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          • 本公開提供了一種面向小目標(biāo)的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)及其訓(xùn)練方法、檢測方法,包括:編碼器結(jié)構(gòu)和解碼器結(jié)構(gòu);編碼器結(jié)構(gòu)包括雙分支混合編碼器,包括Transformer編碼器分支和CNN編碼器分支;Transformer編碼器分支包括多個Transform...
          • 本申請涉及一種端到端脈沖星候選體識別方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備。所述方法包括:獲取脈沖星候選體信號對應(yīng)的原始脈沖星候選圖像,對原始脈沖星候選圖像進(jìn)行增強處理,得到脈沖星候選圖像;對脈沖星候選圖像中子圖進(jìn)行標(biāo)注,構(gòu)建用于識別脈沖星信號類型的目標(biāo)數(shù)...
          • 本申請涉及一種脈沖星候選體識別模型構(gòu)建方法及脈沖星候選體識別方法;獲取預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集,對預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集中各脈沖星候選體樣本圖像進(jìn)行子圖切分處理,得到目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集;對目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注處理,構(gòu)建標(biāo)注后的目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集;利用標(biāo)注后的目...
          • 本發(fā)明公開了一種面向光譜未覆蓋波段的遙感影像空?譜融合方法,首先對全色影像與多光譜影像進(jìn)行預(yù)處理,構(gòu)建用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的降分辨率與全分辨率樣本庫;然后采用監(jiān)督?無監(jiān)督并行學(xué)習(xí)策略,構(gòu)建波段自引導(dǎo)注意力模塊、跨分辨率跨通道交互學(xué)習(xí)模塊、多尺度殘差...
          • 本申請涉及一種基于鄰域幾何嵌入的點云學(xué)習(xí)特征表示方法及裝置。所述方法包括:獲取車輛周圍三維空間環(huán)境的3D點云數(shù)據(jù);對3D點云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到初始點特征表示;利用預(yù)先設(shè)置的鄰域確定策略構(gòu)建目標(biāo)點的多尺度鄰域;在多尺度鄰域內(nèi)每個鄰域中根據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種利用殘差膠囊網(wǎng)絡(luò)的建筑物屋頂類型遙感識別方法,該方法包括獲取樣本屋頂遙感影像,得到屋頂樣本庫;所述屋頂樣本庫中的屋頂遙感影像數(shù)量為M,分別記為第一影像至第M影像;獲取對應(yīng)的屋...
          • 本發(fā)明涉及物料識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種物料種類及容量的圖像識別方法與系統(tǒng),包括:根據(jù)任意兩個相鄰超像素塊中像素點的灰度信息、梯度信息和飽和度信息,獲得任意兩個相鄰超像素塊之間的相似度,并用于區(qū)域生長,獲得每個儲料倉物料圖像中的若干個區(qū)域;...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種發(fā)動機(jī)生產(chǎn)線裝配用實時監(jiān)控方法,該方法通過將當(dāng)前檢測點圖像與上一檢測點圖像進(jìn)行時序分析,能夠捕捉裝配過程中的細(xì)微變化,及時發(fā)現(xiàn)漏裝、錯裝等問題,顯著降低缺陷流入下一工序的風(fēng)險,利用預(yù)訓(xùn)練的圖像生成模型...
          • 本申請?zhí)峁┮环N高架庫貨物視覺識別盤點方法及相關(guān)設(shè)備,該方法包括:獲取貨箱區(qū)域圖像,進(jìn)行灰度變換和降噪得到標(biāo)簽局部信息圖像序列,識別投影角度偏差和距離誤差引起的焦點模糊和光線折射,生成貨箱標(biāo)簽圖像集;根據(jù)紋理細(xì)節(jié)確定紋理特征集,根據(jù)紋理特征集...
          • 本發(fā)明屬于圖像分析的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖像處理的禽蛋智能分揀方法,解決對禽蛋的自動化分級準(zhǔn)確性較差的技術(shù)問題,包括以下步驟:S1,采集禽蛋的三路圖像數(shù)據(jù);S2,重構(gòu)禽蛋的三維點云數(shù)據(jù),提取裂紋或形變?nèi)毕莸牧炕瘞缀翁卣鳎籗3,提取潔凈...
