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          • 本發(fā)明公開了基于AI視覺識別的智能精準(zhǔn)抽檢牛肉丸的方法,涉及食品智能檢測技術(shù)領(lǐng)域。包括有:S1:構(gòu)建缺陷數(shù)據(jù):通過牛肉丸樣本的微觀形貌和3D表面形貌,構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時通過多物理場建模,生成虛擬牛肉丸缺陷樣本,并通過所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對所述...
          • 本發(fā)明公開了一種多尺度的YOLOv8頸部網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:將YOLOv8頸部網(wǎng)絡(luò)中用于特征提取的普通卷積替換為多尺度卷積,并在特征拼接模塊后加入通道注意力機(jī)制,通過動態(tài)通道加權(quán)來初步提...
          • 本申請公開了一種鋼板焊接缺陷紅外圖像檢測方法、設(shè)備及系統(tǒng),該檢測方法包括以下:獲取鋼板焊接缺陷紅外圖像的數(shù)據(jù)集;對數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強(qiáng),數(shù)據(jù)預(yù)處理包括小波去噪,數(shù)據(jù)增強(qiáng)包括幾何變換和色彩空間變換;利用預(yù)先構(gòu)建好的改進(jìn)的YOLOv1...
          • 本發(fā)明公開了基于機(jī)器視覺的場景自動標(biāo)定方法分六步:先采集圖像并量化評分,低質(zhì)圖經(jīng)增強(qiáng)重試;再提取目標(biāo)核心特征,依權(quán)重表判有效性;隨后用至少3個異構(gòu)模型并行推理并校驗(yàn)結(jié)果;接著對連續(xù)10幀識別結(jié)果做時空及行為一致性校驗(yàn),不一致則人工復(fù)核;最后...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于圖像識別的固體垃圾智能分揀系統(tǒng)。本發(fā)明中,通過將圖像中邊緣梯度強(qiáng)度與灰度共生對比度統(tǒng)一映射至同一尺度空間并結(jié)合圖像幀序列進(jìn)行置信評分路徑構(gòu)建,能夠提升固體垃圾圖像識別中標(biāo)簽評分的穩(wěn)定性與區(qū)分度,通過評分...
          • 一種基于無人機(jī)圖像分析的高速公路路面病害檢測方法及系統(tǒng),涉及一般的圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,在該方法中,控制無人機(jī)采集初始路面圖像;基于初始路面圖像及灰度分析確定環(huán)境干擾區(qū)域;控制無人機(jī)對環(huán)境干擾區(qū)域采集補(bǔ)充路面圖像;根據(jù)預(yù)設(shè)夾角將初始路面圖像與補(bǔ)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)云模型的桿塔金具的屬性賦能方法與系統(tǒng),包括如下步驟:采集桿塔場景的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),并執(zhí)行預(yù)處理;提取目標(biāo)點(diǎn)云區(qū)域,并執(zhí)行語義分割和實(shí)例提取,生成金具點(diǎn)云集合及對應(yīng)的幾何屬性向量;提取每個金具點(diǎn)云的特征,構(gòu)建多模態(tài)特征張量...
          • 本發(fā)明公開了一種自動裁剪與校正的機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),自動航跡裁剪技術(shù)通過對GPS軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行算法分析,結(jié)合經(jīng)緯度、航向、海拔高度等信息實(shí)現(xiàn)有效航帶提取與裁剪,一方面能去除冗余光譜數(shù)據(jù),大幅減少后續(xù)計(jì)算量,顯著提升數(shù)據(jù)處理速度,解決...
          • 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種面向航空領(lǐng)域的圖像識別工具控制系統(tǒng),系統(tǒng)包括光照姿態(tài)識別模塊、輪廓連貫篩選模塊、時間響應(yīng)提取模塊、置信波動標(biāo)記模塊、采集幀保留模塊。本發(fā)明中,依據(jù)圖像幀的姿態(tài)與光照變化篩選穩(wěn)定區(qū)域,結(jié)合邊緣灰度聚集特征...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于機(jī)器視覺的用戶運(yùn)動視頻圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng),其方法包括:獲取運(yùn)動視頻的穩(wěn)定坐標(biāo);根據(jù)視頻幀的清晰度的變化規(guī)律,將運(yùn)動視頻分為若干視頻分段;基于姿態(tài)估計(jì)算法和標(biāo)準(zhǔn)骨骼模型,獲取各視頻幀的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)和虛擬...
