<thead id="3jag6"><rt id="3jag6"><noscript id="3jag6"></noscript></rt></thead>
  • <s id="3jag6"><track id="3jag6"><menuitem id="3jag6"></menuitem></track></s>
       
        

        <sub id="3jag6"><p id="3jag6"></p></sub>
          <style id="3jag6"></style>
          
国产精品久久久久久久网,人人妻人人澡人人爽国产,亚洲中文字幕无码爆乳APP,免费大片黄国产在线观看,无码抽搐高潮喷水流白浆,国产久免费热视频在线观看,国产亚洲精品成人aa片新蒲金,久久久97丨国产人妻熟女































          
    
          

        
       



    
          

          






    
    
    
    Document
    




          
    
          
        
          
            
        
          
        
          
            
        
          
    
          
    
          
        
          
            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
        首頁
        專利交易
        IP管家助手
        科技果

        科技人才

        科技服務(wù)
        國際服務(wù)
        商標交易
        會員權(quán)益
        需求市場

        
        關(guān)于龍圖騰

        
        
        
        
        
        
    
          
    
          
        
        
             / 

            
            
            免費注冊
        
    
          

          



          
    
          
        到頂部
        到底部
    
          

          















          
    
    
          
        
        
          
            
            
            
            
            
            
            
            

            
            
          
                
          
                    
                    清空
                    搜索
                
          
            
          

            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
          
        
        
        
    
          

          








          
      
          
          
          
            
          
                
          
                  
          
                  	
                  	
                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及車輛駕駛技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種車輛駕駛夜視輔助感知系統(tǒng)，圖像獲取模塊根據(jù)車輛的夜視紅外圖像提取車輛道路區(qū)域，劃分為多個分割車輛道路區(qū)域；區(qū)域分類模塊對分割車輛道路區(qū)域進行分析，確定對應(yīng)的區(qū)域類別，區(qū)域類別包括干擾道路區(qū)域和感知道路區(qū)...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于圖像視覺的鎂金屬工件加工智能監(jiān)控系統(tǒng)，其核心是通過圖像采集模塊采集切削面的工件切削圖像及工件紅外圖像；通過圖像處理模塊對工件紅外圖像進行切削熱流特征提取，得到工件紅外圖像對應(yīng)的熱流特征矩陣；圖像特征提取模塊構(gòu)建粉塵附著連...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及一種電纜隧道裂縫滲水識別方法、裝置和計算機設(shè)備。所述方法包括：對電纜隧道圖像進行反相處理，以得到反相圖像；通過識別模型中的融合子模型對電纜隧道圖像和反相圖像進行處理，確定雙相融合特征；基于雙相融合特征和識別模型中的增強子模型，對電...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種基于全模態(tài)理解的鏡頭標簽提取方法、設(shè)備和介質(zhì)，涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，提出的方法包括：將原始視頻切分為多個語義完整的片段單元，并為每個片段標注鏡像屬性標簽形成標注數(shù)據(jù)集；基于視覺語言模型，使用標注數(shù)據(jù)集進行有監(jiān)督訓(xùn)練；所述視覺...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了一種工地現(xiàn)場污染源分析方法及系統(tǒng)，基于預(yù)設(shè)高斯擴散模型以及環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)確定工地現(xiàn)場各監(jiān)測區(qū)域的大氣污染源強度信息，通過預(yù)先訓(xùn)練的目標檢測模型對視頻流進行檢測識別，并基于預(yù)設(shè)多維評分模型、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、檢測識別結(jié)果和大氣...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種攪拌車罐內(nèi)混凝土坍落度實時檢測方法、介質(zhì)和設(shè)備，通過融合視覺與慣性測量數(shù)據(jù)實現(xiàn)高精度動態(tài)檢測。該方法具體包括：采集攪拌罐內(nèi)混凝土的視頻流及IMU姿態(tài)數(shù)據(jù)；檢測罐口內(nèi)側(cè)預(yù)設(shè)的至少三個定位標記點，基于相鄰幀間標記點像素位移構(gòu)建仿...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種面向淺海生物模型的密度檢測和入侵預(yù)警的方法，包括如下步驟：步驟一、密度檢測：系統(tǒng)首先利用基于改進YOLO算法的目標檢測模塊對輸入的圖像或視頻幀進行分析，識別出其中的淺海生物目標，并確定其類別，結(jié)合圖像處理方法實現(xiàn)淺海生物密度...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請?zhí)峁┝艘环N高斯編碼模型訓(xùn)練方法、室內(nèi)占用預(yù)測方法、設(shè)備和介質(zhì)，其中，模型訓(xùn)練方法包括：對樣本室內(nèi)場景圖像進行特征提取，得到樣本室內(nèi)場景圖像對應(yīng)的樣本圖像特征圖，根據(jù)樣本圖像特征圖，采用預(yù)設(shè)初始高斯編碼模型對隨機生成的初始高斯特征進行更...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請?zhí)峁┝艘环N模型訓(xùn)練方法、室內(nèi)場景占用預(yù)測方法、設(shè)備和介質(zhì)，模型訓(xùn)練方法包括：獲取室內(nèi)場景數(shù)據(jù)集，根據(jù)空間語義集，對各圖像幀進行占用預(yù)測，得到各圖像幀的實際空間占用信息，根據(jù)每個室內(nèi)場景的當前圖像幀的實際空間占用信息、歷史圖像幀的實際空...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請?zhí)峁┮环N場景感知模型的訓(xùn)練方法、設(shè)備、機器人控制方法及機器人，涉及機器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括根據(jù)多個三維點的空間位置信息和初始特征，采用預(yù)設(shè)高斯解碼器獲取多個三維點的高斯幾何特征和第一語義特征；在多個視角下，對三維高斯點云圖進行三維...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提出了一種基于時空自適應(yīng)融合與地理特征的土地性質(zhì)檢測方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待檢測地塊的采樣圖像、地塊屬性數(shù)據(jù)和數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)；采用Swin Transformer模型結(jié)合地類紋理自適應(yīng)融合模塊GTAF從采樣圖像中提取...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及一種基于多層次模態(tài)交互的顯著目標分割方法及系統(tǒng)，屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取待測圖像的RGB圖像和熱紅外圖像，并提取多個層次特征圖；將同層次的多模態(tài)特征圖輸入至三重注意力融合模塊，在該模塊中獲取同層次不同模態(tài)特征圖的差異特征...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開一種車輛駕駛意圖識別方法及系統(tǒng)，涉及智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括采集待測駕駛員的正面影像、側(cè)面影像和車輛的前向影像數(shù)據(jù)；通過漸進式分組卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次化分組策略對多視角影像數(shù)據(jù)的進行特征提取；采用跨視角一致性學(xué)習(xí)對提取的多視角影...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的城市管道缺陷識別方法，涉及缺陷識別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明獲取用于訓(xùn)練管道缺陷識別模型的數(shù)據(jù)集；構(gòu)建并利用所述數(shù)據(jù)集訓(xùn)練管道缺陷識別模型；其中，管道缺陷識別模型中，至少一個相鄰的最大池化層和多分支特征提取塊之間插設(shè)語義增...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本申請涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種模型訓(xùn)練方法、關(guān)鍵點選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)的第一高維特征圖和變換圖像數(shù)據(jù)的第二高維特征圖；通過關(guān)鍵點檢測模塊輸出的第一預(yù)測關(guān)鍵點概率圖、第一預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了一種動態(tài)障礙物識別方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先提取不同幀圖像中的動態(tài)障礙物區(qū)域，進而在各區(qū)域中選出最大、中等縮放及最小縮放障礙物區(qū)域；隨后對三類區(qū)域分別獲取多層低頻圖像，經(jīng)同一尺度對齊相加后得到對應(yīng)的低頻增強圖像；最后...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供基于多模態(tài)融合的紅外熱成像建筑外立面缺陷智能診斷方法，涉及建筑檢測技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：同步采集紅外熱成像、可見光圖像及三維點云數(shù)據(jù)構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集；采用改進形態(tài)學(xué)分水嶺算法分割熱斑區(qū)域并提取輪廓與溫度特征；基于雙分支注意力網(wǎng)絡(luò)識別...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明提供了變流器換相失敗故障診斷方法，屬于相控變流器領(lǐng)域，包括將變流器運行的輸出電壓轉(zhuǎn)換為二維圖像數(shù)據(jù)，將變流器運行的輸出電壓以及二維圖像數(shù)據(jù)一起輸入預(yù)先訓(xùn)練的雙路卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)先訓(xùn)練的雙路卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一維數(shù)據(jù)處理通道和二維數(shù)據(jù)處理...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
						
