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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多階特征提取的違禁品檢測(cè)方法，該方法是基于多階特征提取網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的X光安檢中違禁品的高精度檢測(cè)，該模型改進(jìn)在于將多階門(mén)控聚合網(wǎng)絡(luò)模塊引入到模型的主干網(wǎng)絡(luò)、在Encoder網(wǎng)絡(luò)中引入了全局?局部空間聚合網(wǎng)絡(luò)GLSA和基于雙向...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了應(yīng)用于線上面試的作弊檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)往往全程采用面試人員中的多種行為特征進(jìn)行監(jiān)測(cè)，在存在非作弊行為時(shí)的多數(shù)據(jù)分析會(huì)造成計(jì)算資源的浪費(fèi)，使得作弊檢測(cè)方法的效率較低的技術(shù)問(wèn)題；通過(guò)根據(jù)注視數(shù)據(jù)生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及浮游生物智能識(shí)別領(lǐng)域，公開(kāi)了浮游生物智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括以下步驟：利用掃描平臺(tái)采集浮游生物樣品圖像，并實(shí)時(shí)調(diào)整焦距、曝光時(shí)間和掃描路徑，以?xún)?yōu)化成像質(zhì)量；基于最小二乘法及特征點(diǎn)匹配進(jìn)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(kāi)基于無(wú)人機(jī)目標(biāo)識(shí)別的圖像處理系統(tǒng)，包括：信號(hào)傳輸單元，所述信號(hào)傳輸單元包括信號(hào)收發(fā)模塊和定位模塊，所述信號(hào)收發(fā)模塊用于接收用戶(hù)發(fā)送的圖像攝取信號(hào)以及接收目標(biāo)無(wú)人機(jī)發(fā)送的圖像處理請(qǐng)求，所述圖像處理請(qǐng)求中包括待處理圖像的數(shù)量，所述定位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于GEE云平臺(tái)和SAM模型的光伏電站精細(xì)化提取方法，包括如下步驟：步驟1、標(biāo)注光伏電站，創(chuàng)建光伏電站樣本數(shù)據(jù)集；步驟2、在遙感云平臺(tái)上根據(jù)光伏電站光譜特征和隨機(jī)森林算法構(gòu)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(kāi)了一種基于星載激光雷達(dá)波形的人工林與天然林深度學(xué)習(xí)分類(lèi)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(dá)GEDI的L1B地理定位波形；步驟2、對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，得到區(qū)域內(nèi)高質(zhì)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(fēng)機(jī)高度測(cè)量方法及裝置。該方法基于包含風(fēng)機(jī)的高分衛(wèi)星圖像，利用陰影提取模型提取風(fēng)機(jī)陰影；通過(guò)太陽(yáng)方位角信息結(jié)合直線逐行掃描的方法，對(duì)風(fēng)機(jī)葉片陰影掩膜進(jìn)行分割和去除，保留風(fēng)機(jī)塔筒的陰影掩膜；根據(jù)風(fēng)機(jī)塔筒的陰影掩膜來(lái)計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感和空間探測(cè)領(lǐng)域，特別是一種基于深度學(xué)習(xí)和注意力的紅外目標(biāo)檢測(cè)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(duì)應(yīng)的特征提取模塊之間設(shè)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(kāi)了一種基于偽標(biāo)簽對(duì)比學(xué)習(xí)的泡沫浮選未知工況識(shí)別方法，涵蓋泡沫視頻的采集與處理、偽標(biāo)簽的生成與優(yōu)化以及特征對(duì)齊與模型訓(xùn)練等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對(duì)目標(biāo)域樣本，通過(guò)生成偽標(biāo)簽和置信度，根據(jù)置信度分別對(duì)高置信度和低置信度樣本進(jìn)行優(yōu)化。高置信度樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種空間信息生成計(jì)算方法，包括：獲取影像數(shù)據(jù)，使用算法對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，提取像斑，識(shí)別像斑在影像數(shù)據(jù)中的面積，根據(jù)影像數(shù)據(jù)中的面積計(jì)算面積變化率，根據(jù)面積變化率從影像數(shù)據(jù)中識(shí)別得到候選變化區(qū)域；其中，所述影像數(shù)據(jù)包括第一影像數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的油茶林表型信息提取系統(tǒng)，涉及林業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括綜合管理平臺(tái)，所述綜合管理平臺(tái)通信連接有數(shù)據(jù)獲取模塊、自適應(yīng)點(diǎn)云與影像配準(zhǔn)模塊、跨模態(tài)特征匹配模塊、單木分割識(shí)別模塊、表型信息提取模塊以及數(shù)據(jù)可視化模塊。