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								      一種基于跨模態(tài)特征融合的開放詞匯目標檢測方法及裝置，在模型的多個階段中添加深度特征融合方法，實現(xiàn)圖片與文本特征信息之間的交互功能，學習高質量的語言感知視覺表征和實現(xiàn)卓越的遷移學習性能，以增強開放詞匯目標檢測模型的泛化能力，從而提高模型對于未...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，具體的是一種建設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)進行標準目錄映射，將映射后處于同一表達形式下的合同樣本數(shù)據(jù)進行要素提取，得到多個基礎要素；建立各基礎要素之間的語義關聯(lián)網(wǎng)絡，以基礎要素之間的連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種遙感場景圖引導的語義信息推理方法，可應用于遙感圖像處理技術領域。該方法包括：對遙感圖像進行分割，生成場景分割圖；執(zhí)行目標檢測，生成圖像塊集合；對圖像全局特征及圖像塊集合進行細粒度解析，生成場景描述文本；進行語法解析，提取物體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像分析的技術領域，具體涉及一種基于圖像處理的禽蛋智能分揀方法，解決對禽蛋的自動化分級準確性較差的技術問題，包括以下步驟：S1，采集禽蛋的三路圖像數(shù)據(jù)；S2，重構禽蛋的三維點云數(shù)據(jù)，提取裂紋或形變缺陷的量化幾何特征；S3，提取潔凈...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N高架庫貨物視覺識別盤點方法及相關設備，該方法包括：獲取貨箱區(qū)域圖像，進行灰度變換和降噪得到標簽局部信息圖像序列，識別投影角度偏差和距離誤差引起的焦點模糊和光線折射，生成貨箱標簽圖像集；根據(jù)紋理細節(jié)確定紋理特征集，根據(jù)紋理特征集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種發(fā)動機生產(chǎn)線裝配用實時監(jiān)控方法，該方法通過將當前檢測點圖像與上一檢測點圖像進行時序分析，能夠捕捉裝配過程中的細微變化，及時發(fā)現(xiàn)漏裝、錯裝等問題，顯著降低缺陷流入下一工序的風險，利用預訓練的圖像生成模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物料識別技術領域，具體涉及一種物料種類及容量的圖像識別方法與系統(tǒng)，包括：根據(jù)任意兩個相鄰超像素塊中像素點的灰度信息、梯度信息和飽和度信息，獲得任意兩個相鄰超像素塊之間的相似度，并用于區(qū)域生長，獲得每個儲料倉物料圖像中的若干個區(qū)域；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，具體是一種利用殘差膠囊網(wǎng)絡的建筑物屋頂類型遙感識別方法，該方法包括獲取樣本屋頂遙感影像，得到屋頂樣本庫；所述屋頂樣本庫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；獲取對應的屋...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于鄰域幾何嵌入的點云學習特征表示方法及裝置。所述方法包括：獲取車輛周圍三維空間環(huán)境的3D點云數(shù)據(jù)；對3D點云數(shù)據(jù)進行特征提取，得到初始點特征表示；利用預先設置的鄰域確定策略構建目標點的多尺度鄰域；在多尺度鄰域內每個鄰域中根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向光譜未覆蓋波段的遙感影像空?譜融合方法，首先對全色影像與多光譜影像進行預處理，構建用于網(wǎng)絡訓練的降分辨率與全分辨率樣本庫；然后采用監(jiān)督?無監(jiān)督并行學習策略，構建波段自引導注意力模塊、跨分辨率跨通道交互學習模塊、多尺度殘差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種脈沖星候選體識別模型構建方法及脈沖星候選體識別方法；獲取預設候選體數(shù)據(jù)集，對預設候選體數(shù)據(jù)集中各脈沖星候選體樣本圖像進行子圖切分處理，得到目標子圖數(shù)據(jù)集；對目標子圖數(shù)據(jù)集進行標注處理，構建標注后的目標子圖數(shù)據(jù)集；利用標注后的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種端到端脈沖星候選體識別方法、裝置、計算機設備。所述方法包括：獲取脈沖星候選體信號對應的原始脈沖星候選圖像，對原始脈沖星候選圖像進行增強處理，得到脈沖星候選圖像；對脈沖星候選圖像中子圖進行標注，構建用于識別脈沖星信號類型的目標數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種面向小目標的目標檢測網(wǎng)絡及其訓練方法、檢測方法，包括：編碼器結構和解碼器結構；編碼器結構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Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種散熱器生產(chǎn)線實時監(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)該排列方向計算圖像中各像素點的邊緣點概率；在凝聚型層次聚類算法迭代中，結合待合并簇的空間鄰近度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標檢測的血管通路病變識別方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)學圖像處理技術領域，包括，根據(jù)心電圖信號進行心動周期相位劃分，并計算血管DSA圖像序列相鄰幀間的位移矢量場，構建運動補償模型，生成穩(wěn)定DSA序列；通過U?Net分割模型將穩(wěn)定D...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┠繕藱z測方法、裝置、計算設備及存儲介質，所述目標檢測方法包括：接收模板圖片與待檢測圖片；基于第一骨架網(wǎng)絡對模板圖片進行特征提取，得到模板特征，并基于第二骨架網(wǎng)絡對待檢測圖片進行特征提取，得到待檢測特征；將模板特征作為卷積核，將待檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開的基于人工智能的煤礦掘進導航仿真孿生方法與系統(tǒng)，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理領域，該方法包括：采用AI智能工具解析煤礦掘進作業(yè)規(guī)程文檔，并提取掘進內容；采用AI智能工具基于提取的掘進內容校驗煤礦掘進作業(yè)規(guī)程文檔是否完善，得到校驗結果；當校驗...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N室內場景表面重建的方法、裝置、設備及存儲介質，可以應用于三維重建技術領域。該方法包括：利用重建模型的特征提取網(wǎng)絡，對與兩個不同視角對應的原始圖像進行特征提取，得到每個視角的目標特征圖；針對每個視角，對另一視角的目標特征圖進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合地層巖性和防治措施的滑坡三維建模方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，屬于滑坡防治信息技術領域，建模方法，包括：獲得多個滑體三維模型；獲得滑坡專業(yè)監(jiān)測三維模型和滑坡治理工程三維模型；融合多個滑體三維模型、滑坡專業(yè)監(jiān)測三維模型和滑坡治理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應邊緣晶格排列調整的腫瘤模型生成方法及系統(tǒng)，其涉及腫瘤建模技術領域。本發(fā)明綜合考慮邊緣梯度、曲率、密度等因素對邊緣晶格點的影響，動態(tài)確定邊緣晶格點之間的虛擬彈簧對應的彈簧剛度系數(shù)與阻尼系數(shù)，通過計算每個邊緣晶格點受的...
								
            
							
            
							
						
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