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          • 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域,公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)融合的農(nóng)田遮擋作物識別方法,包括:獲取RGB圖像和深度圖像;通過跨模態(tài)動態(tài)融合模塊融合RGB圖像和深度圖像,提取融合圖像的第一圖像特征和第二圖像特征,自適應(yīng)融合第一圖像特征和第二圖像特征,...
          • 本申請公開了基于雙分支對齊的域自適應(yīng)高光譜圖像分類方法,通過利用優(yōu)化后的教師網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)共享至學(xué)生網(wǎng)絡(luò),學(xué)生網(wǎng)絡(luò)處理目標(biāo)域高光譜樣本數(shù)據(jù),得到偽標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù),篩選偽標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)和目標(biāo)域高光譜樣本數(shù)據(jù),類別數(shù)量均衡的樣本數(shù)據(jù);基于所述圖結(jié)構(gòu)分支...
          • 本發(fā)明涉及公共科學(xué)平臺的圖像分類與用戶參數(shù)度估計技術(shù)領(lǐng)域,質(zhì)量控制機(jī)制篩除不可靠的標(biāo)注易受到隨機(jī)點擊的干擾,且用戶參與度量化與分析方面存在顯著缺陷,本發(fā)明提供一種面向公共平臺用戶參與多任務(wù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型及分類方法通過集成貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及大規(guī)...
          • 本發(fā)明公開一種基于生物視覺特征解析的息肉分割方法受生物視覺機(jī)制的深刻啟發(fā),設(shè)計了息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該息肉分割卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由編碼器和解碼器。解碼器通過3個核心模塊即并行特征解析模塊、空間通道注意力融合模塊和特征精細(xì)模塊協(xié)同工作,提取深度信...
          • 本申請公開了一種自適應(yīng)配準(zhǔn)框架的開發(fā)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法包括將原始圖像輸入配準(zhǔn)模型和預(yù)先訓(xùn)練的三維醫(yī)學(xué)視覺基礎(chǔ)模型VFM中,所述配準(zhǔn)模型用于預(yù)測變形場,所述VFM用于通過使用雙圖像視覺查詢?nèi)诤螧IVQF技術(shù)以提取特征向量并生成分割掩碼;利...
          • 本發(fā)明涉及一種序列遙感圖像海上多運動艦船目標(biāo)跟蹤方法,包括:在單幅圖像中采用滑動窗口和自適應(yīng)閾值方法自適應(yīng)獲取海面上的感興趣目標(biāo);基于形態(tài)先驗知識和兩兩關(guān)聯(lián)算法,生成序列圖像檢測結(jié)果;構(gòu)建已有軌跡與當(dāng)前檢測結(jié)果間的相似度矩陣;將已有軌跡和當(dāng)...
          • 本發(fā)明公開了一種風(fēng)致響應(yīng)的玉米位姿多源實時檢測系統(tǒng)、裝置與方法,屬于計算機(jī)測控技術(shù)應(yīng)用與農(nóng)業(yè)航空技術(shù),該檢測系統(tǒng)包括:幅擺角檢測模塊用于獲取風(fēng)場狀態(tài)下玉米植株的姿態(tài)圖像組;加速度檢測模塊通過標(biāo)記點的運動狀態(tài)獲得風(fēng)場狀態(tài)下玉米植株的標(biāo)記點的運...
          • 本申請公開了一種基于全景圖像的玻璃檢測方法、設(shè)備及介質(zhì),先獲取RGB全景圖像作為原始輸入,然后利用目標(biāo)檢測模型對圖像進(jìn)行檢測,得到玻璃區(qū)域分割結(jié)果,接著基于分割結(jié)果得到玻璃區(qū)域預(yù)測圖像。其中,檢測模型包括編碼模塊、多途徑特征提取模塊和解碼模...
          • 本發(fā)明適用于電力線路巡檢技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于改進(jìn)YOLO網(wǎng)絡(luò)的電力線路金屬腐蝕檢測與區(qū)域分割方法,其方法包括:將采集的可見光圖像和紅外光譜圖像對齊空間位置;對可見光圖像進(jìn)行去霧處理后,基于顏色偏移特征和紋理畸變特征判定去霧處理后的圖像是...
          • 本發(fā)明提供一種基于全向特征融合的圖像超分辨率重建方法和裝置。該方法包括:獲取待重建的低分辨率圖像,將其輸入至訓(xùn)練好的圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像重建,得到高分辨率圖像;圖像超分辨網(wǎng)絡(luò)包括淺層特征提取模塊、深層特征提取模塊和圖像重構(gòu)模塊;深層特征...
