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          • 一種基于雙域特征融合的紅外小目標(biāo)檢測方法,包括:步驟1:將紅外圖像輸入網(wǎng)絡(luò)的編碼器模塊,依次提取并輸出四個階段的多尺度特征圖,用于表征不同層級的空間信息;步驟2:將步驟1中編碼部分第四階段的輸出特征圖送入瓶頸層模塊,經(jīng)過瓶頸層模塊的特征提取...
          • 本發(fā)明公開了一種大視角多視圖工業(yè)零件螺絲孔位匹配方法,包括建立雙層調(diào)度模型,首先,在生產(chǎn)車間傳輸帶的不同視角布置攝像頭,采集多視圖汽車零件圖像,通過隨機單應(yīng)性變換制作數(shù)據(jù)集,對E?LoFTR模型進行訓(xùn)練,提升模型適應(yīng)能力;隨后選取同一時刻兩...
          • 本發(fā)明公開了一種基于共識引導(dǎo)的水下高光譜圖像聚類方法,包括:引入填充矩陣進行視圖重構(gòu)并恢復(fù)缺失像素,以學(xué)習(xí)像素間的親和表示;將凈化后的特定視圖的親和表示分解為具有線性關(guān)系的共識表示和特異性表示;構(gòu)建高階視圖交互模塊,在共識表示的指導(dǎo)下學(xué)習(xí)具...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度錨圖的水下高光譜圖像聚類方法,屬于水下圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。主要包括:對水下高光譜圖像進行超像素分割;對分割后的高光譜圖像進行噪聲去除處理;學(xué)習(xí)去噪后的高光譜圖像的多尺度錨圖;對多種尺度錨圖進行矩陣分解,獲取超像素點的...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測方法,包括獲取浮游生物的圖像,輸入至訓(xùn)練好的檢測模型,得到圖像中浮游生物的位置和類別。本基于深度學(xué)習(xí)的浮游生物智能化檢測方法通過對比學(xué)習(xí)模塊和重建圖像模塊相結(jié)合,通過多模態(tài)特征融合增強模型表征...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于自適應(yīng)步長切片策略的遙感訓(xùn)練樣本自動生成方法,涉及遙感影像處理領(lǐng)域,方法包括:獲取多源遙感數(shù)據(jù)并進行融合,得到融合影像;獲取地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)并進行柵格化處理,將地物標(biāo)簽數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為與所述融合影像對齊的標(biāo)簽柵格影像,得到融合影像...
          • 本發(fā)明公開了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識別方法,涉及目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括:搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實驗平臺,采集事故模擬實驗中的氣泡圖像并進行預(yù)處理;構(gòu)建鉛基堆SGTR事故模擬實驗氣泡圖像數(shù)據(jù)集;在傳統(tǒng)yolo...
          • 融合局部密度與幾何特征的桿狀物識別方法,包括以下步驟:對點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理;針對點云數(shù)據(jù)的分布密度不同制定不同的分割條件,對點云簇進行自適應(yīng)的區(qū)域生長分割;對分割好的點云簇進行性狀約束,以識別其中的桿狀物目標(biāo);對相似的點云簇進行分布密度數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于YOLOv8模型的餐食識別與卡路里估算方法及系統(tǒng),通過輸入餐食圖像,基于YOLOv8模型實時檢測圖像中的食物、識別食物類別,結(jié)合食物的烹飪方式和分量信息,動態(tài)計算卡路里含量,實現(xiàn)了準(zhǔn)確識別餐食場景食物和高效估算卡路里的功...
          • 本發(fā)明涉及一種基于圖像識別批改答題內(nèi)容的方法及系統(tǒng),屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。其中,該方法包括:獲取答題內(nèi)容圖像,通過預(yù)處理答題內(nèi)容圖像得到答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像;通過級聯(lián)識別架構(gòu)識別答題內(nèi)容基準(zhǔn)圖像提取待批改內(nèi)容;獲取標(biāo)準(zhǔn)答案,通過語義相似度模型計...
          • 本發(fā)明涉及一種基于校園信息安全的管理方法,包括:獲取學(xué)生的原始信息圖像,基于圖像分塊機制將原始信息圖像拆分為若干個原始像素塊;構(gòu)建多維噪聲模型,從多維噪聲模型中提取對應(yīng)的噪聲數(shù)據(jù)并注入對應(yīng)的原始像素塊中;對注入后的原始像素塊進行重新融合,并...