          • 本發(fā)明提供了一種遙感場景圖引導(dǎo)的語義信息推理方法,可應(yīng)用于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對遙感圖像進(jìn)行分割,生成場景分割圖;執(zhí)行目標(biāo)檢測,生成圖像塊集合;對圖像全局特征及圖像塊集合進(jìn)行細(xì)粒度解析,生成場景描述文本;進(jìn)行語法解析,提取物體...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體的是一種建設(shè)工程施工合同要素提取方法與裝置,包括:以合同樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)目錄映射,將映射后處于同一表達(dá)形式下的合同樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行要素提取,得到多個基礎(chǔ)要素;建立各基礎(chǔ)要素之間的語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),以基礎(chǔ)要素之間的連接...
          • 一種基于跨模態(tài)特征融合的開放詞匯目標(biāo)檢測方法及裝置,在模型的多個階段中添加深度特征融合方法,實現(xiàn)圖片與文本特征信息之間的交互功能,學(xué)習(xí)高質(zhì)量的語言感知視覺表征和實現(xiàn)卓越的遷移學(xué)習(xí)性能,以增強開放詞匯目標(biāo)檢測模型的泛化能力,從而提高模型對于未...
          • 本發(fā)明公開了一種基于擴(kuò)散變壓器先驗的三維人體姿態(tài)估計方法及系統(tǒng),屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域。本發(fā)明利用預(yù)訓(xùn)練的動作?擴(kuò)散Transformer模型所學(xué)習(xí)到的人體運動分布作為先驗知識,以約束世界坐標(biāo)系下的人體姿態(tài)估計結(jié)果,使得在不需要三維真實標(biāo)注監(jiān)督...
          • 本發(fā)明提供基于機(jī)器視覺及云計算的無人商店顧客行為檢測系統(tǒng),涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,包括:需求預(yù)測模塊,用于基于無人商店的歷史客流量和客流量影響信息,預(yù)測未來客流量;資源調(diào)整模塊,用于基于未來客流量,分配邊緣計算資源和云計算資源;信息采集模塊,...
          • 本發(fā)明屬于人臉識別技術(shù)領(lǐng)域,為解決傳統(tǒng)技術(shù)中光照補償效果有限,導(dǎo)致無法正確識別學(xué)生,進(jìn)而造成考勤數(shù)據(jù)存在偏差的問題,公開了一種基于人臉識別的考勤方法及裝置,本發(fā)明將人臉光照模型應(yīng)用至光照補償中,即基于該模型來確定出人臉圖像中各像素點的光照濾...
          • 本申請涉及一種車輛日志上報方法、系統(tǒng)、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括:通過電子控制單元中設(shè)置的與該電子控制單元中設(shè)置的多個軟件組件通信連接的日志代理服務(wù)模塊接收各軟件組件發(fā)送的填充有車輛健康報告日志的全局結(jié)構(gòu)體變量,并從全局結(jié)構(gòu)體...
          • 本發(fā)明屬于遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種含火災(zāi)復(fù)盤的消防遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)處理模塊、路徑擬合模塊、響應(yīng)分析模塊、狀態(tài)判斷模塊、映射修正模塊;本發(fā)明中通過獲取火災(zāi)階段空間構(gòu)型參數(shù)和時間序列記錄,提供了更多維的火災(zāi)時空信息,標(biāo)注火災(zāi)關(guān)鍵節(jié)點...
          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警裝置及方法,本發(fā)明提出以下方案,通過獲取目標(biāo)區(qū)域的重力場梯度變化率,從所有空腔單元中篩選出多個候選連通單元,結(jié)合三向壓力傳感器采集的壓力波特征參數(shù),利用壓力波傳播時間變異系數(shù)和優(yōu)勢傳播...
          • 本申請涉及電纜通道監(jiān)測領(lǐng)域,公開了一種基于振動監(jiān)測的電纜通道防外破監(jiān)測方法和系統(tǒng),方法包括:分別獲取多個電纜通道路線的多個檢測節(jié)點對應(yīng)的振動數(shù)據(jù);當(dāng)?shù)谝粰z測節(jié)點對應(yīng)的第一振動數(shù)據(jù)滿足第一檢測條件時,獲取第一檢測節(jié)點所屬的第一電纜通道路線內(nèi)的...
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