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          • 本發(fā)明公開了基于動態(tài)蒸餾的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,其具體包括:根據(jù)圖像區(qū)域特征熵值對輸入圖像動態(tài)劃分非均勻網(wǎng)格;構(gòu)建教師模型和學(xué)生模型,輸入非均勻網(wǎng)格圖像后提取各網(wǎng)格節(jié)點特征向量并計算特征差異度;基于特征差異度動態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種生成式胸部X射線圖像廣義零樣本識別方法及系統(tǒng),涉及醫(yī)學(xué)圖像自動識別技術(shù)領(lǐng)域,包括病理區(qū)域局部增強模塊和擴散生成模塊,步驟包括:獲取多個類別的胸部X射線圖像數(shù)據(jù)集并進行預(yù)處理工作,按照比例將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集與測試集;構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多場景和可見光圖像識別的視覺系統(tǒng)及方法,涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,包括:在目標場景中同步采集偏振光信息與光強信息,構(gòu)建矢量參數(shù)矩陣;基于矢量參數(shù)矩陣構(gòu)建反光抑制權(quán)重,生成反光抑制后的光強圖像,并結(jié)合光源色溫和絕對光照強度構(gòu)建...
          • 本申請屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于清潔機器人的清潔結(jié)果分析的GIS預(yù)警方法,包括:獲取清潔機器人攝像頭采集的原始圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述原始圖像數(shù)據(jù)分析視角傾斜影響,確定特征點偏移情況,生成失真分布信息;根據(jù)所述失真分布信息對所述原始圖...
          • 本發(fā)明涉及一種融合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與景觀連通性的城市擴張模式識別方法,屬于城市規(guī)劃與地理信息技術(shù)交叉領(lǐng)域。所述方法,包括:基于道路數(shù)據(jù)識別廊道式擴張;通過種子填充與形態(tài)學(xué)閉運算識別城市孔洞,進而識別位于孔洞內(nèi)的內(nèi)填式擴張;基于八鄰域迭代膨脹計算最...
          • 本發(fā)明涉及施工進度監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,具體為橋梁施工安全智慧監(jiān)控方法及系統(tǒng),包括以下步驟:通過傳感器獲取主梁結(jié)構(gòu)與施工設(shè)備數(shù)據(jù),利用互信息算法計算動態(tài)響應(yīng)并生成擾動響應(yīng)時序數(shù)據(jù),構(gòu)建擾動路徑并提取路徑偏移角與跳躍頻率,獲取主梁偏移角與擾動頻率并標...
          • 本發(fā)明公開了一種基于點云數(shù)據(jù)的靶紙識別方法,屬于靶紙識別方法領(lǐng)域,包括以下步驟:步驟一、通過激光雷達采集靶場環(huán)境的原始點云數(shù)據(jù);步驟二、抗雨霧干擾處理;步驟三、大風(fēng)晃動補償;步驟四、基礎(chǔ)曲面重建,執(zhí)行隨機采樣一致性平面擬合;步驟五、褶皺區(qū)域...
          • 本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種水溝電纜槽吊裝一體機施工方法及設(shè)備。獲取施工過程中各個時刻下的雙目圖像,并基于像素點的灰度與位置特征進行配準,生成高精度深度圖;對單目圖像進行劃分得到待處理區(qū)域,并利用區(qū)域相似性實現(xiàn)跨時刻匹配,得到匹...
          • 本發(fā)明公開了一種融合像素級先驗知識與模板匹配的SAR目標檢測方法,根據(jù)SAR目標切片數(shù)據(jù)集,獲取目標的強度統(tǒng)計信息;依據(jù)先驗知識,通過滑動窗遍歷待檢測全景圖,獲得像素點位置信息;進行K?means聚類得到初步預(yù)測目標的中心位置坐標;使用網(wǎng)格...
          • 本發(fā)明公開了一種基于事件相機的端到端實時小目標無人機檢測方法,屬于無人機檢測技術(shù)領(lǐng)域,首先同步采集RGB圖像與事件流,并將事件流處理為時空體素網(wǎng)格,隨后通過SNN和CNN雙流網(wǎng)絡(luò)分別提取事件的動態(tài)特征與RGB的視覺特征,再通過編碼器利用跨注...
