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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于試卷成績的智能分析以及預測系統(tǒng)及方法，涉及教學預測管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于試卷成績的智能分析以及預測系統(tǒng)，包括：試卷掃描干擾分析模塊、試卷識別干擾分析模塊和學習訓練計劃預測模塊。本發(fā)明通過結(jié)合得到的掃描干擾分析結(jié)果判斷是否發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器視覺的裝配式印刷電路板檢測系統(tǒng)，涉及產(chǎn)品檢測領(lǐng)域，包括：相機模塊，用于采集印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù)，對印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù)進行預處理及輪廓提取，以輸出印刷電路板輪廓圖像；衍生模塊，用于接收印刷電路板輪廓圖像，拾取印刷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于民航技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及便攜式目視停靠引導系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：便攜圖像設(shè)備，用于通過工作人員放置于目標停靠區(qū)域入口處時，并生成環(huán)境基準檔案；目標鎖定與輪廓快照獲取單元，用于在目標進入預設(shè)感知范圍后，采用累加疊映策略在三輪迭代內(nèi)生成整...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電力施工人員安全行為實時視頻監(jiān)控識別方法。方法包括：獲取視頻監(jiān)控中電力施工人員的頭部的灰度圖像，并根據(jù)灰度圖像中目標像素點的鄰域范圍內(nèi)像素點的灰度值的信息熵，從灰度圖像中確定帶狀區(qū)域；根據(jù)帶狀區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)作業(yè)人員安全風險檢測方法及裝置，方法包括：作業(yè)人員不同工作場景內(nèi)的視頻數(shù)據(jù)采集；對輸入的視頻片段提取每幀的2D姿態(tài)特征和每幀的3D姿態(tài)特征，再對2D姿態(tài)特征和3D姿態(tài)特征進行融合得到融合姿態(tài)特征；將得到的融合姿態(tài)特征劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種混合專家思維增強的大模型低空視頻事件檢測方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有視頻事件檢測方法由于沒有充分考慮視頻中的動態(tài)信息、事件特性以及事件發(fā)生的瞬時性，導致檢測精度和檢測效率低下的技術(shù)問題。該方法包括：對獲取的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于Transformer和視圖分布對齊的無人機視覺地理定位方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括在共同特征空間中對無人機視圖與衛(wèi)星視圖進行分布對齊，有效縮小了兩者之間的差距，并成功解決了域遷移問題，特別是無人機視圖圖像與衛(wèi)星視圖圖像之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多層次特征融合的跨域建筑物提取方法及相關(guān)裝置，其方法包括：構(gòu)建跨域建筑提取框架模型，進行場景級特征的學習處理；進行對象級特征的訓練學習處理，形成訓練后的跨域建筑提取框架模型；將在訓練學習時提取到的場景級特征數(shù)據(jù)以及對象級特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及遙感圖像邊緣增強技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種大田作物表型的低空遙感監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括：遙感圖像采集模塊，采集大田作物的高光譜遙感圖像；病變區(qū)域增強模塊，將可見光波段的高光譜遙感圖像分別劃分為健康葉片區(qū)域、輕微病變區(qū)域和嚴重病變區(qū)域；進...
								
            
							
            
							
						
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								      多分支DLMDMLP和對抗生成的深度偽造檢測方法，屬于深度偽造監(jiān)測與多媒體安全技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取偽造圖像或視頻數(shù)據(jù)集，并進行數(shù)據(jù)預處理；對DeepFake?Adapter模型進行改進，得到改進后的KaleidoDynAdv DeepFake...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進YOLO11的多相流氣泡追蹤與速度測算方法，屬于多相流氣泡檢測與追蹤技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取多相流氣泡圖像數(shù)據(jù)集；將多相流氣泡圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和驗證集；對YOLO11進行改進得到改進的YOLO11網(wǎng)絡模型，獲得基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別涉及整合深度學習的瀝青路面損壞視覺分析方法以及系統(tǒng)。旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中將瀝青路面修補區(qū)域誤識別為裂縫的問題。通過車載設(shè)備獲取RGB圖像、熱像、位置及環(huán)境參數(shù)；查詢本地瀝青材料屬性；融合RGB與熱像特征，結(jié)合注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及紅外圖像技術(shù)領(lǐng)域，尤其是提供了一種基于U?Net架構(gòu)的高精度紅外圖像溫度表達方法。該方法包括構(gòu)建多頭自注意力增強的U?Net架構(gòu)，采用移動窗口特征提取策略以捕捉圖像局部像素的相關(guān)性；構(gòu)建基于多級殘差連接的密集殘差卷積模塊，生成內(nèi)容...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大田作物保綠度確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及表型組學領(lǐng)域，該方法包括獲取大田設(shè)定區(qū)域內(nèi)的待測作物的俯視視角圖像、仰視視角圖像和側(cè)視視角圖像；分別計算所述俯視視角圖像、所述側(cè)視視角圖像和所述仰視視角圖像對應的保綠度；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合機器視覺和邊緣計算的口罩檢測方法，涉及口罩檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括，收集多種不同場景下的人員佩戴口罩情況的圖像數(shù)據(jù)，并使用專業(yè)工具對圖像進行精確標注，根據(jù)邊緣計算平臺特性，優(yōu)化YOLOv5模型，并轉(zhuǎn)換為適用于目標硬件的形式，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于深度學習的傷口恢復識別系統(tǒng)，屬圖像識別領(lǐng)域。其中，該系統(tǒng)包括傷口圖像處理模塊、生物特征場轉(zhuǎn)化模塊、動態(tài)相互作用建模模塊和傷口恢復綜合識別模塊：傷口圖像處理模塊用于采集并導入傷口圖像，通過預處理傷口圖像得到傷口區(qū)域圖像；生物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開基于持續(xù)學習的開放詞匯多任務圖像分類方法，包括步驟：對原始圖像數(shù)據(jù)進行預處理得到對應的文本信息，將文本信息輸入文本編碼器，得到文本特征；將原始圖像數(shù)據(jù)輸入圖像編碼器，得到圖像特征；將文本特征和圖像特征共同輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種時序稀疏與動態(tài)反饋的多模態(tài)大模型推理方法，通過稀疏采樣策略與動態(tài)反饋推理機制，提升模型分析精度和處理效率，有效解決深海地質(zhì)視頻分析中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。該方法包括：通過整合多源海洋數(shù)據(jù)構(gòu)建結(jié)構(gòu)化圖文數(shù)據(jù)集，構(gòu)建三級標注體系；基于多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于人工智能的視頻稿件異常數(shù)據(jù)檢測方法及系統(tǒng)，其中，該方法包括：獲取視頻稿件，視頻稿件包括文本指令和視頻幀；基于文本指令和視頻幀，生成增強語義標簽；通過實時調(diào)節(jié)鏡頭偏振角分離視頻幀中的鏡面反射光成分與漫反射光成分，生成抗干擾圖...
								
            
							
            
							
						
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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...
								
            
							
            
							
						
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