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								      本發(fā)明屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種端到端高光譜圖像聯(lián)合去噪與分類方法，包括建立基于多尺度3?D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的去噪模塊：對(duì)提取的特征進(jìn)行融合；建立基于多尺度可變形注意力Transformer的高光譜圖像分類模型；基于復(fù)合損失函數(shù)和分階段...
								
            
							
            
							
						
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								      基于動(dòng)態(tài)域適應(yīng)的礦井生成圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法與系統(tǒng)，方法包括面向不同已知生成域構(gòu)建自適應(yīng)提示，基于域差異的動(dòng)態(tài)可遷移性計(jì)算權(quán)重，基于領(lǐng)域提示進(jìn)行質(zhì)量分?jǐn)?shù)跨域遷移預(yù)測(cè)，融合動(dòng)態(tài)可遷移性權(quán)重參數(shù)與跨域泛化預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)，依據(jù)域和模型雙態(tài)可遷移性，實(shí)現(xiàn)對(duì)未...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及接線端子成型加工技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種接線端子成型加工控制方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：利用至少兩個(gè)圖像采集組件采集接線端子原始圖像信息；對(duì)所有接線端子原始圖像信息進(jìn)行預(yù)處理，然后根據(jù)所有接線端子原始圖像信息分析獲取端子位姿信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類方法，包括獲取現(xiàn)有的甲狀腺部分的圖像并預(yù)處理以構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于卷積模塊、注意力機(jī)制和全連接層構(gòu)建甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類初始模型并訓(xùn)練得到甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類模型；采用得到的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類模型進(jìn)行實(shí)際的甲狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于對(duì)抗防御的高光譜圖像分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及光譜圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對(duì)高光譜對(duì)抗圖像進(jìn)行密集內(nèi)卷積處理，提取出對(duì)應(yīng)的嵌入特征；在嵌入特征中提取出光譜特征與空間特征；將光譜特征與空間特征進(jìn)行融合，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于密集圖注意神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類方法、裝置及設(shè)備，涉及高光譜圖像分類技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：將高光譜圖像輸入密集圖注意神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，得到拓?fù)潢P(guān)系注意特征、光譜注意特征以及空間注意特征；連接光譜注意特征與空間注意特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及針織機(jī)械控制領(lǐng)域，它涉及一種電腦橫機(jī)花型自動(dòng)識(shí)別與選針控制方法，接收用戶輸入的數(shù)據(jù)，分別提取視覺特征向量、文本的語(yǔ)義特征向量和手勢(shì)軌跡的運(yùn)動(dòng)特征向量，利用跨模態(tài)Transformer架構(gòu)處理提取的特征向量，構(gòu)建針織結(jié)構(gòu)圖G，采用G...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于kNDVI的面向?qū)ο髱r溶山區(qū)石漠化分類方法和系統(tǒng)，包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的遙感影像和高程數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；基于預(yù)處理之后的遙感影像獲取植被覆蓋度柵格數(shù)據(jù)和巖石覆蓋度柵格數(shù)據(jù)和紋理參數(shù)，并基于預(yù)處理后的高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及醫(yī)療教學(xué)領(lǐng)域，提供一種基于人工智能的腦腫瘤疾病教學(xué)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：第一影像生成模塊，用于獲取第一磁共振成像生成模型生成的若干腦腫瘤T1加權(quán)圖像以及第二磁共振成像生成模型生成的若干腦腫瘤T2加權(quán)圖像，得到生成影像集合；影像判別模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      基于實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)映射機(jī)架狀態(tài)預(yù)測(cè)方法，通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)設(shè)備識(shí)別模型，基于透明物體優(yōu)化版YOLOv7構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，添加折射率感知注意力機(jī)制，以提高網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中交換機(jī)和路由器型號(hào)識(shí)別精度，解決透明環(huán)境下折射畸變對(duì)目標(biāo)檢測(cè)模型的干擾問題。