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								      本發(fā)明公開了一種基于加速度傳感器的跌倒檢測和報警的系統(tǒng)和方法，屬于涉及可穿戴設備及健康監(jiān)控技術領域。該方法包括：通過多源數據采集單元中的各種傳感器采集信號，并將采集到的信號傳輸至信號處理單元中，經過信號處理單元中三級信號處理流水線的處理之后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進U?Net的視網膜血管圖像分割方法及系統(tǒng)。首先構建由多張視網膜血管圖像及其對應分割掩碼所組成的數據集，并將數據集預處理后，劃分為訓練集和驗證集；再向U?Net模型中引入空洞卷積層和ELA注意力機制，從而構建初始模型；然...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種熒光狀態(tài)下的智能圖像識別方法，涉及醫(yī)療設備技術領域，包括以下步驟：使用4K熒光腔鏡攝像設備采集同一時間點的熒光圖像和白光圖像，并進行圖像預處理，包括光照校正、模糊校正、濾波去噪和邊緣增強；基于Mask RCNN算法，對熒光圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多階特征提取的違禁品檢測方法，該方法是基于多階特征提取網絡實現(xiàn)的X光安檢中違禁品的高精度檢測，該模型改進在于將多階門控聚合網絡模塊引入到模型的主干網絡、在Encoder網絡中引入了全局?局部空間聚合網絡GLSA和基于雙向...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了應用于線上面試的作弊檢測方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺技術領域，解決了現(xiàn)有技術往往全程采用面試人員中的多種行為特征進行監(jiān)測，在存在非作弊行為時的多數據分析會造成計算資源的浪費，使得作弊檢測方法的效率較低的技術問題；通過根據注視數據生...
								
            
							
            
							
						
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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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