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          • 本申請公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8n?seg模型的鋼索表面磨損檢測方法及裝置,涉及鋼索表面磨損檢測領(lǐng)域,該方法包括采集鋼索表面圖像并標(biāo)注真實(shí)磨損區(qū)域與程度,構(gòu)建磨損圖像數(shù)據(jù)集;改進(jìn)YOLOv8n?seg模型結(jié)構(gòu),以自適應(yīng)核卷積模塊替代主干...
          • 本發(fā)明屬于水下圖像處理和裂縫檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體說是一種水電站大壩水下裂縫圖像定位方法,包括以下步驟:采集大壩表面裂縫的圖像數(shù)據(jù)并獲取關(guān)鍵圖像;對采集到的水下圖像進(jìn)行預(yù)處理,采用基于YOLOv9的裂縫目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行裂縫區(qū)域的...
          • 本發(fā)明涉及圖像技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)和邊緣檢測的圖像矢量化方法及系統(tǒng),所述方法,包括獲取家電模塊的圖像數(shù)據(jù),并對獲取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)作為輸入構(gòu)建邊緣檢測模型,對邊緣檢測模型輸出的邊緣概率圖進(jìn)行優(yōu)化處理...
          • 本發(fā)明公開一種基于物理散射模型引導(dǎo)的SAR圖像生成方法,包含物理引導(dǎo)的特征調(diào)制、屬性散射中心特征約束及生成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。物理引導(dǎo)的特征調(diào)制通過設(shè)計(jì)多尺度注意力模塊PMA,將俯仰角參數(shù)化編碼與多尺度卷積融合,動態(tài)增強(qiáng)關(guān)鍵散射特征,補(bǔ)償俯仰角變化導(dǎo)...
          • 本申請實(shí)施例提供一種退役風(fēng)機(jī)的處理方法、裝置及設(shè)備,涉及風(fēng)機(jī)技術(shù)領(lǐng)域和三維模型技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:接收退役風(fēng)機(jī)的至少一種類型的待處理部件的部件參數(shù)后,確定并展示每一待處理部件所對應(yīng)的部件三維模型;接收退役風(fēng)機(jī)所對應(yīng)的安置類型之后,確定匹配...
          • 本發(fā)明提供基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng),涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域。該基于低帶寬端邊協(xié)同視覺檢測方法及系統(tǒng),包括S1.識別目標(biāo)邊界框及類別標(biāo)簽,將邊界框覆蓋區(qū)域劃分為語義關(guān)鍵塊,非邊界框區(qū)域劃分為背景塊;S2.通過高可靠通信信道優(yōu)先傳輸語...
          • 本發(fā)明公開了一種機(jī)器人抓取姿態(tài)預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及機(jī)器人視覺領(lǐng)域。所述方法包括以物體圖像和隱含意圖的文本指令為輸入,以明確意圖的文本指令為期望輸出,對意圖推理模型進(jìn)行訓(xùn)練;以物體圖像和明確意圖的文本指令為輸入,以區(qū)域分割圖像...
          • 一種基于改進(jìn)RT?DETR的麥穗自動檢測與計(jì)數(shù)方法,步驟包括:1)采集麥田小麥視頻;2)在FasterNet結(jié)構(gòu)中引入SENetV2注意力機(jī)制,構(gòu)建一個(gè)新的特征提取模塊FasterSEV2;3)用FasterSEV2代替RT?DETR的主干...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視頻監(jiān)控與人工智能的滯洪區(qū)實(shí)時(shí)安全監(jiān)測方法,涉及水利工程與人工智能交叉領(lǐng)域,包括采集滯洪區(qū)的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),并對所述視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對預(yù)處理后的視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和識別,生成監(jiān)測特征數(shù)...
          • 本申請涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于SSM?YOLO?tiny輕量化改進(jìn)算法的多種食用菌復(fù)雜環(huán)境下檢測方法,能夠提升在復(fù)雜環(huán)境下對多種食用菌的分類檢測精度,同時(shí)保持較低的計(jì)算開銷。通過減低模型深度和通道數(shù),引入Slim?Neck結(jié)...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種預(yù)警信息生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),通過獲取重點(diǎn)人員基礎(chǔ)信息;所述重點(diǎn)人員基礎(chǔ)信息包括原始圖像信息;基于所述原始圖像信息構(gòu)建針對重點(diǎn)人員的人臉特征標(biāo)識;獲取視頻流數(shù)據(jù),并從所述視頻流數(shù)據(jù)中提取實(shí)時(shí)人臉特征;當(dāng)判...
