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								      本公開提出了一種模型訓練及關鍵點檢測方法、裝置和存儲介質，涉及裝載自動化技術領域。其中，模型訓練方法包括：利用關鍵點檢測模型對包含待識別目標的樣本圖像進行處理，以得到特征圖包含的多個網格單元中每個網格單元的關鍵點預測坐標的置信度向量、關鍵點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及人工智能技術領域，可應用于醫療健康領域，公開了一種分類方法、裝置、計算機設備及存儲介質，分類方法通過對每個圖像識別任務創建提示嵌入組，利用多模態視覺語言模型對提示嵌入組進行更新，以及將多模態視覺語言模型輸出的結果輸入至MLP分類器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于DETR的混凝土澆筑振搗表觀質量評價方法及系統：采集混凝土表面圖像；采用混凝土澆筑振搗表觀檢測模型對數據集中的圖像進行語義分割與缺陷檢測；根據缺陷檢測結果對混凝土澆筑振搗表觀質量進行量化評分。本發明通過融合深度學習技術與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于頻域通道注意力的多模態腦腫瘤分割方法，包括以下步驟：獲取訓練數據集；步驟2、建立多模態腦腫瘤分割網絡，包括兩個編碼器和兩個解碼器，兩個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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								      本發明提供一種基于物體級無損高斯場的多粒度開放詞匯查詢方法，引入了一種具有全局一致性代碼本的物體級別高斯場，高斯場中的可學習語義標簽向量渲染回對應的物體標簽后，通過代碼本建立起該標簽和對應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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及三維場景構建技術領域，可應用于金融科技和醫療健康領域，公開了一種基于視頻的三維場景構建方法、裝置、設備及介質，包括：通過對輸入的原始視頻按固定間隔采樣提取關鍵視頻幀，并提取所述關鍵視頻幀的語義特征；對所述語義特征進行歸一化處理得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種模型訓練采樣方法、海報生成方法、裝置、設備及介質，涉及金融科技領域、醫療健康領域及人工智能技術領域，包括：獲取樣本集中各個樣本的難度分數；按照樣本的難度分數將樣本集劃分為挑戰區以及多樣性區；從挑戰區以及多樣性區中采集訓練樣本。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及計算機視覺與金融科技技術領域，公開了基于多任務輔助特征的文本渲染方法、裝置、設備及介質，應用于金融科技領域的個性化客戶報告與營銷材料生成場景中，或可應用于醫療領域中的醫學影像報告自動化標注場景中，其中方法包括：獲取文本的Unico...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像生成技術領域，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、設備及介質，方法包括獲取工作流編排界面中的工作節點，根據工作節點構建AI金融圖像任務流，并生成分層參數；基于分層參數和AI金融圖像任務流，生成初始AI金融圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于自動化裝配技術，尤其為一種基于尺度不變特征轉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左圖像進行目標檢測；S3：基于尺度不變特征轉換對左右圖像進行特征提取與匹配；S4：基于視差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于超表面的太赫茲計算全息圖像的分析方法及其系統，基于超表面的太赫茲計算全息圖像的分析方法包括以下步驟：基于原始圖像，通過傳輸調控形成第一全息圖像；基于原始圖像，通過幾何相位調控形成第二全息圖像；基于原始圖像，通過傳輸調控與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種房屋墻壁高處裂縫測量和鑒定方法及系統，屬于建筑技術領域，包括采集完整的墻體裂縫點云數據，對墻體裂縫點云數據進行幾何特征提取，動態調整環境與應變傳感器的部署密度，通過預測模型完成對裂縫未來寬度的預測，并基于預測值與結構標準，完...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及計算機視覺技術領域，公開了一種基于RGB圖像與深度信息的甲狀腺超聲機器人自動掃描方法、裝置、設備及介質，包括：獲取圖像信息和深度信息，編碼深度信息后融合識別目標掃描區域，確定初始掃描點和初始掃描方向，控制掃描探頭進行掃描并采集實時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種基于改進YOLOv11的絕緣子自爆檢測方法，包括：獲取絕緣子自爆圖片和視頻數據，構建絕緣子自爆圖像數據集；對YOLOv11網絡進行改進，得到絕緣子自爆檢測模型；將訓練集輸入絕緣子自爆檢測模型中進行訓練，保存訓練得到的最優的絕緣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及多光譜圖像處理方法、處理系統、裝置及存儲介質，通過對和光條件下采集的多波段圖像進行預處理，然后提取不同波段處理的圖像下的特征，并對特征進行疊加獲取病變區域信息，將病變區域信息進行形態學處理后進行突出顯示，從而實現準確的目標信息獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種基于深度學習的生物組織圖像分割方法，旨在低對比度、噪聲較多和模糊邊界的生物醫學圖像中提高組織結構的分割準確率，包括以下步驟：構建一個包含改進卷積神經網絡結構的U型網絡模型，該模型具有增強的特征提取能力和細節恢復能力；進行生物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種基于輕量化YOLO11的風機金屬表面缺陷檢測方法、裝置及介質，涉及計算機視覺與工業檢測技術領域。該方法包括：獲取風機金屬表面缺陷圖像數據，并預處理得到訓練數據集；以YOLO11n為基礎模型，使用采用四級分層架構與星運算特征融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開一種基于分組增強卷積注意力特征融合的高光去除方法，屬于圖像處理技術領域。該方法基于CycleGAN網絡構建高光去除模型，所述高光去除模型由生成器、判別器和損失函數優化模塊組成。生成器含細節增強深度下采樣、上采樣和分組增強卷積注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于神經元剪枝的神經輻射場隱式水印嵌入與提取方法，屬于神經輻射場模型的版權保護技術領域，包括：使用水印訓練數據集訓練水印網絡，訓練過程中隨機失活部分神經元，得到初始水印網絡；對所述初始水印網絡進行神經元剪枝，將所述初始水印網...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種異常交易行為檢測方法、裝置及電子設備。具體方式為：獲取預設時長內目標賬戶的至少一個業務交易行為所關聯的交易行為數據；對每個業務交易行為的交易行為數據進行特征提取處理，確定待處理特征向量；通過多個基于自注意力機制的編碼模型對每...
								
            
							
            
							
						
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