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          • 本發(fā)明屬于監(jiān)控設備可視化技術領域,涉及一種三維場景下基于海量監(jiān)控設備可視域分析的目標監(jiān)測方法,包括:獲取三維地圖和各個監(jiān)控設備的位置信息;根據(jù)監(jiān)控設備的位置信息將監(jiān)控設備映射到三維地圖上;采集各個監(jiān)控設備的相關參數(shù),并繪制各個監(jiān)控設備的可視...
          • 本發(fā)明提供一種基于自適應稀疏記憶與語言模型的長期視頻理解系統(tǒng),包括:用于從長視頻中提取視覺特征的視覺編碼器;用于存儲和檢索歷史視頻內(nèi)容的視覺特征的記憶庫模塊;用于動態(tài)管理記憶庫模塊的稀疏自適應模塊,記憶庫模塊通過查詢變換器Q?Former與...
          • 本申請涉及一種基于人工智能的無人機巡檢電纜表面缺陷檢測方法。所述方法包括:獲取第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)和第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù);第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無人機對電纜表面使用預設的偏振角拍攝得到的圖像數(shù)據(jù);第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無人機對與第一電纜...
          • 本發(fā)明提供一種無人機視覺檢測與AIS數(shù)據(jù)關聯(lián)方法與裝置,該方法包括:對無人機上的機載圖像傳感器在海事巡航中拍攝的圖像進行目標檢測,獲取所述圖像中船舶的方位特征,所述方位特征包括位置信息和航向信息;根據(jù)各船舶上安裝的船舶自動識別系統(tǒng),獲取所述...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N視覺檢測方法、系統(tǒng)及邊緣計算盒子,通過對目標產(chǎn)品的表面圖像進行多尺度邊緣檢測,生成不同尺度的邊緣特征圖;根據(jù)所有的邊緣特征圖確定目標產(chǎn)品表面的缺陷區(qū)域候選框,確定各個邊緣特征圖中像素的梯度方差;根據(jù)缺陷區(qū)域候選框和所有的梯度...
          • 本發(fā)明公開一種基于多模型結(jié)合的用于腦腫瘤圖像分類遷移學習方法,包括:先對圖像進行邊緣輪廓裁剪等預處理,再通過旋轉(zhuǎn)等操作進行數(shù)據(jù)增強,擴充均衡數(shù)據(jù)集;構建ResNet50+EfficientNetB0混合架構,以并行雙分支結(jié)構提取特征,經(jīng)全局...
          • 本發(fā)明公開了一種基于高分遙感影像的多任務林地識別方法,包括:步驟S1,獲取林地遙感數(shù)據(jù),確定自主輸入通道;步驟S2,通過用戶自主輸入通道,將讀取原始數(shù)據(jù)源中的樣本訓練數(shù)據(jù)和樣本測試數(shù)據(jù),將其通過數(shù)據(jù)解碼解譯TFRecord數(shù)據(jù),提取出各樣本...
          • 本發(fā)明涉及點云數(shù)據(jù)處理技術領域,公開了一種自動提取點云特征線的方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)。該方法應用于建模軟件系統(tǒng)中的特征線功能模塊,特征線功能模塊,用于接收導入的多種格式的原始點云數(shù)據(jù),包括:對原始特征點進行篩選,并確定待生長點隊列,重復以下...
          • 本發(fā)明公開了基于對比學習和不可靠區(qū)域的半監(jiān)督醫(yī)學圖像分割方法,該方法使用訓練后的半監(jiān)督醫(yī)學圖像分割模型對待處理的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行圖像分割得到圖像分割結(jié)果;該模型將對待處理的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行兩次特征提取,得到兩個未標記低維特征后通過特征級對比...
          • 本發(fā)明公開了一種視覺SLAM方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及視覺SLAM技術領域,包括以下步驟:對每幀RGB圖像進行目標檢測以及特征點提取,得到多個目標以及對應的目標檢測框;將下一幀RGB圖像中的多個目標的加權值與加權閾值進行比較,根據(jù)比較...