          • 本申請適用于防雷技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種防雷數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取防雷數(shù)據(jù),所述防雷數(shù)據(jù)包括以下至少一項:防雷器脫扣狀態(tài)數(shù)據(jù)、防雷器漏電流數(shù)據(jù)、防雷器溫度數(shù)據(jù)、雷擊電涌數(shù)據(jù);對所述防雷數(shù)據(jù)進(jìn)行壽命分析處理,生成壽命...
          • 本發(fā)明公開了一種民航聯(lián)運特殊比例分?jǐn)倕f(xié)議評估系統(tǒng)及評估方法,其中該系統(tǒng)包括:協(xié)議維護(hù)模塊、試算條件維護(hù)模塊、數(shù)據(jù)篩選模塊、試算分?jǐn)偰K、結(jié)果分析模塊;協(xié)議維護(hù)模塊用于接收待簽訂的SPA協(xié)議信息;試算條件維護(hù)模塊用于接收用戶輸入的參與本次SP...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工智能的工程造價概算設(shè)計優(yōu)化方法,具備以下有益效果:(1)通過引入人工智能技術(shù),自動處理分析大量工程數(shù)據(jù),大幅提高數(shù)據(jù)處理效率;(2)利用人工智能算法對工程數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析和校驗,減少人為錯誤;(3)對工程項目的多維...
          • 多源文本向量融合的高質(zhì)量文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取多個生成式模型在同一任務(wù)下輸出的多源文本集合;通過預(yù)訓(xùn)練模型的嵌入層對多源文本進(jìn)行向量嵌入,得到多源文本向量集合;將多源文本向量輸入多向量融合層,通過動態(tài)加權(quán)平均算法進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及材料鍛造成形領(lǐng)域,公開輪轂軸承動態(tài)再結(jié)晶微觀組織演變可視化預(yù)測方法,步驟如下:對原材料進(jìn)行等溫?zé)釅嚎s試驗基于試驗數(shù)據(jù)建立原材料本構(gòu)模型、峰值應(yīng)變模型、臨界應(yīng)變模型和動態(tài)再結(jié)晶及晶粒尺寸模型;結(jié)合材料塑性成形技術(shù),建立鐓粗、預(yù)鍛和終...
          • 本發(fā)明提供一種基于熱量流法的光熱發(fā)電系統(tǒng)建模方法、裝置及電子設(shè)備,涉及電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。其中,基于熱量流法的光熱發(fā)電系統(tǒng)建模方法,包括:依照光熱發(fā)電系統(tǒng)中熱交換介質(zhì)和工質(zhì)各自的循環(huán)回路,依次連接作為熱交換節(jié)點的熱量流模型的各端口,作為功率輸...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的減隔震支座優(yōu)化設(shè)計方法,包括:以減隔震支座的設(shè)計參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)并以橋梁目標(biāo)響應(yīng)數(shù)據(jù)作為輸出數(shù)據(jù)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫,所述設(shè)計參數(shù)包括減隔震支座的屈服力和屈后剛度,所述目標(biāo)響應(yīng)數(shù)據(jù)包括橋墩墩底彎矩和支座變形;利用...
          • 本發(fā)明提出了一種基于矢量磁路理論的硅鋼片磁滯回線的計算方法、系統(tǒng),利用了矢量磁路理論中提出的磁阻、磁感和磁容三種磁路參數(shù)與磁場頻率之間的關(guān)系來計算磁滯回線。所提出的方法適用于硅鋼片制成的閉合磁路,如變壓器、愛潑斯坦方圈、濾波器等。只需要測定...
          • 本發(fā)明公開了一種復(fù)雜端面汽車半軸的平鍛模具及其設(shè)計方法和鍛壓方法,屬于半軸加工技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取目標(biāo)半軸的體積V0和軸端長度L0;根據(jù)目標(biāo)半軸的體積V0和棒料的直徑D<...
          • 本發(fā)明涉及電力桿塔技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種用于電力桿塔資源重復(fù)利用的線路拓?fù)渖煞椒ā<夹g(shù)方案如下:一種用于電力桿塔資源重復(fù)利用的線路拓?fù)渖煞椒ǎㄒ韵虏襟E:步驟S1、從電網(wǎng)線路圖Grid中抽取每個桿塔的信息,每個桿塔的信息表示為一個三元...
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