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          • 本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法,將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個子區(qū)域,采集各個子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進行預(yù)處理,生成天麻種植實時生長圖像特征數(shù)據(jù),與收集的天麻種植病蟲害異...
          • 本發(fā)明涉及圖像增強技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學影像病灶識別方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于輸入的醫(yī)學影像數(shù)據(jù),設(shè)定不同尺寸鄰域窗口,計算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值,同時計算局部能量值,形成局部能量圖,對香農(nóng)熵值與局部能量圖進行融合,得到融合信...
          • 本發(fā)明提出了一種基于圖像識別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評估方法,包括以下步驟:對圖像中的房屋輪廓、洞口和標識物進行識別,利用OpenCV通過標識物對圖像進行視角矯正并測算目標的實際尺寸,使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對圖像進行分類,實...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于改進U?Net的萌發(fā)表型測量方法及系統(tǒng)以實現(xiàn)自動化測量,減少人工成本并顯著提高效率,從而優(yōu)化番茄的種植與管理。本申請通過種子萌發(fā)表型采集系統(tǒng)對種子培養(yǎng)和種子萌發(fā)過程圖像進行采集,構(gòu)建數(shù)據(jù)集,并利用該數(shù)據(jù)集訓練改進的U?Ne...
          • 本申請公開了一種基于圖像降噪的語義分割方法、圖像處理設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于圖像降噪的語義分割方法,包括:接收到待處理圖像后,基于圖像恢復(fù)模型的淺層特征提取模塊及深層特征提取模塊,提取待處理圖像的特征信息;基于特征信...
          • 本發(fā)明公開了基于人工智能的圖像視頻采集數(shù)據(jù)智能分類管理系統(tǒng),屬于醫(yī)學影像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括醫(yī)療影像采集模塊,醫(yī)療影像采集模塊包括影像采集單元和預(yù)處理單元;影像采集單元用于采集醫(yī)療影像數(shù)據(jù);預(yù)處理單元響應(yīng)影像采集單元,用于對采集的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)...
          • 本申請實施例公開了一種基于多源光學遙感影像的河流流量反演方法,涉及水文水利監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取包含目標研究流域的多源遙感影像,處理得到多個基準影像對,融合待融合影像和匹配的基準影像對得到高分辨率融合影像;從目標研究流域中劃分得到監(jiān)測區(qū)域...
          • 本申請涉及一種對象的狀態(tài)評估方法、裝置、計算機設(shè)備和系統(tǒng)。方法包括:獲取待評估對象的第一裂紋圖像;基于第一裂紋圖像中的第一裂紋參數(shù),使用回歸模型進行預(yù)測,得到待評估對象的第一應(yīng)力強度因子;回歸模型為預(yù)測應(yīng)力強度因子的模型,回歸模型由目標對象...
          • 本發(fā)明屬于神經(jīng)元識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于AI的神經(jīng)元形態(tài)圖像識別系統(tǒng)及方法。該發(fā)明通過構(gòu)建多維度的分類特征向量,充分考慮了神經(jīng)元的形態(tài)參數(shù)和色彩特征信息,從而能夠更全面地反映神經(jīng)元的特性,再以此為基礎(chǔ)對神經(jīng)元進行精確分類和識別,通過統(tǒng)...
          • 本發(fā)明涉及科技中介服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域,具體的說是一種項目管理系統(tǒng),包括項目信息管理模塊、項目進度跟蹤模塊、資源對接匹配模塊、項目執(zhí)行與監(jiān)控模塊、溝通模塊、項目成果展示模塊,通過各模塊協(xié)同工作,通過各模塊的協(xié)同,精準對接項目需求與資源供應(yīng)。資源對接...