          • 本發(fā)明提供一種改進DETR的管道缺陷檢測方法,涉及計算機視覺目標檢測技術領域,包括:首先,DETR的主干網(wǎng)絡修改為CrossFormer;其次,編碼器通過多尺度可變形注意力對主干網(wǎng)絡輸出的多尺度特征進行增強;之后,解碼器將編碼器輸出的特征與...
          • 本發(fā)明公開了一種增強現(xiàn)實與數(shù)字產(chǎn)品融合展示系統(tǒng),通過標識識別模塊可識別二維碼、圖形碼、射頻識別標簽等預設標識,集成于智能終端或增強現(xiàn)實設備,方便用戶隨時操作,提升使用便捷性,三維模型數(shù)據(jù)庫存儲外觀結(jié)構、內(nèi)部組件及可交互功能數(shù)據(jù),為用戶提供全...
          • 本發(fā)明公開了一種基于虛擬形象的交互方法和裝置。該方法包括:獲取目標虛擬形象;響應于接收到至少一條交互內(nèi)容,所述目標虛擬形象基于人工智能模型針對所述至少一條交互內(nèi)容輸出至少一條交互響應,所述交互響應包括文字回復、語音回復、表情回復、動作回復中...
          • 一種基于層級語義場的開放詞匯三維場景語義查詢方法,通過零樣本分割模型SAM提取子部分、部分和整體層級的實例掩碼,結(jié)合CLIP編碼器生成像素級多粒度語義特征圖;改進神經(jīng)輻射場架構,設計多分辨率哈希網(wǎng)格與多頭多層感知機網(wǎng)絡,實現(xiàn)三維空間坐標到多...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N視覺數(shù)據(jù)的編輯方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),該編輯方法包括:根據(jù)用戶輸入的視覺數(shù)據(jù)所屬的數(shù)據(jù)類型,按照與該數(shù)據(jù)類型匹配的特征提取方式,對視覺數(shù)據(jù)進行特征提取,得到視覺數(shù)據(jù)的視覺特征;對于用戶輸入的編輯需求描述信息進行特征提取,...
          • 本申請涉及大數(shù)據(jù)分析技術領域,且更為具體地公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的包裝設計優(yōu)化系統(tǒng)及方法,利用產(chǎn)品圖像和包裝設計圖像,分析并優(yōu)化包裝設計,通過調(diào)整顏色、優(yōu)化圖案、改進信息傳達等方式提升產(chǎn)品包裝的吸引力和傳播效果,以滿足消費者對視覺體驗的高...
          • 本發(fā)明提供了一種激光雷達與相機標定方法、電子設備及介質(zhì),本發(fā)明的方法包括獲取標定物的二維圖像和三維點云數(shù)據(jù);對相機進行標定,獲得相機參數(shù);提取感興趣區(qū)域的點云特征點,得到第一點云特征點集;提取感興趣區(qū)域的二維圖像特征點;利用平面或邊緣直線擬...
          • 本申請涉及鍍膜缺陷視覺檢測技術領域,具體涉及基于LMC工藝的塑料基材表面鍍膜缺陷檢測方法,包括:獲取塑料基材表面鍍膜的膜層形貌灰度圖像,構建各像素點的凹坑方向差異度,得到各像素點的凹坑邊裂特征值,進而獲取各像素點的凹坑特征值,對疑似凹陷特征...
          • 本發(fā)明公開了基于智能圖像優(yōu)化的動態(tài)顯影方法、裝置、設備及介質(zhì),方法包括:接收顯影指令則同時采集得到可見光圖像及同位素成像圖像,從可見光圖像中提取輪廓信息以對同位素成像圖像進行區(qū)域分割得到區(qū)域分割圖像,進一步對區(qū)域分割圖像進行背景分割得到前景...
          • 一種基于文本控制的三維場景局部編輯方法,包括:基于文本查詢構建三維高斯語義場,通過嵌入語義特征至各向異性高斯基元,并結(jié)合CLIP模型的多視角語義監(jiān)督與余弦相似度計算,直接生成精確的三維對象掩碼;以目標對象為中心篩選有效視角,通過方位角聚類分...
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