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								      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(jìn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(hù)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(qiáng)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種航運(yùn)物流實(shí)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(shí)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(jìn)的YOLOv...
								
            
							
            
							
						
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								      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(biāo)檢測、風(fēng)險識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)進(jìn)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(jìn)行隨機(jī)采樣，得到不同特征對應(yīng)的提示信息；通過目標(biāo)圖像分割大模型根據(jù)提示信息和視頻幀...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于YOLO11改進(jìn)的高性能工地安全帽檢測方法，屬于人工智能與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，通過對YOLO11中Neck部分進(jìn)行結(jié)構(gòu)級輕量化重構(gòu)，全面優(yōu)化Neck的計(jì)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(diǎn)卷積組合而成的Dept...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jī)巡檢圖像智能分析平臺。該平臺通過無人機(jī)采集施工目標(biāo)的實(shí)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?jǐn)?shù)集合并優(yōu)化處理為歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于事件相機(jī)的端到端實(shí)時小目標(biāo)無人機(jī)檢測方法，屬于無人機(jī)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合像素級先驗(yàn)知識與模板匹配的SAR目標(biāo)檢測方法，根據(jù)SAR目標(biāo)切片數(shù)據(jù)集，獲取目標(biāo)的強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)信息；依據(jù)先驗(yàn)知識，通過滑動窗遍歷待檢測全景圖，獲得像素點(diǎn)位置信息；進(jìn)行K?means聚類得到初步預(yù)測目標(biāo)的中心位置坐標(biāo)；使用網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jī)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(diǎn)的灰度與位置特征進(jìn)行配準(zhǔn)，生成高精度深度圖；對單目圖像進(jìn)行劃分得到待處理區(qū)域，并利用區(qū)域相似性實(shí)現(xiàn)跨時刻匹配，得到匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)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(dá)采集靶場環(huán)境的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟二、抗雨霧干擾處理；步驟三、大風(fēng)晃動補(bǔ)償；步驟四、基礎(chǔ)曲面重建，執(zhí)行隨機(jī)采樣一致性平面擬合；步驟五、褶皺區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工進(jìn)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(jì)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(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      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(kuò)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(kuò)張；通過種子填充與形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算識別城市孔洞，進(jìn)而識別位于孔洞內(nèi)的內(nèi)填式擴(kuò)張；基于八鄰域迭代膨脹計(jì)算最...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jī)器人的清潔結(jié)果分析的GIS預(yù)警方法，包括：獲取清潔機(jī)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(diǎn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(biāo)場景中同步采集偏振光信息與光強(qiáng)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(qiáng)圖像，并結(jié)合光源色溫和絕對光照強(qiáng)度構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      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(qiáng)模塊和擴(kuò)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(jìn)行預(yù)處理工作，按照比例將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測試集；構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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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(diǎn)特征向量并計(jì)算特征差異度；基于特征差異度動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的防后門攻擊圖像分割模型訓(xùn)練方法及設(shè)備，該方法包括：各客戶端接收中央服務(wù)器發(fā)送的待訓(xùn)練的圖像分割全局模型，分別添加對應(yīng)的第一擾動項(xiàng)后進(jìn)行訓(xùn)練；并分別標(biāo)記可疑推理節(jié)點(diǎn)，將訓(xùn)練后的模型與可疑推理節(jié)點(diǎn)上傳至中央服務(wù)器；中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向遷移學(xué)習(xí)的模態(tài)缺失情景圖像處理方法，包括以下步驟：采集源域圖像和目標(biāo)域圖像，源域圖像為光學(xué)圖像；訓(xùn)練跨模態(tài)知識蒸餾模型，跨模態(tài)知識蒸餾模型包括源域模型和目標(biāo)域模型；還包括特征指派規(guī)劃模型、自適應(yīng)知識蒸餾模塊和對比學(xué)習(xí)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感識別技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于遙感深度學(xué)習(xí)的大蒜識別系統(tǒng)及方法。本發(fā)明中，通過結(jié)合多時相遙感影像中針對大蒜物候期的可見光與紅邊波段信息，通過光譜歸一與空間校準(zhǔn)提升影像數(shù)據(jù)在時序上的對齊精度，疊加植被光譜指標(biāo)與空間樣本定位標(biāo)簽構(gòu)建多源...
								
            
							
            
							
						
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