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          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種車(chē)道線的標(biāo)注方法和標(biāo)注裝置,所述方法包括:獲取車(chē)輛周?chē)膱D像信息和點(diǎn)云數(shù)據(jù);獲取車(chē)輛的位姿信息,并確定與位姿信息對(duì)應(yīng)的初始區(qū)域地圖;基于點(diǎn)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于量子計(jì)算增強(qiáng)的SVM算法自動(dòng)駕駛道路檢測(cè)系統(tǒng),涉及量子計(jì)算、多傳感器融合、人工智能技術(shù)結(jié)合應(yīng)用的自動(dòng)駕駛道路檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)結(jié)合量子計(jì)算和SVM算法,增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜路況和光照變化的適應(yīng)性,提高道路檢測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性;...
          • 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;...
          • 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(jiàn)光圖像、紅外熱成像和點(diǎn)云中至少兩項(xiàng);基于查詢(xún)意圖對(duì)跨模態(tài)語(yǔ)義信息進(jìn)行動(dòng)...
          • 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(lèi),得到安監(jiān)場(chǎng)景圖像屬性標(biāo)簽,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AIoT的智慧無(wú)人倉(cāng)視覺(jué)處理方法,包括:通過(guò)多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)采集倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的視覺(jué)、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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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...
          • 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(shù)狀結(jié)構(gòu)Mamba...
          • 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(shù)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(shù)林區(qū)域提取...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于異視角紅外與可見(jiàn)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(jiàn)光圖像的色度信息,導(dǎo)致融合過(guò)程中的色彩過(guò)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(wèn)題,具體包括多尺度空間...
          • 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(guò)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(wèn)題。同時(shí)開(kāi)發(fā)操作...
          • 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...
          • 本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種基于kNDVI的面向?qū)ο髱r溶山區(qū)石漠化分類(lèi)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...
          • 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(hù)輸入的數(shù)據(jù),分別提取視覺(jué)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...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)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(lèi)方法、裝置及設(shè)備,涉及高光譜圖像分類(lèi)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...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于對(duì)抗防御的高光譜圖像分類(lèi)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類(lèi)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(lèi)初始模型并訓(xùn)練得到甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類(lèi)模型;采用得到的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類(lèi)模型進(jìn)行實(shí)際的甲狀...
          • 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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