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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)YOLOv11的絕緣子自爆檢測(cè)方法，包括：獲取絕緣子自爆圖片和視頻數(shù)據(jù)，構(gòu)建絕緣子自爆圖像數(shù)據(jù)集；對(duì)YOLOv11網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，得到絕緣子自爆檢測(cè)模型；將訓(xùn)練集輸入絕緣子自爆檢測(cè)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，保存訓(xùn)練得到的最優(yōu)的絕緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于RGB圖像與深度信息的甲狀腺超聲機(jī)器人自動(dòng)掃描方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取圖像信息和深度信息，編碼深度信息后融合識(shí)別目標(biāo)掃描區(qū)域，確定初始掃描點(diǎn)和初始掃描方向，控制掃描探頭進(jìn)行掃描并采集實(shí)時(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種房屋墻壁高處裂縫測(cè)量和鑒定方法及系統(tǒng)，屬于建筑技術(shù)領(lǐng)域，包括采集完整的墻體裂縫點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)墻體裂縫點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何特征提取，動(dòng)態(tài)調(diào)整環(huán)境與應(yīng)變傳感器的部署密度，通過(guò)預(yù)測(cè)模型完成對(duì)裂縫未來(lái)寬度的預(yù)測(cè)，并基于預(yù)測(cè)值與結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，完...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于超表面的太赫茲計(jì)算全息圖像的分析方法及其系統(tǒng)，基于超表面的太赫茲計(jì)算全息圖像的分析方法包括以下步驟：基于原始圖像，通過(guò)傳輸調(diào)控形成第一全息圖像；基于原始圖像，通過(guò)幾何相位調(diào)控形成第二全息圖像；基于原始圖像，通過(guò)傳輸調(diào)控與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于自動(dòng)化裝配技術(shù)，尤其為一種基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換的高速工件接口定位方法，包括如下步驟，S1：雙目圖像的采集與畸變校正；S2：基于模板匹配算法對(duì)左圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；S3：基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換對(duì)左右圖像進(jìn)行特征提取與匹配；S4：基于視差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于工作流編排的金融圖像生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取工作流編排界面中的工作節(jié)點(diǎn)，根據(jù)工作節(jié)點(diǎn)構(gòu)建AI金融圖像任務(wù)流，并生成分層參數(shù)；基于分層參數(shù)和AI金融圖像任務(wù)流，生成初始AI金融圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與金融科技技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于多任務(wù)輔助特征的文本渲染方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，應(yīng)用于金融科技領(lǐng)域的個(gè)性化客戶(hù)報(bào)告與營(yíng)銷(xiāo)材料生成場(chǎng)景中，或可應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域中的醫(yī)學(xué)影像報(bào)告自動(dòng)化標(biāo)注場(chǎng)景中，其中方法包括：獲取文本的Unico...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種模型訓(xùn)練采樣方法、海報(bào)生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及金融科技領(lǐng)域、醫(yī)療健康領(lǐng)域及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取樣本集中各個(gè)樣本的難度分?jǐn)?shù)；按照樣本的難度分?jǐn)?shù)將樣本集劃分為挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)；從挑戰(zhàn)區(qū)以及多樣性區(qū)中采集訓(xùn)練樣本。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維場(chǎng)景構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技和醫(yī)療健康領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于視頻的三維場(chǎng)景構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：通過(guò)對(duì)輸入的原始視頻按固定間隔采樣提取關(guān)鍵視頻幀，并提取所述關(guān)鍵視頻幀的語(yǔ)義特征；對(duì)所述語(yǔ)義特征進(jìn)行歸一化處理得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于物體級(jí)無(wú)損高斯場(chǎng)的多粒度開(kāi)放詞匯查詢(xún)方法，引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級(jí)別高斯場(chǎng)，高斯場(chǎng)中的可學(xué)習(xí)語(yǔ)義標(biāo)簽向量渲染回對(duì)應(yīng)的物體標(biāo)簽后，通過(guò)代碼本建立起該標(biāo)簽和對(duì)應(yīng)未壓縮的高維特征之間的直接映射，從而支持任意維度的語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于頻域通道注意力的多模態(tài)腦腫瘤分割方法，包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟2、建立多模態(tài)腦腫瘤分割網(wǎng)絡(luò)，包括兩個(gè)編碼器和兩個(gè)解碼器，兩個(gè)編碼器第一池化層的輸出連接第一FCMM模塊、第二池化層的輸出連接第二FCMM模塊、第三...