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								      本文介紹了一種改進的YOLOv8算法，用于無人機平臺上的儀表盤特征識別。針對YOLOv8模型在計算資源有限的環(huán)境中的應用，我們通過替換CSPPC卷積、Detect_AFPN檢測頭以及CGAttention注意力機制，對原始網絡架構進行了優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應雙路徑局部全局融合網絡的交通標志檢測方法，屬于計算機視覺與智能交通技術領域。通過三大創(chuàng)新模塊協(xié)同工作：非線性自適應特征提取模塊采用寬窄并行結構，結合自適應形變激活函數(shù)與部分卷積機制，增強對微弱特征的捕獲能力；動態(tài)通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術領域，可應用于醫(yī)療健康和金融科技等領域，公開了一種視覺令牌篩選方法、裝置、設備及存儲介質，包括：獲取令牌序列，其中，令牌序列包括系統(tǒng)輸入令牌集、視覺令牌集和用戶輸入令牌集，視覺令牌集包括多個視覺令牌；通過多模態(tài)大模型計...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于多尺度注意力的巖性單元分類網絡，包括：遙感分支，用于處理遙感影像數(shù)據(jù)，得到多個遙感特征圖；地質先驗知識分支，用于處理地質巖性單元信息圖，得到包含地質先驗信息且與遙感特征圖結構相似的多個地質特征圖；小波增強交叉注意力WCCA模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于Transformer與CapsNet的水下軌道角動量模式識別方法，利用Transformer分支提取軌道角動量光陣列的全局特征，以及CapsNet分支提取軌道角動量光陣列的局部特征，通過向量的形式捕捉軌道角動量光陣列圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提出了一種模型訓練及關鍵點檢測方法、裝置和存儲介質，涉及裝載自動化技術領域。其中，模型訓練方法包括：利用關鍵點檢測模型對包含待識別目標的樣本圖像進行處理，以得到特征圖包含的多個網格單元中每個網格單元的關鍵點預測坐標的置信度向量、關鍵點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術領域，可應用于醫(yī)療健康領域，公開了一種分類方法、裝置、計算機設備及存儲介質，分類方法通過對每個圖像識別任務創(chuàng)建提示嵌入組，利用多模態(tài)視覺語言模型對提示嵌入組進行更新，以及將多模態(tài)視覺語言模型輸出的結果輸入至MLP分類器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于DETR的混凝土澆筑振搗表觀質量評價方法及系統(tǒng)：采集混凝土表面圖像；采用混凝土澆筑振搗表觀檢測模型對數(shù)據(jù)集中的圖像進行語義分割與缺陷檢測；根據(jù)缺陷檢測結果對混凝土澆筑振搗表觀質量進行量化評分。本發(fā)明通過融合深度學習技術與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于頻域通道注意力的多模態(tài)腦腫瘤分割方法，包括以下步驟：獲取訓練數(shù)據(jù)集；步驟2、建立多模態(tài)腦腫瘤分割網絡，包括兩個編碼器和兩個解碼器，兩個編碼器第一池化層的輸出連接第一FCMM模塊、第二池化層的輸出連接第二FCMM模塊、第三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物體級無損高斯場的多粒度開放詞匯查詢方法，引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級別高斯場，高斯場中的可學習語義標簽向量渲染回對應的物體標簽后，通過代碼本建立起該標簽和對應未壓縮的高維特征之間的直接映射，從而支持任意維度的語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維場景構建技術領域，可應用于金融科技和醫(yī)療健康領域，公開了一種基于視頻的三維場景構建方法、裝置、設備及介質，包括：通過對輸入的原始視頻按固定間隔采樣提取關鍵視頻幀，并提取所述關鍵視頻幀的語義特征；對所述語義特征進行歸一化處理得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種模型訓練采樣方法、海報生成方法、裝置、設備及介質，涉及金融科技領域、醫(yī)療健康領域及人工智能技術領域，包括：獲取樣本集中各個樣本的難度分數(shù)；按照樣本的難度分數(shù)將樣本集劃分為挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)；從挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)中采集訓練樣本。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺與金融科技技術領域，公開了基于多任務輔助特征的文本渲染方法、裝置、設備及介質，應用于金融科技領域的個性化客戶報告與營銷材料生成場景中，或可應用于醫(yī)療領域中的醫(yī)學影像報告自動化標注場景中，其中方法包括：獲取文本的Unico...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像生成技術領域，尤其是涉及一種基于工作流編排的金融圖像生成方法、裝置、設備及介質，方法包括獲取工作流編排界面中的工作節(jié)點，根據(jù)工作節(jié)點構建AI金融圖像任務流，并生成分層參數(shù)；基于分層參數(shù)和AI金融圖像任務流，生成初始AI金融圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自動化裝配技術，尤其為一種基于尺度不變特征轉換的高速工件接口定位方法，包括如下步驟，S1：雙目圖像的采集與畸變校正；S2：基于模板匹配算法對左圖像進行目標檢測；S3：基于尺度不變特征轉換對左右圖像進行特征提取與匹配；S4：基于視差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于超表面的太赫茲計算全息圖像的分析方法及其系統(tǒng)，基于超表面的太赫茲計算全息圖像的分析方法包括以下步驟：基于原始圖像，通過傳輸調控形成第一全息圖像；基于原始圖像，通過幾何相位調控形成第二全息圖像；基于原始圖像，通過傳輸調控與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種房屋墻壁高處裂縫測量和鑒定方法及系統(tǒng)，屬于建筑技術領域，包括采集完整的墻體裂縫點云數(shù)據(jù)，對墻體裂縫點云數(shù)據(jù)進行幾何特征提取，動態(tài)調整環(huán)境與應變傳感器的部署密度，通過預測模型完成對裂縫未來寬度的預測，并基于預測值與結構標準，完...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺技術領域，公開了一種基于RGB圖像與深度信息的甲狀腺超聲機器人自動掃描方法、裝置、設備及介質，包括：獲取圖像信息和深度信息，編碼深度信息后融合識別目標掃描區(qū)域，確定初始掃描點和初始掃描方向，控制掃描探頭進行掃描并采集實時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進YOLOv11的絕緣子自爆檢測方法，包括：獲取絕緣子自爆圖片和視頻數(shù)據(jù)，構建絕緣子自爆圖像數(shù)據(jù)集；對YOLOv11網絡進行改進，得到絕緣子自爆檢測模型；將訓練集輸入絕緣子自爆檢測模型中進行訓練，保存訓練得到的最優(yōu)的絕緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多光譜圖像處理方法、處理系統(tǒng)、裝置及存儲介質，通過對和光條件下采集的多波段圖像進行預處理，然后提取不同波段處理的圖像下的特征，并對特征進行疊加獲取病變區(qū)域信息，將病變區(qū)域信息進行形態(tài)學處理后進行突出顯示，從而實現(xiàn)準確的目標信息獲取...
								
            
							
            
							
						
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