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          • 本發明公開了基于GAN優化的高質量音畫同步說話人生成方法,屬于說話人生成領域,包括以下步驟:S1、分別從音頻文件和視頻文件中提取音頻特征和圖像特征,并進行預處理;S2、基于StyleGAN2構架建立圖像生成模型,并訓練;S3、將提取的音頻特...
          • 本發明公開了一種銑刀重建及多維度磨損評價方法及系統,使用非下采樣剪切變換對源圖像進行分解,獲取低頻子帶和高頻子帶,通過計算低頻子帶的加權融合值保留圖像輪廓信息,通過層優化方法優化高頻子帶;將優化后的高頻子帶輸入增強的基于補丁的卷積神經網絡進...
          • 本發明涉及一種基于UWB定位技術的密閉空間快速建模方法,屬于煤礦井下定位通信領域。針對傳統激光掃描建模存在基準點累計誤差大、需密集部署基準點及數據傳輸滯后問題,提出:部署UWB定位通信融合基站構建定位網絡;激光掃描儀實時獲取三維基準位置并動...
          • 本發明適用于弱小目標檢測技術領域,尤其涉及一種利用神經網絡檢測視覺圖像中弱小目標的方法及系統,所述方法包括:獲取需要進行弱小目標檢測的圖像數據,并計算出灰度區間,利用預設的卷積神經網絡,對所述圖像數據進行多層卷積操作,其中所述多層卷積操作至...
          • 本發明公開一種基于超像素對比學習策略的醫學圖像分割方法,屬于自監督預訓練方法領域。本發明利用超像素分割圖作為偽標簽指導圖像內局部對比樣本對的生成,通過平均超像素特征圖生成和連接組件標簽生成,獲得監督圖像級對比損失函數,從而避免現有技術需要大...
          • 本發明公開了一種基于層級多模態特征融合的遙感圖像分割方法及系統,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特征提取網絡,得到第一聚合特征;基于合成孔徑雷達影像輸入至SAR...
          • 本發明涉及一種自適應腫瘤分割方法、系統、電子設備、存儲介質,屬于圖像處理技術領域。本發明通過自適應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...
          • 本發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合去噪與分類方法,包括建立基于多尺度3?D卷積神經網絡的去噪模塊: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;基于復合損失函數和分階段...
          • 基于動態域適應的礦井生成圖像質量評價方法與系統,方法包括面向不同已知生成域構建自適應提示,基于域差異的動態可遷移性計算權重,基于領域提示進行質量分數跨域遷移預測,融合動態可遷移性權重參數與跨域泛化預測分數,依據域和模型雙態可遷移性,實現對未...
          • 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,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,然后根據所有接線端子原始圖像信息分析獲取端子位姿信...
          • 本發明公開了一種甲狀腺結節圖像分類方法,包括獲取現有的甲狀腺部分的圖像并預處理以構建訓練數據集;基于卷積模塊、注意力機制和全連接層構建甲狀腺結節圖像分類初始模型并訓練得到甲狀腺結節圖像分類模型;采用得到的甲狀腺結節圖像分類模型進行實際的甲狀...
          • 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,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...
          • 本申請公開了一種基于密集圖注意神經網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網絡進行特征提取,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...
          • 本發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,接收用戶輸入的數據,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Transformer架構處理提取的特征向量,構建針織結構圖G,采用G...
          • 本發明涉及衛星遙感技術領域,公開一種基于kNDVI的面向對象巖溶山區石漠化分類方法和系統,包括:獲取目標區域的遙感影像和高程數據,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據和巖石覆蓋度柵格數據和紋理參數,并基于預處理后的高...
          • 本申請涉及醫療教學領域,提供一種基于人工智能的腦腫瘤疾病教學系統,該系統包括: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加權圖像,得到生成影像集合;影像判別模塊...
          • 基于實時狀態監測的數據映射機架狀態預測方法,通過構建網絡設備識別模型,基于透明物體優化版YOLOv7構建網絡,添加折射率感知注意力機制,以提高網絡設備中交換機和路由器型號識別精度,解決透明環境下折射畸變對目標檢測模型的干擾問題。同時開發操作...
          • 本發明公開了一種基于狀態空間模型的色度感知多分辨率圖像融合網絡框架及方法,解決了現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...
          • 本發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...
          • 本發明提出基于多源時序數據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,針對紅樹林區域提取...
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