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								      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，將其輸入至訓練好的圖像超分辨率網絡進行圖像重建，得到高分辨率圖像；圖像超分辨網絡包括淺層特征提取模塊、深層特征提取模塊和圖像重構模塊；深層特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于電力線路巡檢技術領域，提供了一種基于改進YOLO網絡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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于全景圖像的玻璃檢測方法、設備及介質，先獲取RGB全景圖像作為原始輸入，然后利用目標檢測模型對圖像進行檢測，得到玻璃區(qū)域分割結果，接著基于分割結果得到玻璃區(qū)域預測圖像。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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種風致響應的玉米位姿多源實時檢測系統(tǒng)、裝置與方法，屬于計算機測控技術應用與農業(yè)航空技術，該檢測系統(tǒng)包括：幅擺角檢測模塊用于獲取風場狀態(tài)下玉米植株的姿態(tài)圖像組；加速度檢測模塊通過標記點的運動狀態(tài)獲得風場狀態(tài)下玉米植株的標記點的運...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種序列遙感圖像海上多運動艦船目標跟蹤方法，包括：在單幅圖像中采用滑動窗口和自適應閾值方法自適應獲取海面上的感興趣目標；基于形態(tài)先驗知識和兩兩關聯(lián)算法，生成序列圖像檢測結果；構建已有軌跡與當前檢測結果間的相似度矩陣；將已有軌跡和當...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種自適應配準框架的開發(fā)方法及系統(tǒng)。本發(fā)明方法包括將原始圖像輸入配準模型和預先訓練的三維醫(yī)學視覺基礎模型VFM中，所述配準模型用于預測變形場，所述VFM用于通過使用雙圖像視覺查詢融合BIVQF技術以提取特征向量并生成分割掩碼；利...
								
            
							
            
							
						
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								      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制的深刻啟發(fā)，設計了息肉分割卷積神經網絡，該息肉分割卷積神經網絡由編碼器和解碼器。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模塊協(xié)同工作，提取深度信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及公共科學平臺的圖像分類與用戶參數(shù)度估計技術領域，質量控制機制篩除不可靠的標注易受到隨機點擊的干擾，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貝葉斯網絡模型及分類方法通過集成貝葉斯神經網絡及大規(guī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于雙分支對齊的域自適應高光譜圖像分類方法，通過利用優(yōu)化后的教師網絡的參數(shù)共享至學生網絡，學生網絡處理目標域高光譜樣本數(shù)據(jù)，得到偽標簽樣本數(shù)據(jù)，篩選偽標簽樣本數(shù)據(jù)和目標域高光譜樣本數(shù)據(jù)，類別數(shù)量均衡的樣本數(shù)據(jù)；基于所述圖結構分支...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理領域，公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)動態(tài)融合的農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，自適應融合第一圖像特征和第二圖像特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及隧道工程施工技術領域,公開了一種面向盾構施工的物料智能運輸及安全監(jiān)測系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括視覺感知單元、傳感器網絡模塊、AI分析中心模塊、安全決策模塊和人機交互界面；本發(fā)明通過視覺感知單元和傳感器網絡模塊進行數(shù)據(jù)采集，并進行目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種復雜環(huán)境下的牛尾區(qū)域檢測方法，首先采集牛尾數(shù)據(jù)，構造數(shù)據(jù)集；然后基于CBS?YOLOV8n模型對復雜環(huán)境下牛尾進行數(shù)據(jù)處理，模型包括CS?Backbone骨干網絡，BS?Neck頸部網絡和Head頭部網絡；最后基于獲取的數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領域，提出的基于自適應偽標記與注意力機制的微表情分析方法及系統(tǒng)，通過設計自適應偽標記算法和基于融合注意力機制的微表情分析網絡，對于現(xiàn)有方法中偽標記誤差大的問題，自適應偽標記算法基于微表情在整個視頻區(qū)間的占比，結合滑動窗口進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種路面塌陷的預警方法及裝置，涉及道路工程技術領域。該方法包括：獲取監(jiān)測路面的實時路面數(shù)據(jù)和監(jiān)測路面對應的歷史路面數(shù)據(jù)，并基于實時路面數(shù)據(jù)和歷史路面數(shù)據(jù)，確定監(jiān)測路面的實時數(shù)據(jù)變化量；獲取監(jiān)測路面對應的數(shù)據(jù)標準值，并將實時數(shù)據(jù)變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種釋放動力學驅動的采空區(qū)礦井水中硫酸根濃度測算方法，該方法采用釋放動力學驅動模型進行采空區(qū)礦井水中硫酸根濃度測算。釋放動力學驅動模型的表達式為：
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								      本發(fā)明公開了一種基于材料文獻構建的知識圖譜的復合材料拉伸強度性能預測方法，包括以下步驟：S1、根據(jù)預定義的實體與關系類型，對相關的材料科學文獻進行標注，從而構建用于模型訓練的材料文獻數(shù)據(jù)集；S2、利用步驟S1構建的材料文獻數(shù)據(jù)集，訓練一個聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種便攜式用于認知障礙患者智能評估康復訓練一體設備，屬于認知障礙評估技術領域。包括：由底座和顯示屏組成的設備本體，所述設備本體與智能評估訓練系統(tǒng)電性連接。本發(fā)明解決了現(xiàn)有評估方法具有局限性的問題，通過采用筆記本電腦形式對設備進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了多芯電纜絞合用填料補充裝置及方法，包括：安裝環(huán)，所述安裝環(huán)具有一進料端和一出料端；補充組件，本發(fā)明實現(xiàn)當纜芯插入時，補充管受徑向推力克服彈簧彈力外移，打開通孔使填料流出，纜芯離開后，彈簧推動補充管復位密封通孔，實現(xiàn)自動啟停填料補...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自取能自監(jiān)測計量用低壓電流互感器設計方法及系統(tǒng)，其中方法包括：在電流互感器的鐵芯上繞制開路繞組，基于所述開路繞組生成感應電動勢；通過所述感應電動勢監(jiān)測所述電流互感器的勵磁電流，獲取勵磁電流監(jiān)測結果；在所述電流互感器的二次繞組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種石墨負極材料的制備方法及高倍率石墨負極材料和應用，所述石墨負極材料滿足：60≤[(D99?D10)/(D90?D10)]×φ×x≤75，其中，φ表示石墨負極材料中介孔在總孔中的體積占比；x表示石墨負極材料的吸油值，單位為mL/...
								
            
							
            
							
						
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