          • 本申請涉及設(shè)備故障檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種智慧水站的故障檢測方法、系統(tǒng)及裝置,本申請?zhí)岢龅姆椒ㄓ糜诎ǜ⊥脖倔w、導(dǎo)軌、升降模組及視覺采集組件的裝置中,通過位置檢測組件與第一圖像傳感器聯(lián)合判斷是否存在異常響應(yīng);若滿足進(jìn)入故障識別條件,基于響...
          • 本發(fā)明涉及海底線性目標(biāo)探測模型的構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種自適應(yīng)語義分割海底線性目標(biāo)探測模型的構(gòu)建方法。所述方法包括以下步驟:獲取海底場景原始圖像數(shù)據(jù),并提取第一特征點(diǎn)與第二特征點(diǎn),分析其間的結(jié)構(gòu)響應(yīng)差異;基于結(jié)構(gòu)響應(yīng)差異,計(jì)算連接路徑的線...
          • 本發(fā)明公開了一種基于重要光線篩選的快速雙反射非視域成像方法,該方法包括:基于NLOS場景對采樣系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定,確定待重建空間的尺寸;改變激光光路照明隱藏空間,獲取主動照明產(chǎn)生的陰影圖像,基于標(biāo)定信息對陰影圖像進(jìn)行處理,得到三維坐標(biāo)下的位姿與陰...
          • 本發(fā)明公開了一種檢測鋼渣單顆粒破碎特征的方法,涉及固廢材料顆粒檢測技術(shù)領(lǐng)域,基于形態(tài)效應(yīng)對于鋼渣單顆粒破碎強(qiáng)度的影響,通過不同加載速率和設(shè)定的量化形態(tài)條件下開展鋼渣單顆粒破碎檢測,得到單顆粒破碎模式和破碎能量,并采用Weibull分布分析顆...
          • 本申請涉及一種投燈像素圖生成應(yīng)用方法及裝置、設(shè)備與介質(zhì),所述方法包括:基于用戶輸入文本,確定待生成的投燈像素圖的圖像解析信息,圖像解析信息包括類型描述信息和內(nèi)容描述信息;識別類型描述信息所屬的類簇,當(dāng)屬于第一類簇時,調(diào)用端到端生成模型根據(jù)類...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多級級聯(lián)與全局?局部融合的磁共振成像數(shù)據(jù)重建方法,它屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1.對采集到的欠采樣k空間數(shù)據(jù)執(zhí)行逆傅里葉變換得到零填充圖像;S2.進(jìn)行正則化或分通道處理;S3.圖像輸入多級級聯(lián)網(wǎng)絡(luò),級聯(lián)塊內(nèi)的...
          • 本發(fā)明公開了一種空中錐套目標(biāo)檢測與定位方法,屬于目標(biāo)跟蹤與定位技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明提出一種空中錐套目標(biāo)跟蹤與定位方法;首先,通過在錐套上安裝近紅外LED燈珠以及在相機(jī)鏡頭上安裝紅外濾光片,完成紅外目標(biāo)圖像采集。然后,提出一種改進(jìn)的YOLOv11...
          • 本發(fā)明公開了用于智能實(shí)體麻將的三維定位方法及系統(tǒng),涉及麻將識別技術(shù)領(lǐng)域。該用于智能實(shí)體麻將的三維定位方法,包括以下步驟:輸送帶輸送影響程度監(jiān)測;輸送通道輸送準(zhǔn)確性監(jiān)測;三維圖像定位準(zhǔn)確性監(jiān)測。本發(fā)明通過進(jìn)行輸送帶輸送影響程度評估以判斷是否進(jìn)...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于SAM的多任務(wù)腦膠質(zhì)瘤自動分割與IDH基因分型方法,實(shí)現(xiàn)分割與分型任務(wù)的協(xié)同優(yōu)化。該方法包括:獲取腦膠質(zhì)瘤多模態(tài)MRI影像數(shù)據(jù)集;對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集,并按照預(yù)設(shè)比例,將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和...
          • 本發(fā)明提供消化道早癌病灶檢測模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì),該方法包括步驟:構(gòu)建多模態(tài)內(nèi)鏡圖像數(shù)據(jù)集并在各模態(tài)下訓(xùn)練早癌病灶檢測模型;訓(xùn)練任意內(nèi)鏡模態(tài)之間可相互轉(zhuǎn)換的生成模型;生成模型評估及優(yōu)化;篩選對應(yīng)匹配的內(nèi)鏡模態(tài)圖像;生成模型補(bǔ)足缺失...
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