          • 
							
							
            
					    		
								
            
								      本發(fā)明公開了基于AI視覺識別的智能精準抽檢牛肉丸的方法，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)，屬于計算機視覺和深度神經(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制，通過動態(tài)通道加權(quán)來初步提...
								
            
							
            
							
						
            • 
					
                    
          
                
          

                 
          
                 	
		            	首頁
		            	上一頁
		            	
		            	14
		            	
		            	下一頁
                 	
                 	
            	
          
            
          
            
          
                
          
                  
          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







主站蜘蛛池模板：
18禁网站免费无遮挡无码中文|
色护士极品影院|
中文字幕理伦午夜福利片|
国产成人愉拍免费视频|
国产成人夜色高潮福利影视|
亚洲人成网线在线播放VA|
亚洲综合色区另类av
|
国内a∨免费播放|
四虎在线播放亚洲成人|
国产毛1卡2卡3卡4卡网站|
精选国产av精选一区二区三区|
四虎影视一区二区精品|
白丝乳交内射一二三区|
人妻精品丝袜一区二区无码av|
久久天天婷婷五月俺也去|
日本护士╳╳╳hd少妇|
久久婷婷五月综合色欧美蜜芽|
99久久婷婷国产综合亚洲|
午夜精品无人区乱码1区2区|
国产精品一区在线蜜臀|
久久99精品国产麻豆婷婷|
5060国产午夜无码专区|
亚洲精品夜夜夜妓女网|
日本另类αv欧美另类aⅴ|
久久天堂综合亚洲伊人hd|
亚洲暴爽av人人爽日日碰|
中日韩黄色基地一二三区|
免费大片av手机看片不卡|
无码h黄肉动漫在线观看|
久久国产精品2020免费|
99热久久最新地址|
亚洲女同成av人片在线观看|
国产精品日日摸夜夜添夜夜添2021
|
国产精品18禁污污网站|
国产69精品久久久久久久
|
真人性囗交视频|
麻豆国产尤物av尤物在线观看|
国产综合色一区二区三区|
欧洲免费无码视频在线|
亚洲人成影院在线无码按摩店|
日本一区二区在线高清观看|