同時(shí)開發(fā)操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)空間模型的色度感知多分辨率圖像融合網(wǎng)絡(luò)框架及方法，解決了現(xiàn)有圖像融合方法忽略了紅外圖像的成像機(jī)制和可見光圖像的色度信息，導(dǎo)致融合過程中的色彩過渡不自然，融合結(jié)果不能充分保持場(chǎng)景的真實(shí)色彩感知的問題，具體包括多尺度空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于異視角紅外與可見光圖像融合的空中目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：基于第i?1次融合操作的輸出特征圖執(zhí)行第i次融合操作，得到一對(duì)第i次融合操作的輸出特征圖和第i個(gè)融合后的特征圖Fi；融合操作包括加和操作或者至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于多源時(shí)序數(shù)據(jù)與物候時(shí)空紋理特征的紅樹林提取方法，包括以下步驟；步驟S1：獲取遙感影像，對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理操作；預(yù)處理操作包括輻射校正、地形校正、影像重采樣、月度中值合成；步驟S2：基于遞進(jìn)式的多個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，針對(duì)紅樹林區(qū)域提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種結(jié)合圖優(yōu)化和狀態(tài)空間模型的遙感影像語(yǔ)義變化檢測(cè)方法及系統(tǒng)，利用語(yǔ)義變化檢測(cè)樣本數(shù)據(jù)集對(duì)語(yǔ)義變化檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取訓(xùn)練后的遙感語(yǔ)義變化檢測(cè)目標(biāo)模型，所述語(yǔ)義變化檢測(cè)模型包括基于樹狀結(jié)構(gòu)Mamba...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源信息驅(qū)動(dòng)的施工安全管理方法，涉及施工安全技術(shù)領(lǐng)域。方法為：獲取施工現(xiàn)場(chǎng)的多源信息；將所述視頻監(jiān)控圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練好的人工智能模型進(jìn)行分析，識(shí)別施工現(xiàn)場(chǎng)的人員行為狀態(tài)和環(huán)境特征，得到圖像特征信息；利用邊緣計(jì)算裝置對(duì)所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于X射線檢查的行李自動(dòng)化處理系統(tǒng)，涉及安全檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下模塊：行李采集模塊、相似度量模塊、共享篩選模塊、行李判別模塊、人體研判模塊以及決策指導(dǎo)模塊；本發(fā)明通過高分辨率多能級(jí)X射線設(shè)備采集高低能數(shù)據(jù)和行李圖像數(shù)據(jù)，并結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AIoT的智慧無人倉(cāng)視覺處理方法，包括：通過多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的視覺、深度及環(huán)境數(shù)據(jù)；采用改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)復(fù)雜場(chǎng)景下的貨物識(shí)別與跟蹤；部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征壓縮；基于特征點(diǎn)匹配算法實(shí)現(xiàn)亞厘米...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)大模型的安監(jiān)場(chǎng)景圖像處理與分析方法，包括：獲取安監(jiān)場(chǎng)景攝像頭抓拍的圖像并識(shí)別人體目標(biāo)；基于抓拍圖像，篩選出低質(zhì)量及非人體目標(biāo)圖像，進(jìn)行樣本集劃分；利用多模態(tài)大模型對(duì)獲取到的圖像進(jìn)行屬性分類，得到安監(jiān)場(chǎng)景圖像屬性標(biāo)簽，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)影像融合的遠(yuǎn)程護(hù)理監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，其中，所述方法包括：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)并對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)特征融合處理，生成跨模態(tài)語(yǔ)義信息，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括可見光圖像、紅外熱成像和點(diǎn)云中至少兩項(xiàng)；基于查詢意圖對(duì)跨模態(tài)語(yǔ)義信息進(jìn)行動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及湖庫(kù)周邊河道內(nèi)水華識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取預(yù)設(shè)區(qū)域歷史時(shí)刻的哨兵二號(hào)遙感影像數(shù)據(jù)，進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和超分辨率重建；提取水華樣本和非水華樣本；對(duì)樣本進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，得到樣本特征數(shù)據(jù)集；...
								
            
							
            
							
						
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