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          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)U?Net的煤巖裂縫智能提取方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建煤巖裂隙CT圖像數(shù)據(jù)集;S2、構(gòu)建改進(jìn)U?Net分割模型,具體包括以下步驟:S2.1、以VGG16為骨干網(wǎng)絡(luò),引入深度可分離卷積模塊;S2.2、在解碼器每層深...
          • 本公開(kāi)涉及圖像分類標(biāo)注領(lǐng)域,提供一種圖像分類標(biāo)注方法及裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取待標(biāo)注圖像樣本集,隨機(jī)均勻地選取出占預(yù)設(shè)比例的若干待標(biāo)注圖像樣本為帶標(biāo)簽樣本并賦予其真實(shí)標(biāo)簽,令其余待標(biāo)注圖像樣本為未知樣本;構(gòu)建數(shù)據(jù)表示表達(dá)公式...
          • 本發(fā)明涉及一種基于DAG?SwishNet網(wǎng)絡(luò)的冬捕鰱魚(yú)分類與識(shí)別方法,屬于圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。提出改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),通過(guò)優(yōu)化ShuffleNet主干并引入膨脹卷積金字塔模塊,利用多膨脹率并行卷積捕獲多尺度特征,增強(qiáng)對(duì)鰱魚(yú)體型、鱗片等...
          • 本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)Deeplab的作物長(zhǎng)勢(shì)分析方法及設(shè)備,屬于衛(wèi)星遙感和農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。先構(gòu)建作物識(shí)別模型并進(jìn)行作物識(shí)別,在DeepLab v3+基礎(chǔ)上,融合了卷積級(jí)聯(lián)、CNN?Transformer雙分支全局特征提取、多特征融合模塊及S...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于視覺(jué)編碼器組合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本;將圖像輸入至視覺(jué)編碼器組合中,獲得每個(gè)視覺(jué)編碼器輸出的多個(gè)圖像特征;基于每個(gè)視覺(jué)編碼器輸出的多個(gè)圖像特征,...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于3D掃描的口腔仿真動(dòng)畫(huà)生成設(shè)備及方法。該設(shè)備包括:獲取模塊,用于獲取牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù);構(gòu)建模塊,用于基于牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù),構(gòu)建牙齒表面模型,以賦予牙齒點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu);折疊模塊,用于對(duì)牙齒表面模型進(jìn)行網(wǎng)格...
          • 一種多光譜圖像重建方法、系統(tǒng)、產(chǎn)品、設(shè)備及檢測(cè)方法,屬于多光譜光電吊艙成像系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)缺少適用于多變的成像條件,并且顯著提升多光譜成像的穩(wěn)定性與清晰度的一種多光譜圖像重建方法的技術(shù)問(wèn)題。獲取光電吊艙的視頻序列;構(gòu)建全局背景圖...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于球面四叉樹(shù)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮方法及裝置,屬于點(diǎn)云壓縮技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)球面三角形和球面四叉樹(shù)節(jié)點(diǎn)的組合,球面三角形更加符合激光雷達(dá)的球面點(diǎn)云掃描特性,能夠消除現(xiàn)有技術(shù)中正方體八叉樹(shù)點(diǎn)云壓縮的方向性偏倚問(wèn)題,以球面坐標(biāo)將點(diǎn)云...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于單目X射線成像的混凝土攪拌過(guò)程中骨料運(yùn)動(dòng)追蹤方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括如下:?jiǎn)蝹€(gè)X射線源,產(chǎn)生錐形束射線;平板探測(cè)器,位于X射線源對(duì)側(cè);含有特殊標(biāo)記點(diǎn)的示蹤骨料;圖像采集與處理單元;三維位置與姿態(tài)解算單元;本發(fā)明降低系統(tǒng)成本:相...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種膠帶粘接狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng),涉及智能評(píng)估的技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟,篩選關(guān)鍵評(píng)估部位,第一判斷后執(zhí)行第一操作,對(duì)待評(píng)估膠帶進(jìn)行第一檢測(cè)和第二檢測(cè),根據(jù)第一調(diào)控后的檢測(cè)參數(shù)得到待分析數(shù)據(jù),聯(lián)合分析得到脫粘嚴(yán)重程度和脫粘位置,構(gòu)建...
