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								      本發(fā)明公開了一種基于層級多模態(tài)特征融合的遙感圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及遙感圖像處理技術領域，其中方法包括：獲取待分割目標的高光譜影像和合成孔徑雷達影像；基于高光譜影像輸入至HSI特征提取網(wǎng)絡，得到第一聚合特征；基于合成孔徑雷達影像輸入至SAR...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種自適應腫瘤分割方法、系統(tǒng)、電子設備、存儲介質(zhì)，屬于圖像處理技術領域。本發(fā)明通過自適應Mamba模塊的多尺度卷積層從多個尺度中提取局部特征，雙粒度Mamba層從不同視角捕捉全局特征，全局特征即雙粒度特征再通過自適應特征融合層進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遙感圖像處理技術領域，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)絡的去噪模塊：對提取的特征進行融合；建立基于多尺度可變形注意力Transformer的高光譜圖像分類模型；基于復合損失函數(shù)和分階段...
								
            
							
            
							
						
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								      基于動態(tài)域適應的礦井生成圖像質(zhì)量評價方法與系統(tǒng)，方法包括面向不同已知生成域構(gòu)建自適應提示，基于域差異的動態(tài)可遷移性計算權(quán)重，基于領域提示進行質(zhì)量分數(shù)跨域遷移預測，融合動態(tài)可遷移性權(quán)重參數(shù)與跨域泛化預測分數(shù)，依據(jù)域和模型雙態(tài)可遷移性，實現(xiàn)對未...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及接線端子成型加工技術領域，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：利用至少兩個圖像采集組件采集接線端子原始圖像信息；對所有接線端子原始圖像信息進行預處理，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處理以構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；基于卷積模塊、注意力機制和全連接層構(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)圖像分類模型進行實際的甲狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于對抗防御的高光譜圖像分類方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及光譜圖像處理技術領域，該方法包括：對高光譜對抗圖像進行密集內(nèi)卷積處理，提取出對應的嵌入特征；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行融合，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于密集圖注意神經(jīng)網(wǎng)絡的高光譜圖像分類方法、裝置及設備，涉及高光譜圖像分類技術領域，該方法包括：將高光譜圖像輸入密集圖注意神經(jīng)網(wǎng)絡進行特征提取，得到拓撲關系注意特征、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)明涉及針織機械控制領域，它涉及一種電腦橫機花型自動識別與選針控制方法，接收用戶輸入的數(shù)據(jù)，分別提取視覺特征向量、文本的語義特征向量和手勢軌跡的運動特征向量，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)星遙感技術領域，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：獲取目標區(qū)域的遙感影像和高程數(shù)據(jù)，并進行預處理；基于預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)，并基于預處理后的高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及醫(yī)療教學領域，提供一種基于人工智能的腦腫瘤疾病教學系統(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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								      基于實時狀態(tài)監(jiān)測的數(shù)據(jù)映射機架狀態(tài)預測方法，通過構(gòu)建網(wǎng)絡設備識別模型，基于透明物體優(yōu)化版YOLOv7構(gòu)建網(wǎng)絡，添加折射率感知注意力機制，以提高網(wǎng)絡設備中交換機和路由器型號識別精度，解決透明環(huán)境下折射畸變對目標檢測模型的干擾問題。同時開發(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制和可見光圖像的色度信息，導致融合過程中的色彩過渡不自然，融合結(jié)果不能充分保持場景的真實色彩感知的問題，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檢測方法，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，得到一對第i次融合操作的輸出特征圖和第i個融合后的特征圖Fi；融合操作包括加和操作或者至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于多源時序數(shù)據(jù)與物候時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，對影像進行預處理操作；預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：基于遞進式的多個深度學習模型，針對紅樹林區(qū)域提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感數(shù)據(jù)處理技術領域，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義變化檢測方法及系統(tǒng)，利用語義變化檢測樣本數(shù)據(jù)集對語義變化檢測模型進行訓練，獲取訓練后的遙感語義變化檢測目標模型，所述語義變化檢測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)動的施工安全管理方法，涉及施工安全技術領域。方法為：獲取施工現(xiàn)場的多源信息；將所述視頻監(jiān)控圖像輸入預先訓練好的人工智能模型進行分析，識別施工現(xiàn)場的人員行為狀態(tài)和環(huán)境特征，得到圖像特征信息；利用邊緣計算裝置對所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于X射線檢查的行李自動化處理系統(tǒng)，涉及安全檢測技術領域，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模塊；本發(fā)明通過高分辨率多能級X射線設備采集高低能數(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的智慧無人倉視覺處理方法，包括：通過多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡采集倉儲環(huán)境的視覺、深度及環(huán)境數(shù)據(jù)；采用改進的深度學習模型實現(xiàn)復雜場景下的貨物識別與跟蹤；部署邊緣計算節(jié)點進行數(shù)據(jù)預處理與特征壓縮；基于特征點匹配算法實現(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)場景圖像處理與分析方法，包括：獲取安監(jiān)場景攝像頭抓拍的圖像并識別人體目標；基于抓拍圖像，篩選出低質(zhì)量及非人體目標圖像，進行樣本集劃分；利用多模態(tài)大模型對獲取到的圖像進行屬性分類，得到安監(jiān)場景圖像屬性標簽，...
								
            
							
            
							
						
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