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于DETR的混凝土澆筑振搗表觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng)：采集混凝土表面圖像；采用混凝土澆筑振搗表觀檢測(cè)模型對(duì)數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割與缺陷檢測(cè)；根據(jù)缺陷檢測(cè)結(jié)果對(duì)混凝土澆筑振搗表觀質(zhì)量進(jìn)行量化評(píng)分。本發(fā)明通過(guò)融合深度學(xué)習(xí)技術(shù)與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域，公開(kāi)了一種分類(lèi)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，分類(lèi)方法通過(guò)對(duì)每個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)創(chuàng)建提示嵌入組，利用多模態(tài)視覺(jué)語(yǔ)言模型對(duì)提示嵌入組進(jìn)行更新，以及將多模態(tài)視覺(jué)語(yǔ)言模型輸出的結(jié)果輸入至MLP分類(lèi)器...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提出了一種模型訓(xùn)練及關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及裝載自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域。其中，模型訓(xùn)練方法包括：利用關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型對(duì)包含待識(shí)別目標(biāo)的樣本圖像進(jìn)行處理，以得到特征圖包含的多個(gè)網(wǎng)格單元中每個(gè)網(wǎng)格單元的關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測(cè)坐標(biāo)的置信度向量、關(guān)鍵點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于Transformer與CapsNet的水下軌道角動(dòng)量模式識(shí)別方法，利用Transformer分支提取軌道角動(dòng)量光陣列的全局特征，以及CapsNet分支提取軌道角動(dòng)量光陣列的局部特征，通過(guò)向量的形式捕捉軌道角動(dòng)量光陣列圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于多尺度注意力的巖性單元分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)，包括：遙感分支，用于處理遙感影像數(shù)據(jù)，得到多個(gè)遙感特征圖；地質(zhì)先驗(yàn)知識(shí)分支，用于處理地質(zhì)巖性單元信息圖，得到包含地質(zhì)先驗(yàn)信息且與遙感特征圖結(jié)構(gòu)相似的多個(gè)地質(zhì)特征圖；小波增強(qiáng)交叉注意力WCCA模塊，用于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于醫(yī)療健康和金融科技等領(lǐng)域，公開(kāi)了一種視覺(jué)令牌篩選方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取令牌序列，其中，令牌序列包括系統(tǒng)輸入令牌集、視覺(jué)令牌集和用戶(hù)輸入令牌集，視覺(jué)令牌集包括多個(gè)視覺(jué)令牌；通過(guò)多模態(tài)大模型計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自適應(yīng)雙路徑局部全局融合網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志檢測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與智能交通技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)三大創(chuàng)新模塊協(xié)同工作：非線性自適應(yīng)特征提取模塊采用寬窄并行結(jié)構(gòu)，結(jié)合自適應(yīng)形變激活函數(shù)與部分卷積機(jī)制，增強(qiáng)對(duì)微弱特征的捕獲能力；動(dòng)態(tài)通...
								
            
							
            
							
						
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								      本文介紹了一種改進(jìn)的YOLOv8算法，用于無(wú)人機(jī)平臺(tái)上的儀表盤(pán)特征識(shí)別。針對(duì)YOLOv8模型在計(jì)算資源有限的環(huán)境中的應(yīng)用，我們通過(guò)替換CSPPC卷積、Detect_AFPN檢測(cè)頭以及CGAttention注意力機(jī)制，對(duì)原始網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的多模態(tài)數(shù)據(jù)智能標(biāo)注系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括：基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)齊模塊，用于獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)的特征提取結(jié)果，對(duì)所述特征提取結(jié)果進(jìn)行基準(zhǔn)點(diǎn)對(duì)齊處理，生成一致化的基準(zhǔn)點(diǎn)集合；注視點(diǎn)預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)所述基準(zhǔn)點(diǎn)集合對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)中的注視點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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