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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的高光譜圖像動態(tài)分類系統(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、分類識別模塊、動態(tài)結(jié)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(jìn)行預(yù)處理，獲取聚類米粒圖像數(shù)據(jù)集；分割所述聚類米粒圖像，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；依次對第二米粒圖像...
								
            
							
            
							
						
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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(gòu)生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于邊界場景技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于車輛神經(jīng)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(dá)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)明公開了一種多模態(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，所述綜合管理平臺通信連接有數(shù)據(jù)獲取模塊、自適應(yīng)點云與影像配準(zhǔn)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(shù)據(jù)可視化模塊。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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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(shù)據(jù)，使用算法對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，提取像斑，識別像斑在影像數(shù)據(jù)中的面積，根據(jù)影像數(shù)據(jù)中的面積計算面積變化率，根據(jù)面積變化率從影像數(shù)據(jù)中識別得到候選變化區(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)明公開了一種基于偽標(biāo)簽對比學(xué)習(xí)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(biāo)簽的生成與優(yōu)化以及特征對齊與模型訓(xùn)練等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對目標(biāo)域樣本，通過生成偽標(biāo)簽和置信度，根據(jù)置信度分別對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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								      本發(fā)明涉及遙感和空間探測領(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(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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								      一種基于高分衛(wèi)星圖像陰影的風(fēng)機(jī)高度測量方法及裝置。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；通過太陽方位角信息結(jié)合直線逐行掃描的方法，對風(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)塔筒的陰影掩膜來計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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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								      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(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)明公開基于無人機(jī)目標(biāo)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(biāo)無人機(jī)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(shù)量，所述定位...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及浮游生物智能識別領(lǐng)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(diào)整焦距、曝光時間和掃描路徑，以優(yōu)化成像質(zhì)量；基于最小二乘法及特征點匹配進(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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								      本申請公開了應(yīng)用于線上面試的作弊檢測方法及系統(tǒng)，涉及計算機(jī)視覺技術(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，在存在非作弊行為時的多數(shù)據(jù)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(shù)問題；通過根據(jù)注視數(shù)據(jù)生...
								
            
							
            
							
						
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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(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的X光安檢中違禁品的高精度檢測，該模型改進(jìn)在于將多階門控聚合網(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(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：使用4K熒光腔鏡攝像設(shè)備采集同一時間點的熒光圖像和白光圖像，并進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括光照校正、模糊校正、濾波去噪和邊緣增強(qiáng)；基于Mask RCNN算法，對熒光圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)U?Net的視網(wǎng)膜血管圖像分割方法及系統(tǒng)。首先構(gòu)建由多張視網(wǎng)膜血管圖像及其對應(yīng)分割掩碼所組成的數(shù)據(jù)集，并將數(shù)據(jù)集預(yù)處理后，劃分為訓(xùn)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(jī)制，從而構(gòu)建初始模型；然...
								
            
							
            
							
						
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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(shè)備及健康監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過多源數(shù)據(jù)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(jīng)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)明公開了一種大壩運行風(fēng)險智能監(jiān)測系統(tǒng)，包含：無人機(jī)監(jiān)測模塊，用于對大壩進(jìn)行多維度實時監(jiān)測，獲取大壩表面和周邊環(huán)境的圖像、視頻以及結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對無人機(jī)監(jiān)測模塊獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像去噪、視頻幀提取、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種通航隧道船行波智能預(yù)警消波系統(tǒng)及方法，屬于通航隧道消波領(lǐng)域，通航隧道船行波智能預(yù)警消波方法包括：當(dāng)船舶到達(dá)通航隧道入口時，升降旋轉(zhuǎn)組件控制消波板旋轉(zhuǎn)至與通航隧道的內(nèi)壁的夾角為預(yù)設(shè)角度，船舶駛?cè)胪ê剿淼罆r，波高測量組件實時監(jiān)測...
								
            
							
            
							
						
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