          • 本申請涉及一種基于多模態(tài)感知的LED顯示屏環(huán)境交互系統(tǒng)及控制方法。所述系統(tǒng)包括:多模態(tài)感知模塊,用于獲取LED顯示屏的環(huán)境信息;用戶位置分布包括用戶分布熱區(qū)圖、區(qū)域目標(biāo)向量和干擾指數(shù);環(huán)境融合感知模塊,用于根據(jù)環(huán)境光照強度、環(huán)境溫度狀態(tài)、區(qū)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于交通狀態(tài)統(tǒng)計的道路降噪控制方法及系統(tǒng),涉及道路降噪控制領(lǐng)域,方法包括:采集目標(biāo)道路的實時交通狀態(tài)和實時關(guān)聯(lián)交通狀態(tài),通過交通狀態(tài)預(yù)測器,預(yù)測獲取未來時段的目標(biāo)道路的預(yù)測交通狀態(tài);通過噪聲特征模擬通道,根據(jù)預(yù)測交通狀態(tài)分析...
          • 本發(fā)明公開了基于衛(wèi)星遙感與環(huán)境DNA測序的生物多樣性調(diào)查監(jiān)測方法,包括:步驟S1,獲取生境遙感數(shù)據(jù)和環(huán)境DNA數(shù)據(jù);步驟S2,對獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,并與公共基因數(shù)據(jù)庫進行比對,獲得物種分布數(shù)據(jù);步驟S3,對生境遙感數(shù)據(jù)與環(huán)境DNA數(shù)據(jù)進行...
          • 本發(fā)明提供一種基于集成學(xué)習(xí)預(yù)測水稻中鎘和砷含量的方法和系統(tǒng),包括:將影響因素和對應(yīng)的rCd和rAs含量數(shù)據(jù)輸入并訓(xùn)練集成EL模型的第一基模型,得到第一預(yù)測結(jié)果,計算并排序各個影響因素的第一重要性量化數(shù)據(jù);對各個影響因素數(shù)據(jù)進行加權(quán),將加權(quán)后...
          • 本發(fā)明涉及鉛鋅礦床資源勘查技術(shù)領(lǐng)域,且公開了一種利用機器學(xué)習(xí)和閃鋅礦微量元素判別礦床類型的方法。該方法利用全球范圍內(nèi)不同類型鉛鋅礦床中閃鋅礦的多元素數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集,使用基于Tree?structured Parzen Estimator優(yōu)化...
          • 本發(fā)明的一種多模態(tài)生物反饋的過敏防御按摩控制方法,實時采集用戶按摩過程中的多模態(tài)數(shù)據(jù),確定用戶按摩前是否已出現(xiàn)過敏癥狀,當(dāng)用戶按摩前已出現(xiàn)過敏癥狀時,將采集的第一時刻的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸出為第一多模態(tài)數(shù)據(jù);當(dāng)用戶按摩前沒有出現(xiàn)過敏癥狀時,基于交感...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于環(huán)境風(fēng)險因素的疾病空間分布分析方法以及裝置,通過構(gòu)建了一種整合病例數(shù)據(jù)、地理數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)的方法框架,在精細空間尺度上評估環(huán)境風(fēng)險因素對疾病發(fā)病率空間分布的影響,細節(jié)方面考慮了環(huán)境風(fēng)險因素的時空異質(zhì)性對疾病空間分布的影響...
          • 本發(fā)明涉及半導(dǎo)體刻蝕技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種半導(dǎo)體膜層的刻蝕方法及半導(dǎo)體工藝設(shè)備。其中,所述方法包括:主刻蝕步,向工藝腔室內(nèi)通入工藝氣體并激發(fā)產(chǎn)生等離子體,對附著于深槽結(jié)構(gòu)的表層及內(nèi)壁上部的目標(biāo)膜層進行刻蝕;沉積步,在深槽結(jié)構(gòu)的表層氧化...
          • 本發(fā)明涉及半導(dǎo)體技術(shù)領(lǐng)域,具體而言,涉及一種半導(dǎo)體工藝設(shè)備;該半導(dǎo)體工藝設(shè)備包括工藝槽、晶圓承載裝置和鼓泡裝置,晶圓承載裝置具有多個沿第一方向間隔設(shè)置的晶圓承載部,鼓泡裝置包括多個沿預(yù)設(shè)軌跡平行間隔設(shè)置的第一鼓泡管道,預(yù)設(shè)軌跡為開口朝上的凹...
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