          • 本發(fā)明公開了一種基于特征提煉的偽裝物體檢測方法,首先獲取偽裝物體檢測數(shù)據(jù)集,進行數(shù)據(jù)預(yù)處理;構(gòu)建基于特征提煉的偽裝物體檢測模型;再通過訓練集對構(gòu)建好的基于特征提煉的偽裝物體檢測模型訓練,對預(yù)測結(jié)果使用結(jié)構(gòu)損失函數(shù)進行監(jiān)督學習。最后對模型訓練...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N目標定位模型的訓練和定位方法、相關(guān)設(shè)備及存儲介質(zhì),所述訓練方法包括:獲取樣本圖像,所述樣本圖像包括目標定位區(qū)域;對所述目標定位區(qū)域進行特征提取,得到針對目標定位區(qū)域的特征矩陣;對所述針對目標定位區(qū)域的特征矩陣進行特征降維,得...
          • 本申請公開了一種電梯中人工智能語音模型的建模方法及裝置,屬于電梯系統(tǒng)設(shè)計。旨在通過個性化的語音交互系統(tǒng)提升用戶的電梯使用體驗。該方法通過獲取用戶提供的語音樣本并存儲在數(shù)據(jù)庫中,結(jié)合電梯功能語句庫中預(yù)設(shè)的功能性語句,構(gòu)建帶有情感標簽的語音庫。...
          • 本發(fā)明公開了一種基于磨粒特征優(yōu)選的磨損狀態(tài)精準辨識方法,通過運動磨粒圖像分析儀獲取裝備運行過程中磨粒特征構(gòu)建初始樣本,包括磨粒數(shù)量、尺寸、濃度、類型等多維特征;協(xié)同磨粒特征關(guān)注度和相關(guān)系數(shù)剔除具有高共線性的特征;以聚類分箱的方式構(gòu)建磨粒特征...
          • 本發(fā)明公開了一種基于特征聚合分解的多模態(tài)醫(yī)學圖像融合方法,包括:構(gòu)建特征聚合網(wǎng)絡(luò)和分解反饋網(wǎng)絡(luò);取源圖像和初始分解圖像拼接構(gòu)成訓練集;將拼接后的圖像輸入至特征聚合網(wǎng)絡(luò)中輸出融合圖像;將融合圖像輸入至所述分解反饋網(wǎng)絡(luò)中,得到兩個分解圖像;基于...
          • 本申請公開了一種隱患檢測方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),該方法可以獲取包含電力設(shè)備的目標環(huán)境圖像,以及,多維檢索樹K?D樹,所述K?D樹中的各個節(jié)點與各個預(yù)置的隱患類別一一對應(yīng),每個所述節(jié)點中包含有對應(yīng)隱患類別的多個典型圖像的典型特征向量;...
          • 本發(fā)明涉及紋飾基因庫構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種元青花紋飾基因庫構(gòu)建與AI衍生設(shè)計系統(tǒng)及方法,所述方法包括對表面圖進行紋飾特征提取,根據(jù)紋飾特征提取結(jié)果對表面圖進行分區(qū),基于AI對每個區(qū)域進行識別,輸出識別結(jié)果;統(tǒng)計每個樣品的表面圖的分區(qū)結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的鋼管工序等待時間智能調(diào)控系統(tǒng)及方法,涉及鋼管智能制造數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過采集裝置形成工業(yè)數(shù)據(jù)組合;基于工業(yè)數(shù)據(jù)組合進行預(yù)處理后,構(gòu)建鋼管運輸執(zhí)行知識庫,基于鋼管運輸執(zhí)行知識庫形成若干組底層數(shù)據(jù);基于若干組...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N草原毒雜草分布狀況監(jiān)測方法、裝置及終端設(shè)備,適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取第一光譜圖像信息以及第二光譜圖像信息;根據(jù)預(yù)設(shè)的毒雜草樣本信息庫與所述第一光譜圖像信息,確定第一光譜圖像毒雜草初始位置信息;根據(jù)所述第一光譜...
          • 本申請公開了一種工位管理方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品,涉及企業(yè)資源管理領(lǐng)域,所述方法包括:獲取網(wǎng)口與員工的第一映射關(guān)系數(shù)據(jù);發(fā)起工位盤點任務(wù),通過所述工位盤點任務(wù)確定所述員工與工位的綁定關(guān)系數(shù)據(jù);調(diào)用員工狀態(tài)數(shù)據(jù),基于所述第一映射關(guān)...
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