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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開基于持續(xù)學(xué)習(xí)的開放詞匯多任務(wù)圖像分類方法，包括步驟：對原始圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理得到對應(yīng)的文本信息，將文本信息輸入文本編碼器，得到文本特征；將原始圖像數(shù)據(jù)輸入圖像編碼器，得到圖像特征；將文本特征和圖像特征共同輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的傷口恢復(fù)識別系統(tǒng)，屬圖像識別領(lǐng)域。其中，該系統(tǒng)包括傷口圖像處理模塊、生物特征場轉(zhuǎn)化模塊、動態(tài)相互作用建模模塊和傷口恢復(fù)綜合識別模塊：傷口圖像處理模塊用于采集并導(dǎo)入傷口圖像，通過預(yù)處理傷口圖像得到傷口區(qū)域圖像；生物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合機器視覺和邊緣計算的口罩檢測方法，涉及口罩檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括，收集多種不同場景下的人員佩戴口罩情況的圖像數(shù)據(jù)，并使用專業(yè)工具對圖像進行精確標注，根據(jù)邊緣計算平臺特性，優(yōu)化YOLOv5模型，并轉(zhuǎn)換為適用于目標硬件的形式，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大田作物保綠度確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及表型組學(xué)領(lǐng)域，該方法包括獲取大田設(shè)定區(qū)域內(nèi)的待測作物的俯視視角圖像、仰視視角圖像和側(cè)視視角圖像；分別計算所述俯視視角圖像、所述側(cè)視視角圖像和所述仰視視角圖像對應(yīng)的保綠度；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及紅外圖像技術(shù)領(lǐng)域，尤其是提供了一種基于U?Net架構(gòu)的高精度紅外圖像溫度表達方法。該方法包括構(gòu)建多頭自注意力增強的U?Net架構(gòu)，采用移動窗口特征提取策略以捕捉圖像局部像素的相關(guān)性；構(gòu)建基于多級殘差連接的密集殘差卷積模塊，生成內(nèi)容...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別涉及整合深度學(xué)習(xí)的瀝青路面損壞視覺分析方法以及系統(tǒng)。旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中將瀝青路面修補區(qū)域誤識別為裂縫的問題。通過車載設(shè)備獲取RGB圖像、熱像、位置及環(huán)境參數(shù)；查詢本地瀝青材料屬性；融合RGB與熱像特征，結(jié)合注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進YOLO11的多相流氣泡追蹤與速度測算方法，屬于多相流氣泡檢測與追蹤技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取多相流氣泡圖像數(shù)據(jù)集；將多相流氣泡圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗證集；對YOLO11進行改進得到改進的YOLO11網(wǎng)絡(luò)模型，獲得基于...
								
            
							
            
							
						
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								      多分支DLMDMLP和對抗生成的深度偽造檢測方法，屬于深度偽造監(jiān)測與多媒體安全技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取偽造圖像或視頻數(shù)據(jù)集，并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理；對DeepFake?Adapter模型進行改進，得到改進后的KaleidoDynAdv DeepFake...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及遙感圖像邊緣增強技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種大田作物表型的低空遙感監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括：遙感圖像采集模塊，采集大田作物的高光譜遙感圖像；病變區(qū)域增強模塊，將可見光波段的高光譜遙感圖像分別劃分為健康葉片區(qū)域、輕微病變區(qū)域和嚴重病變區(qū)域；進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多層次特征融合的跨域建筑物提取方法及相關(guān)裝置，其方法包括：構(gòu)建跨域建筑提取框架模型，進行場景級特征的學(xué)習(xí)處理；進行對象級特征的訓(xùn)練學(xué)習(xí)處理，形成訓(xùn)練后的跨域建筑提取框架模型；將在訓(xùn)練學(xué)習(xí)時提取到的場景級特征數(shù)據(jù)以及對象級特征...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于Transformer和視圖分布對齊的無人機視覺地理定位方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括在共同特征空間中對無人機視圖與衛(wèi)星視圖進行分布對齊，有效縮小了兩者之間的差距，并成功解決了域遷移問題，特別是無人機視圖圖像與衛(wèi)星視圖圖像之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種混合專家思維增強的大模型低空視頻事件檢測方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有視頻事件檢測方法由于沒有充分考慮視頻中的動態(tài)信息、事件特性以及事件發(fā)生的瞬時性，導(dǎo)致檢測精度和檢測效率低下的技術(shù)問題。該方法包括：對獲取的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)作業(yè)人員安全風(fēng)險檢測方法及裝置，方法包括：作業(yè)人員不同工作場景內(nèi)的視頻數(shù)據(jù)采集；對輸入的視頻片段提取每幀的2D姿態(tài)特征和每幀的3D姿態(tài)特征，再對2D姿態(tài)特征和3D姿態(tài)特征進行融合得到融合姿態(tài)特征；將得到的融合姿態(tài)特征劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電力施工人員安全行為實時視頻監(jiān)控識別方法。方法包括：獲取視頻監(jiān)控中電力施工人員的頭部的灰度圖像，并根據(jù)灰度圖像中目標像素點的鄰域范圍內(nèi)像素點的灰度值的信息熵，從灰度圖像中確定帶狀區(qū)域；根據(jù)帶狀區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于民航技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及便攜式目視停靠引導(dǎo)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：便攜圖像設(shè)備，用于通過工作人員放置于目標?？繀^(qū)域入口處時，并生成環(huán)境基準檔案；目標鎖定與輪廓快照獲取單元，用于在目標進入預(yù)設(shè)感知范圍后，采用累加疊映策略在三輪迭代內(nèi)生成整...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的裝配式印刷電路板檢測系統(tǒng)，涉及產(chǎn)品檢測領(lǐng)域，包括：相機模塊，用于采集印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù)，對印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理及輪廓提取，以輸出印刷電路板輪廓圖像；衍生模塊，用于接收印刷電路板輪廓圖像，拾取印刷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于試卷成績的智能分析以及預(yù)測系統(tǒng)及方法，涉及教學(xué)預(yù)測管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于試卷成績的智能分析以及預(yù)測系統(tǒng)，包括：試卷掃描干擾分析模塊、試卷識別干擾分析模塊和學(xué)習(xí)訓(xùn)練計劃預(yù)測模塊。本發(fā)明通過結(jié)合得到的掃描干擾分析結(jié)果判斷是否發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種表格拓撲關(guān)系建立方法、裝置及計算機程序產(chǎn)品，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，通過對單元格進行頂點坐標識別，選擇匹配點位計算坐標差值與長度誤差閾值和寬度誤差閾值進行比對，識別單元格之間在行方向和列方向上的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并通過指定標記點位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及安防監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于AI的人臉識別安防方法，包括以下步驟：基于監(jiān)控出入口識別通道，采集與分析多光譜人臉圖像，篩選特征點與膚色區(qū)域，優(yōu)化空間特征匹配與結(jié)構(gòu)分布，融合頭部動作和面部行為參數(shù)，判斷結(jié)構(gòu)一致性與聯(lián)動特征，輸出人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于大模型的生產(chǎn)環(huán)境自主巡檢方法，屬于生產(chǎn)安全信息化技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、搭建生產(chǎn)環(huán)境對應(yīng)的三維虛擬場景，并在三維虛擬場景中關(guān)聯(lián)實時采集的多模態(tài)傳感器時序數(shù)據(jù)；S2、構(gòu)建并訓(xùn)練大模型框架，得到TD?MIN巡檢大模型；S3、利...
								
            
							
            
							
						
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