          • 本發(fā)明涉及光伏施工檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種光伏施工無人機巡檢圖像智能分析平臺。該平臺通過無人機采集施工目標的實時圖像、位置及環(huán)境參數(shù)信息;檢索歷史巡檢圖像數(shù)據(jù)集合,對圖像特征歸類,提取歷史缺陷和分析數(shù)據(jù),獲得歷史分析分數(shù)集合并優(yōu)化處理為歷史...
          • 一種基于YOLO11改進的高性能工地安全帽檢測方法,屬于人工智能與計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,通過對YOLO11中Neck部分進行結(jié)構(gòu)級輕量化重構(gòu),全面優(yōu)化Neck的計算效率和結(jié)構(gòu)適配性,將傳統(tǒng)Conv模塊替換為由深度卷積和點卷積組合而成的Dept...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N基于大模型的巖體中異常識別方法和裝置,涉及目標檢測、風(fēng)險識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對目標區(qū)域內(nèi)進行視頻采集,得到視頻數(shù)據(jù);對視頻幀的待分割區(qū)域進行隨機采樣,得到不同特征對應(yīng)的提示信息;通過目標圖像分割大模型根據(jù)提示信息和視頻幀...
          • 本發(fā)明公開了一種航運物流實時危險品識別系統(tǒng)及方法,具體涉及物流管理領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括圖像采集模塊、圖像分析模塊、復(fù)核模塊和智能訓(xùn)練模塊;所述圖像采集模塊用于實時采集貨車通過安檢通道時生成的X射線透視圖像;所述圖像分析模塊采用改進的YOLOv...
          • 本發(fā)明公開了一種防爆型智能視頻監(jiān)控控制系統(tǒng),涉及智能安防技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集模塊:用于采集多光譜視頻數(shù)據(jù),生成分區(qū)時序原始數(shù)據(jù)集;特征提取模塊:用于提取像素強度變化,構(gòu)建原生波動譜;聯(lián)動因子構(gòu)建模塊:用于基于同一區(qū)域多通道原生波動譜,構(gòu)建多...
          • 本發(fā)明公開了一種工程車輛的清洗控制方法和控制系統(tǒng),屬于工程車輛維護和保養(yǎng)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的工程車輛的清洗控制方法,首先采集工程車輛的第一圖像和第二圖像,再生成清洗槍在每一掃描時刻的噴嘴流量,清洗槍沿對應(yīng)掃描軌跡作業(yè),第一節(jié)流閥和第二節(jié)流閥保...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的鈦合金顯微組織識別方法、系統(tǒng)及介質(zhì),屬于圖像識別的技術(shù)領(lǐng)域,基于訓(xùn)練后的圖像識別模型,將預(yù)處理后的顯微圖像進行序列化處理,并輸入至Transformer編碼器,并將Transformer編碼器提取的特征分別輸出...
          • 一種財務(wù)單據(jù)處理方法、裝置及電子設(shè)備,涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。在該方法中,獲取待處理的財務(wù)單據(jù)的原始圖像;獲取變更后的目標業(yè)務(wù)規(guī)則和與目標業(yè)務(wù)規(guī)則相關(guān)的關(guān)鍵字段和差異區(qū)域描述符;根據(jù)關(guān)鍵字段匹配對應(yīng)的目標模板;根據(jù)目標業(yè)務(wù)規(guī)則和差異區(qū)域描述符,對...
          • 本申請適用于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種票據(jù)識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),待識別票據(jù)的多模態(tài)特征是融合待識別票據(jù)的不同類型的信息得到的特征,不同類型的信息能夠進行互補與對齊,使得待識別票據(jù)的多模態(tài)特征能夠更準確的表征待識別票據(jù)的圖像,得到...
          • 本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種輕量化井下非規(guī)則形狀防護裝備識別方法,包括數(shù)據(jù)采集;構(gòu)建目標識別模型識別數(shù)據(jù)集中圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的目標特征,目標識別模型以YOLOv11模型為基礎(chǔ),其主干網(wǎng)絡(luò)為星形主干網(wǎng)絡(luò),頸部網(wǎng)絡(luò)設(shè)計雙分支CAA和DSC...
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