          • 本發(fā)明公開了一種基于環(huán)境感知和智能分析的滯洪區(qū)應(yīng)急撤退預(yù)警方法,涉及防洪減災(zāi)技術(shù)領(lǐng)域,包括采集滯洪區(qū)現(xiàn)場的原始數(shù)據(jù),形成監(jiān)測點(diǎn)陣;通過將監(jiān)測點(diǎn)陣按照地理網(wǎng)格劃分成若干監(jiān)測單元,并根據(jù)降雨數(shù)據(jù)和土壤濕度數(shù)據(jù)建立降雨滲透模型,結(jié)合地形高程數(shù)據(jù)構(gòu)...
          • 本申請公開了一種車輛預(yù)警方法、裝置以及電子設(shè)備,該車輛預(yù)警方法包括:根據(jù)多個(gè)預(yù)警監(jiān)控模型各自需求的信號的類型,對多個(gè)預(yù)警監(jiān)控模型進(jìn)行分組,獲得多個(gè)任務(wù)組以及多個(gè)任務(wù)組各自對應(yīng)的任務(wù),每個(gè)任務(wù)組中包括至少一個(gè)預(yù)警監(jiān)控模型,多個(gè)預(yù)警監(jiān)控模型是由...
          • 本申請涉及一種風(fēng)況預(yù)警方法、存儲介質(zhì)、程序產(chǎn)品、設(shè)備、系統(tǒng)及載具。該風(fēng)況預(yù)警方法包括:根據(jù)當(dāng)前風(fēng)況數(shù)據(jù),以及載具所處環(huán)境的風(fēng)況特征數(shù)據(jù),對載具進(jìn)行風(fēng)況預(yù)警處理。本申請通過風(fēng)況預(yù)警處理可以及時(shí)對載具進(jìn)行風(fēng)況預(yù)警,有助于用戶或路人等及時(shí)采取措施...
          • 本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于Three.js的地下停車導(dǎo)航系統(tǒng),包括:停車場數(shù)據(jù)采集模塊,用于實(shí)時(shí)采集停車場的車位狀態(tài)數(shù)據(jù),并將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至后端服務(wù)器;后端服務(wù)器,用于管理數(shù)據(jù)庫以及處理停車場數(shù)據(jù)采集模塊和客戶端的請求;數(shù)據(jù)庫,...
          • 本發(fā)明提供了一種處理語音混淆的命名實(shí)體矯正方法及系統(tǒng),包括:檢測給定的語音識別文本中的損壞實(shí)體;對損壞實(shí)體逐一執(zhí)行音素級檢索操作,基于損壞實(shí)體與預(yù)定義實(shí)體的語音相似度從預(yù)定義實(shí)體列表中篩選出候選實(shí)體;采用雙編碼器結(jié)構(gòu)計(jì)算候選實(shí)體與語音識別文...
          • 本發(fā)明涉及智能檢測技術(shù),揭露了一種基于風(fēng)機(jī)葉片音頻信號的葉片損傷分類方法,包括:獲取風(fēng)機(jī)音頻信號,利用第一圖像轉(zhuǎn)換模型將風(fēng)機(jī)音頻信號轉(zhuǎn)換成第一信號圖像,及利用第二圖像轉(zhuǎn)換模型將風(fēng)機(jī)音頻信號轉(zhuǎn)換成第二信號圖像;將第一信號圖像以及第二信號圖像進(jìn)...
          • 本發(fā)明提供一種用于氣溶膠分析儀的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),屬于氣溶膠分析儀的數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,包括步驟:根據(jù)光源系統(tǒng)和探測器采集氣溶膠顆粒的光吸收信號,生成原始電信號;通過對所述原始電信號進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理數(shù)據(jù);從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取黑碳?xì)馊?..
          • 本方案屬于數(shù)字病理圖像處理領(lǐng)域,具體涉及基于細(xì)胞輪廓的智能輔助診斷系統(tǒng)及方法。基于細(xì)胞輪廓的智能輔助診斷方法包括以下步驟:S10:獲取染色后的病理組織圖像,通過顏色反卷積算法分離病理組織圖像中的HE染色通道,根據(jù)分離結(jié)果識別標(biāo)記圖像中細(xì)胞核...
          • 本發(fā)明涉及人工智能與醫(yī)療健康交叉領(lǐng)域,尤其涉及一種基于知識圖譜的體質(zhì)智能評估方法。包括:獲取面部圖像并進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的面部圖像,將預(yù)處理后的面部圖像輸入至定制化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取,輸出特征向量;基于特征向量和知識圖譜,計(jì)算每...
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