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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(shí)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(shí)間點(diǎn)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(duì)熒光圖...
								
            
							
            
							
						
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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(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)問題；通過根據(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，以優(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)明公開基于無人機(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)模塊用于接收用戶發(fā)送的圖像攝取信號(hào)以及接收目標(biāo)無人機(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(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；通過太陽方位角信息結(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，具體公開了一種基于車輛神經(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(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(shí)別模塊、動(dòng)態(tài)結(jié)果生成模塊。本發(fā)明中，通過在多時(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)確性較低的問題。主要包括利用特征提取模型分別對(duì)可見光圖像數(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)獲取成本過高、數(shù)據(jù)源少以及分辨率低等技術(shù)問題。該方法包括：根據(jù)用戶需求，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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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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