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								      本申請涉及浮游生物智能識別領域，公開了浮游生物智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：利用掃描平臺采集浮游生物樣品圖像，并實時調整焦距、曝光時間和掃描路徑，以優(yōu)化成像質量；基于最小二乘法及特征點匹配進行多張圖像的拼接優(yōu)化，生成完整圖像；拼接后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于無人機目標識別的圖像處理系統(tǒng)，包括：信號傳輸單元，所述信號傳輸單元包括信號收發(fā)模塊和定位模塊，所述信號收發(fā)模塊用于接收用戶發(fā)送的圖像攝取信號以及接收目標無人機發(fā)送的圖像處理請求，所述圖像處理請求中包括待處理圖像的數量，所述定位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GEE云平臺和SAM模型的光伏電站精細化提取方法，包括如下步驟：步驟1、標注光伏電站，創(chuàng)建光伏電站樣本數據集；步驟2、在遙感云平臺上根據光伏電站光譜特征和隨機森林算法構建提取模型，利用中等分辨率遙感影像獲取光伏電站的初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于星載激光雷達波形的人工林與天然林深度學習分類方法，包括如下步驟：步驟1、獲取森林區(qū)域的星載全波形激光雷達GEDI的L1B地理定位波形；步驟2、對獲取到的數據進行預處理操作，得到區(qū)域內高質量GEDI光斑的波形信息；步驟3、...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于高分衛(wèi)星圖像陰影的風機高度測量方法及裝置。該方法基于包含風機的高分衛(wèi)星圖像，利用陰影提取模型提取風機陰影；通過太陽方位角信息結合直線逐行掃描的方法，對風機葉片陰影掩膜進行分割和去除，保留風機塔筒的陰影掩膜；根據風機塔筒的陰影掩膜來計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感和空間探測領域，特別是一種基于深度學習和注意力的紅外目標檢測系統(tǒng)，包含圖片嵌入單元、編碼單元、解碼單元和圖片投影單元。在編碼單元和解碼單元中，在對應的特征提取模塊之間設置跳躍連接，用于傳遞旁路特征向量。圖片嵌入單元獲取原始圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于偽標簽對比學習的泡沫浮選未知工況識別方法，涵蓋泡沫視頻的采集與處理、偽標簽的生成與優(yōu)化以及特征對齊與模型訓練等關鍵環(huán)節(jié)。針對目標域樣本，通過生成偽標簽和置信度，根據置信度分別對高置信度和低置信度樣本進行優(yōu)化。高置信度樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種空間信息生成計算方法，包括：獲取影像數據，使用算法對影像數據進行分割，提取像斑，識別像斑在影像數據中的面積，根據影像數據中的面積計算面積變化率，根據面積變化率從影像數據中識別得到候選變化區(qū)域；其中，所述影像數據包括第一影像數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數據融合的油茶林表型信息提取系統(tǒng)，涉及林業(yè)管理技術領域，包括綜合管理平臺，所述綜合管理平臺通信連接有數據獲取模塊、自適應點云與影像配準模塊、跨模態(tài)特征匹配模塊、單木分割識別模塊、表型信息提取模塊以及數據可視化模塊。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于邊界場景技術領域，具體公開了一種基于車輛神經輻射場的自動駕駛邊界場景生成方法及系統(tǒng)，該方法包括如下步驟：采集自動駕駛的多個場景并將每個場景表達為一個場景圖，在場景圖中，每個車輛視為一個動態(tài)節(jié)點，背景視為一個靜態(tài)節(jié)點；對于靜態(tài)節(jié)點，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于多媒體安全技術領域，特別涉及一種基于音視頻多模態(tài)融合的深度偽造檢測方法及系統(tǒng)。方法包括通過動態(tài)ROI裁剪從視頻流中提取唇部運動時空特征，依次通過快速傅里葉變換和梅爾濾波器組處理音頻流得到音頻頻譜特征；基于取唇部運動時空特征重構生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種在聚集圖像中谷物顆粒的高精度識別方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取米粒原始圖像并進行預處理，獲取聚類米粒圖像數據集；分割所述聚類米粒圖像，獲取第一米粒圖像數據集；標準化處理第一米粒圖像數據集，獲取第二米粒圖像數據集；依次對第二米粒圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體為基于MAMBA的高光譜圖像動態(tài)分類系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：地物建模模塊、分辨率調控模塊、特征提取模塊、分類識別模塊、動態(tài)結果生成模塊。本發(fā)明中，通過在多時相遙感圖像中同步采集地物區(qū)域的位移量、主光譜反射率與紋理差異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療圖像處理分析技術領域，公開了基于圖像識別的腫瘤蛋白定量評估方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取IHC切片的全景數字圖像，并提取所述全景數字圖像中的感興趣區(qū)域，將所述感興趣區(qū)域，進行分割，得到高分辨率圖像塊，將所述高分辨率圖像塊，輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數據融合的混凝土干濕狀態(tài)識別方法及裝置，涉及圖像識別技術領域，可應用于智能建筑領域，主要目的在于解決基于多模態(tài)數據融合的混凝土干濕狀態(tài)識別準確性較低的問題。主要包括利用特征提取模型分別對可見光圖像數據和紅外圖像數據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文物建模技術領域，解決了現有技術運算效率低下，建模準確性低的技術問題，尤其涉及一種文物三維數字化自適應建模方法，該方法包括以下步驟：S1、獲取文物的三維點云數據生成點云數據集，基于點云數據集確定鄰域點集并通過特征分解得到多個尺度特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于三維場景輻射仿真的高光譜遙感圖像生成方法及裝置，涉及遙感數據處理技術領域，旨在解決現有技術中高光譜遙感圖像數據獲取成本過高、數據源少以及分辨率低等技術問題。該方法包括：根據用戶需求，確定三維場景數據；將三維場景數據輸入預...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機技術領域，具體涉及一種場景標定方法、裝置、電子設備及存儲介質。本發(fā)明通過獲取含目標場景及場景需求的場景標定請求，精準定位標定需求。接著，依據請求獲取對應目標執(zhí)行文件并運行，創(chuàng)建場景需求對應的處理線程，避免了一套通用程序應對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種異源圖像多目標自動配準方法，包括獲取紅外圖像和可見光圖像，并對紅外圖像和可見光圖像進行預處理，增強紅外圖像和可見光圖像的特征；通過基于Super Point算法的特征點提取方法和SIFT算法共同提取紅外圖像和可見光圖像中目標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多特征融合與生物力學約束的可解釋性心臟配準方法，獲取N張三維心臟核磁共振圖像，得到心臟核磁共振圖像數據集；對數據集中所有圖像進行線性變換以消除全局幾何差異，構建編碼器和解碼器網絡作為配準模型；將訓練集中任意兩幅三維圖像，...
								
            
							
            
							
						
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