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          • 本發(fā)明公開(kāi)了融合地層巖性和防治措施的滑坡三維建模方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于滑坡防治信息技術(shù)領(lǐng)域,建模方法,包括:獲得多個(gè)滑體三維模型;獲得滑坡專(zhuān)業(yè)監(jiān)測(cè)三維模型和滑坡治理工程三維模型;融合多個(gè)滑體三維模型、滑坡專(zhuān)業(yè)監(jiān)測(cè)三維模型和滑坡治理...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N室內(nèi)場(chǎng)景表面重建的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),可以應(yīng)用于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:利用重建模型的特征提取網(wǎng)絡(luò),對(duì)與兩個(gè)不同視角對(duì)應(yīng)的原始圖像進(jìn)行特征提取,得到每個(gè)視角的目標(biāo)特征圖;針對(duì)每個(gè)視角,對(duì)另一視角的目標(biāo)特征圖進(jìn)行...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)的基于人工智能的煤礦掘進(jìn)導(dǎo)航仿真孿生方法與系統(tǒng),涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域,該方法包括:采用AI智能工具解析煤礦掘進(jìn)作業(yè)規(guī)程文檔,并提取掘進(jìn)內(nèi)容;采用AI智能工具基于提取的掘進(jìn)內(nèi)容校驗(yàn)煤礦掘進(jìn)作業(yè)規(guī)程文檔是否完善,得到校驗(yàn)結(jié)果;當(dāng)校驗(yàn)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┠繕?biāo)檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述目標(biāo)檢測(cè)方法包括:接收模板圖片與待檢測(cè)圖片;基于第一骨架網(wǎng)絡(luò)對(duì)模板圖片進(jìn)行特征提取,得到模板特征,并基于第二骨架網(wǎng)絡(luò)對(duì)待檢測(cè)圖片進(jìn)行特征提取,得到待檢測(cè)特征;將模板特征作為卷積核,將待檢...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于目標(biāo)檢測(cè)的血管通路病變識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括,根據(jù)心電圖信號(hào)進(jìn)行心動(dòng)周期相位劃分,并計(jì)算血管DSA圖像序列相鄰幀間的位移矢量場(chǎng),構(gòu)建運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償模型,生成穩(wěn)定DSA序列;通過(guò)U?Net分割模型將穩(wěn)定D...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種散熱器生產(chǎn)線實(shí)時(shí)監(jiān)控方法及系統(tǒng)。該方法包括:采集散熱器表面圖像,基于圖像梯度方向分布確定鰭片排列方向;依據(jù)該排列方向計(jì)算圖像中各像素點(diǎn)的邊緣點(diǎn)概率;在凝聚型層次聚類(lèi)算法迭代中,結(jié)合待合并簇的空間鄰近度...
          • 本公開(kāi)提供了一種面向小目標(biāo)的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)及其訓(xùn)練方法、檢測(cè)方法,包括:編碼器結(jié)構(gòu)和解碼器結(jié)構(gòu);編碼器結(jié)構(gòu)包括雙分支混合編碼器,包括Transformer編碼器分支和CNN編碼器分支;Transformer編碼器分支包括多個(gè)Transform...
          • 本申請(qǐng)涉及一種端到端脈沖星候選體識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括:獲取脈沖星候選體信號(hào)對(duì)應(yīng)的原始脈沖星候選圖像,對(duì)原始脈沖星候選圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,得到脈沖星候選圖像;對(duì)脈沖星候選圖像中子圖進(jìn)行標(biāo)注,構(gòu)建用于識(shí)別脈沖星信號(hào)類(lèi)型的目標(biāo)數(shù)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種脈沖星候選體識(shí)別模型構(gòu)建方法及脈沖星候選體識(shí)別方法;獲取預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集,對(duì)預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集中各脈沖星候選體樣本圖像進(jìn)行子圖切分處理,得到目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集;對(duì)目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注處理,構(gòu)建標(biāo)注后的目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集;利用標(biāo)注后的目...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向光譜未覆蓋波段的遙感影像空?譜融合方法,首先對(duì)全色影像與多光譜影像進(jìn)行預(yù)處理,構(gòu)建用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的降分辨率與全分辨率樣本庫(kù);然后采用監(jiān)督?無(wú)監(jiān)督并行學(xué)習(xí)策略,構(gòu)建波段自引導(dǎo)注意力模塊、跨分辨率跨通道交互學(xué)習(xí)模塊、多尺度殘差...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于鄰域幾何嵌入的點(diǎn)云學(xué)習(xí)特征表示方法及裝置。所述方法包括:獲取車(chē)輛周?chē)S空間環(huán)境的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù);對(duì)3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到初始點(diǎn)特征表示;利用預(yù)先設(shè)置的鄰域確定策略構(gòu)建目標(biāo)點(diǎn)的多尺度鄰域;在多尺度鄰域內(nèi)每個(gè)鄰域中根據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種利用殘差膠囊網(wǎng)絡(luò)的建筑物屋頂類(lèi)型遙感識(shí)別方法,該方法包括獲取樣本屋頂遙感影像,得到屋頂樣本庫(kù);所述屋頂樣本庫(kù)中的屋頂遙感影像數(shù)量為M,分別記為第一影像至第M影像;獲取對(duì)應(yīng)的屋...
