獲取移動(dòng)終端實(shí)時(shí)位置，并根據(jù)目標(biāo)特征信息在停車場(chǎng)地圖的位置，得到移動(dòng)終端實(shí)時(shí)位置達(dá)到目標(biāo)特征信息所在位置的路線；云平臺(tái)將將路線反饋至移動(dòng)終端。解決大型停車場(chǎng)中尋找車輛停放位置的過程中，會(huì)花費(fèi)較多的時(shí)間對(duì)環(huán)境進(jìn)行比較確認(rèn)，而在停車用戶通過不同的人行通道進(jìn)出停車場(chǎng)時(shí)，還需要花費(fèi)更多的時(shí)間確認(rèn)所處方位的問題。Amazon跨境電商選品來源基于模型生長(zhǎng)聚類的說話人快速識(shí)別方法及系統(tǒng)，所述方法包括模型訓(xùn)練和模型識(shí)別，模型訓(xùn)練包括采集包括說話人在內(nèi)的多人的聲紋信號(hào)；對(duì)各聲紋信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理并提取聲紋特征參數(shù)，形成多個(gè)模型；采用模型生長(zhǎng)聚類算法對(duì)所有的模型進(jìn)行自適應(yīng)歸類；模型識(shí)別包括采集說話人的語音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理并提取聲紋特征參數(shù)，計(jì)算待識(shí)別語音信號(hào)的特征參數(shù)到各類代表的似然度，以似然度最大原則選擇所屬的類，進(jìn)而與選擇的類中所有模型計(jì)算似然得分，得分最高的模型即為識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明方法無需將待識(shí)別語音特征與所有模型進(jìn)行匹配，因此匹配時(shí)間短、實(shí)時(shí)性好，能夠很好地適應(yīng)大規(guī)模的模型庫。

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