          • 本發(fā)明涉及肝臟圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種非酒精脂肪肝的早期篩查模型訓(xùn)練方法。該方法通過(guò)像素區(qū)域的灰度值以及區(qū)域形狀特征有效篩選出脂肪浸潤(rùn)區(qū)域并獲得脂肪層顯著度。在灰度直方圖中進(jìn)行處理,除最高峰之外分析每個(gè)峰作為纖維化峰的概率,最終判斷出...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種低定量熱敏紙的飽和發(fā)色光密度的簡(jiǎn)易測(cè)試方法,涉及熱敏材料檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括,獲取待測(cè)低定量熱敏紙的未顯色表面圖像,并將未顯色表面圖像及初始加熱參數(shù)輸入預(yù)訓(xùn)練的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型,生成與飽和發(fā)色狀態(tài)對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)顯色光密度分布圖像及...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種多類別單樣本圖像的生成方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取至少兩張圖像;其中,至少兩張圖像各自對(duì)應(yīng)的類別不同;基于預(yù)先確定的條件擴(kuò)散模型,對(duì)至少兩張圖像中的每一張圖像分別進(jìn)行采樣處理,生成至少兩張圖像各自對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像;基于至...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N對(duì)醫(yī)保數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及醫(yī)保數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)?zhí)峁┑膶?duì)醫(yī)保數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法包括:確定初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的初始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)安全等級(jí),以及獲取初始醫(yī)保數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn);基于初始數(shù)據(jù)標(biāo)...
          • 本發(fā)明適用于屬于運(yùn)輸樞紐的服務(wù)能力評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種面向乘客的空鐵聯(lián)運(yùn)指數(shù)計(jì)算方法及計(jì)算系統(tǒng),包括以下步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備;計(jì)算每個(gè)機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)航班和高鐵班次時(shí)刻之間空鐵聯(lián)運(yùn)指標(biāo);計(jì)算全部機(jī)場(chǎng)的進(jìn)離場(chǎng)航班和高鐵班次時(shí)刻之間任意空鐵聯(lián)運(yùn)指標(biāo)均...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)對(duì)建設(shè)工程的協(xié)同監(jiān)理方法及系統(tǒng),涉及建設(shè)工程監(jiān)理技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取建設(shè)工程的多類基礎(chǔ)信息;基于基礎(chǔ)信息中各類信息的實(shí)時(shí)變化特征確定差異化協(xié)同監(jiān)理周期信息。本發(fā)明所述的一種應(yīng)對(duì)建設(shè)工程的協(xié)同監(jiān)理方法及系統(tǒng),通過(guò)覆蓋施工區(qū)域全...
          • 本發(fā)明屬于電網(wǎng)洪澇災(zāi)害評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)提供的涉及一種電網(wǎng)設(shè)施洪澇災(zāi)害易損性動(dòng)態(tài)評(píng)估方法,其通過(guò)獲取目標(biāo)區(qū)域電網(wǎng)設(shè)施歷史洪澇事件數(shù)據(jù)集,抽取同質(zhì)洪澇序列組計(jì)算失效增長(zhǎng)率,并綜合多因素統(tǒng)計(jì)災(zāi)害承載易損性評(píng)分且動(dòng)態(tài)更新。實(shí)現(xiàn)了對(duì)電網(wǎng)設(shè)施在多...
          • 本發(fā)明涉及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能生產(chǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云邊協(xié)同的設(shè)備智能化運(yùn)行方法及系統(tǒng),通過(guò)提取每個(gè)產(chǎn)品工業(yè)生產(chǎn)訂單中生產(chǎn)流程信息和生產(chǎn)需求,解析產(chǎn)品工業(yè)生產(chǎn)訂單的彈性生產(chǎn)流程關(guān)聯(lián)信息,查詢?nèi)斯どa(chǎn)資源與工業(yè)生產(chǎn)輔助設(shè)備資源,...
          • 本發(fā)明涉及城市環(huán)衛(wèi)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種城市環(huán)衛(wèi)車輛動(dòng)態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)。系統(tǒng)包括動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集成模塊,從城市環(huán)衛(wèi)管理平臺(tái)實(shí)時(shí)采集多源異構(gòu)動(dòng)態(tài)作業(yè)數(shù)據(jù),經(jīng)時(shí)空關(guān)聯(lián)性清洗和標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換,生成含時(shí)間戳標(biāo)記的區(qū)域作業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);作業(yè)特征網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊,提取多...
          • 本發(fā)明提供了一種基于游客中心綠色施工監(jiān)控管理方法,涉及建筑施工智能化監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,包括監(jiān)控平臺(tái)接收施工終端通過(guò)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送的第一監(jiān)測(cè)請(qǐng)求,該請(qǐng)求包含第一施工階段標(biāo)識(shí)、第一環(huán)保指標(biāo)閾值和第一異常標(biāo)識(shí),分別用于指示最新施工階段、可執(zhí)行任務(wù)上限和...
          技術(shù)分類
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