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于邊界場(chǎng)景技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于車(chē)輛神經(jīng)輻射場(chǎng)的自動(dòng)駕駛邊界場(chǎng)景生成方法及系統(tǒng)，該方法包括如下步驟：采集自動(dòng)駕駛的多個(gè)場(chǎng)景并將每個(gè)場(chǎng)景表達(dá)為一個(gè)場(chǎng)景圖，在場(chǎng)景圖中，每個(gè)車(chē)輛視為一個(gè)動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)，背景視為一個(gè)靜態(tài)節(jié)點(diǎn)；對(duì)于靜態(tài)節(jié)點(diǎn)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于多媒體安全技術(shù)領(lǐng)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(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括通過(guò)動(dòng)態(tài)ROI裁剪從視頻流中提取唇部運(yùn)動(dòng)時(shí)空特征，依次通過(guò)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(yùn)動(dòng)時(shí)空特征重構(gòu)生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種在聚集圖像中谷物顆粒的高精度識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取米粒原始圖像并進(jìn)行預(yù)處理，獲取聚類(lèi)米粒圖像數(shù)據(jù)集；分割所述聚類(lèi)米粒圖像，獲取第一米粒圖像數(shù)據(jù)集；標(biāo)準(zhǔn)化處理第一米粒圖像數(shù)據(jù)集，獲取第二米粒圖像數(shù)據(jù)集；依次對(duì)第二米粒圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于MAMBA的高光譜圖像動(dòng)態(tài)分類(lèi)系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：地物建模模塊、分辨率調(diào)控模塊、特征提取模塊、分類(lèi)識(shí)別模塊、動(dòng)態(tài)結(jié)果生成模塊。本發(fā)明中，通過(guò)在多時(shí)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(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于圖像識(shí)別的腫瘤蛋白定量評(píng)估方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取IHC切片的全景數(shù)字圖像，并提取所述全景數(shù)字圖像中的感興趣區(qū)域，將所述感興趣區(qū)域，進(jìn)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(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的混凝土干濕狀態(tài)識(shí)別方法及裝置，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于智能建筑領(lǐng)域，主要目的在于解決基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的混凝土干濕狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確性較低的問(wèn)題。主要包括利用特征提取模型分別對(duì)可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù)和紅外圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文物建模技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)運(yùn)算效率低下，建模準(zhǔn)確性低的技術(shù)問(wèn)題，尤其涉及一種文物三維數(shù)字化自適應(yīng)建模方法，該方法包括以下步驟：S1、獲取文物的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)集確定鄰域點(diǎn)集并通過(guò)特征分解得到多個(gè)尺度特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于三維場(chǎng)景輻射仿真的高光譜遙感圖像生成方法及裝置，涉及遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)獲取成本過(guò)高、數(shù)據(jù)源少以及分辨率低等技術(shù)問(wèn)題。該方法包括：根據(jù)用戶(hù)需求，確定三維場(chǎng)景數(shù)據(jù)；將三維場(chǎng)景數(shù)據(jù)輸入預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種場(chǎng)景標(biāo)定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明通過(guò)獲取含目標(biāo)場(chǎng)景及場(chǎng)景需求的場(chǎng)景標(biāo)定請(qǐng)求，精準(zhǔn)定位標(biāo)定需求。接著，依據(jù)請(qǐng)求獲取對(duì)應(yīng)目標(biāo)執(zhí)行文件并運(yùn)行，創(chuàng)建場(chǎng)景需求對(duì)應(yīng)的處理線程，避免了一套通用程序應(yīng)對(duì)所...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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