          • 本發(fā)明涉及物料識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種物料種類(lèi)及容量的圖像識(shí)別方法與系統(tǒng),包括:根據(jù)任意兩個(gè)相鄰超像素塊中像素點(diǎn)的灰度信息、梯度信息和飽和度信息,獲得任意兩個(gè)相鄰超像素塊之間的相似度,并用于區(qū)域生長(zhǎng),獲得每個(gè)儲(chǔ)料倉(cāng)物料圖像中的若干個(gè)區(qū)域;...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)線裝配用實(shí)時(shí)監(jiān)控方法,該方法通過(guò)將當(dāng)前檢測(cè)點(diǎn)圖像與上一檢測(cè)點(diǎn)圖像進(jìn)行時(shí)序分析,能夠捕捉裝配過(guò)程中的細(xì)微變化,及時(shí)發(fā)現(xiàn)漏裝、錯(cuò)裝等問(wèn)題,顯著降低缺陷流入下一工序的風(fēng)險(xiǎn),利用預(yù)訓(xùn)練的圖像生成模型...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N高架庫(kù)貨物視覺(jué)識(shí)別盤(pán)點(diǎn)方法及相關(guān)設(shè)備,該方法包括:獲取貨箱區(qū)域圖像,進(jìn)行灰度變換和降噪得到標(biāo)簽局部信息圖像序列,識(shí)別投影角度偏差和距離誤差引起的焦點(diǎn)模糊和光線折射,生成貨箱標(biāo)簽圖像集;根據(jù)紋理細(xì)節(jié)確定紋理特征集,根據(jù)紋理特征集...
          • 本發(fā)明屬于圖像分析的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖像處理的禽蛋智能分揀方法,解決對(duì)禽蛋的自動(dòng)化分級(jí)準(zhǔn)確性較差的技術(shù)問(wèn)題,包括以下步驟:S1,采集禽蛋的三路圖像數(shù)據(jù);S2,重構(gòu)禽蛋的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),提取裂紋或形變?nèi)毕莸牧炕瘞缀翁卣鳎籗3,提取潔凈...
          • 本發(fā)明提供了一種遙感場(chǎng)景圖引導(dǎo)的語(yǔ)義信息推理方法,可應(yīng)用于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)遙感圖像進(jìn)行分割,生成場(chǎng)景分割圖;執(zhí)行目標(biāo)檢測(cè),生成圖像塊集合;對(duì)圖像全局特征及圖像塊集合進(jìn)行細(xì)粒度解析,生成場(chǎng)景描述文本;進(jìn)行語(yǔ)法解析,提取物體...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體的是一種建設(shè)工程施工合同要素提取方法與裝置,包括:以合同樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)目錄映射,將映射后處于同一表達(dá)形式下的合同樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行要素提取,得到多個(gè)基礎(chǔ)要素;建立各基礎(chǔ)要素之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),以基礎(chǔ)要素之間的連接...
          • 一種基于跨模態(tài)特征融合的開(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置,在模型的多個(gè)階段中添加深度特征融合方法,實(shí)現(xiàn)圖片與文本特征信息之間的交互功能,學(xué)習(xí)高質(zhì)量的語(yǔ)言感知視覺(jué)表征和實(shí)現(xiàn)卓越的遷移學(xué)習(xí)性能,以增強(qiáng)開(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)模型的泛化能力,從而提高模型對(duì)于未...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于擴(kuò)散變壓器先驗(yàn)的三維人體姿態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。本發(fā)明利用預(yù)訓(xùn)練的動(dòng)作?擴(kuò)散Transformer模型所學(xué)習(xí)到的人體運(yùn)動(dòng)分布作為先驗(yàn)知識(shí),以約束世界坐標(biāo)系下的人體姿態(tài)估計(jì)結(jié)果,使得在不需要三維真實(shí)標(biāo)注監(jiān)督...
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