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								      本發(fā)明公開了一種甲狀腺結節(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建甲狀腺結節(jié)圖像分類初始模型并訓練得到甲狀腺結節(jié)圖像分類模型；采用得到的甲狀腺結節(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，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...
								
            
							
            
							
						
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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架構處理提取的特征向量，構建針織結構圖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的面向對象巖溶山區(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...
								
            
							
            
							
						
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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，通過構建網(wǎng)絡設備識別模型，基于透明物體優(yōu)化版YOLOv7構建網(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構Mamba...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多源信息驅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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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于多模態(tài)影像融合的遠程護理監(jiān)測方法及系統(tǒng)，其中，所述方法包括：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)并對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行多模態(tài)特征融合處理，生成跨模態(tài)語義信息，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括可見光圖像、紅外熱成像和點云中至少兩項；基于查詢意圖對跨模態(tài)語義信息進行動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感技術領域，具體涉及湖庫周邊河道內水華識別方法、裝置、設備及存儲介質。方法包括：獲取預設區(qū)域歷史時刻的哨兵二號遙感影像數(shù)據(jù)，進行輻射定標、大氣校正和超分辨率重建；提取水華樣本和非水華樣本；對樣本進行特征轉換，得到樣本特征數(shù)據(jù)集；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于量子計算增強的SVM算法自動駕駛道路檢測系統(tǒng)，涉及量子計算、多傳感器融合、人工智能技術結合應用的自動駕駛道路檢測技術領域。通過結合量子計算和SVM算法，增強系統(tǒng)對復雜路況和光照變化的適應性，提高道路檢測的準確性和穩(wěn)定性；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種車道線的標注方法和標注裝置，所述方法包括：獲取車輛周圍的圖像信息和點云數(shù)據(jù)；獲取車輛的位姿信息，并確定與位姿信息對應的初始區(qū)域地圖；基于點云數(shù)據(jù)校正初始區(qū)域地圖的高程信息，得到最終區(qū)域地圖，并根據(jù)圖像信息、位姿信息和最終...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機器視覺領域，具體是一種基于機器視覺的留置針毛發(fā)的高精度定位檢測系統(tǒng)，通過對留置針圖像進行預處理，得到預處理圖像；將預處理圖像進行分割，得到多個圖塊；并對多個圖塊進行歸一化處理，得到多個歸一化圖塊；基于預先構建的毛發(fā)檢測模型對多個...
								
            
							
            
							
						
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