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								      本發(fā)明公開了基于知識蒸餾的目標(biāo)檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于計算機視覺、機器學(xué)習(xí)及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何克服現(xiàn)有知識蒸餾技術(shù)在智慧城市目標(biāo)檢測應(yīng)用中的局限性，提升其在復(fù)雜場景下的檢測精度和泛化能力，技術(shù)方案為：分層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像識別算法的實驗反應(yīng)氣泡檢測方法，涉及氣泡檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取實驗反應(yīng)視頻流，解析為圖像幀數(shù)據(jù)；采用改進YOLOv11網(wǎng)絡(luò)檢測圖像幀數(shù)據(jù)是否存在氣泡；采用ByteTrack跟蹤網(wǎng)絡(luò)跟蹤氣泡分割圖像中的氣泡軌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種緩解長尾分布的無偏場景圖生成方法，包括以下步驟：S1、模型構(gòu)建；S2、數(shù)據(jù)預(yù)處理；S3、對象特征提取；S4、圖學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)(GLS)構(gòu)建；S5、區(qū)域消息傳遞網(wǎng)絡(luò)(RMPN)；S6、偽標(biāo)簽生成；S7、損失函數(shù)定義；S8、模型訓(xùn)練；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光纖傳感監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種分布式光纖傳感監(jiān)測方法與系統(tǒng)。方法包括：通過部署在目標(biāo)區(qū)域的分布式光纖傳感器采集傳感數(shù)據(jù)圖像；基于卷積自編碼器構(gòu)建無監(jiān)督CAE?X1模型，包含編碼器和解碼器；訓(xùn)練YOLO模型以檢測低時間分辨率異常和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于邊緣注意力機制的遙感圖像小尺度目標(biāo)檢測方法，屬于目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法在檢測頭網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計邊緣注意力機制和邊緣感知增強模塊，實現(xiàn)了通過建立遙感圖像特征圖中各行元素和列元素間的全局關(guān)聯(lián)性，強化了目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)對小尺度目標(biāo)的特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本方案屬于智能控制定位導(dǎo)航領(lǐng)域，具體涉及用于智能輪椅的室內(nèi)高精度定位導(dǎo)航方法。用于智能輪椅的室內(nèi)高精度定位導(dǎo)航方法，包括以下步驟：S10：獲取醫(yī)院攝像頭的多視角環(huán)境圖像，通過語義分割網(wǎng)絡(luò)提取輪椅輪廓特征與人形輪廓特征，所述人形輪廓特征還包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于小樣本辨識的變電站隔離開關(guān)發(fā)熱故障判定方法，包括獲取變電站關(guān)鍵設(shè)備的紅外圖像數(shù)據(jù)并進行處理和標(biāo)注得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建離線訓(xùn)練模塊并訓(xùn)練得到離線隔離開關(guān)檢測模型；實時獲取目標(biāo)變電站的隔離開關(guān)紅外圖像；采用離線隔離開關(guān)檢測模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于增強全局上下文與低層次細節(jié)的RGB?D顯著目標(biāo)檢測方法，具體按照以下步驟實施：步驟1，構(gòu)建數(shù)據(jù)集和編碼器；步驟2，構(gòu)建由MambaVision構(gòu)成的雙分支網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；步驟3，構(gòu)建雙模態(tài)Mamba融合模塊；步驟4，構(gòu)建CNN特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N地圖構(gòu)建方法、裝置和割草機器人，該方法應(yīng)用于設(shè)備本體不同側(cè)設(shè)置有多個深度相機的智能設(shè)備中，所述多個深度相機用于采集作業(yè)區(qū)域不同局部區(qū)域的深度原始圖像，包括：獲取多幀深度原始圖像，其中至少部分多幀深度原始圖像具有重疊區(qū)域；基于多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)感知的消防安全布局檢測系統(tǒng)，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊、三維空間建模模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、輸入輸出模塊；多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊實時采集建筑內(nèi)的空間數(shù)據(jù)、消防設(shè)施數(shù)據(jù)和消防安全數(shù)據(jù)，建立多模態(tài)數(shù)據(jù)集；三維空間建模模塊根據(jù)多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機測量領(lǐng)域，具體涉及一種計算著色器加速的事件相機模擬方法及相關(guān)裝置；包括以下步驟：對獲取的視頻幀進行轉(zhuǎn)換，得到亮度幀序列；對亮度幀序列進行對數(shù)映射，得到對數(shù)強度序列；預(yù)設(shè)標(biāo)稱閾值，對標(biāo)稱閾值進行高斯擾動，得到失配閾值；對對數(shù)強...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種人像照片生成方法、設(shè)備與存儲介質(zhì)，獲取至少一項風(fēng)格信息以及用戶傳入的目標(biāo)人像照片；針對每項所述風(fēng)格信息，根據(jù)所述目標(biāo)人像照片，基于人物特征識別與圖像生成技術(shù)，分別生成與所述目標(biāo)人像照片具有相同人像，且與所述風(fēng)格信息對應(yīng)的寫真人...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種文本生成遙感圖像模型的訓(xùn)練和應(yīng)用方法及相關(guān)裝置，涉及計算機視覺與遙感技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：在特征提取時，設(shè)計雙向Hopfield層和動態(tài)自注意力層，在計算損失時，設(shè)計基于文本全局特征表示和圖像全局特征表示計算得到的對...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及服裝設(shè)計領(lǐng)域，其具體公開了一種基于人工智能的服裝交互設(shè)計系統(tǒng)及方法，其使用基于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)來對客戶圖像、客戶喜好以及服裝設(shè)計師設(shè)計草圖進行特征提取與編碼，以生成設(shè)計服裝上身效果圖。這樣，通過智能生成設(shè)計服裝上身效果圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種多視角激光雷達自動標(biāo)定與點云融合方法設(shè)備及存儲介質(zhì)；該方法包括通過第一變換矩陣，將輔視角場地坐標(biāo)系變換為主視角場地坐標(biāo)系；由地面點、第二旋轉(zhuǎn)矩陣和第二平移向量將雷達坐標(biāo)系下的地面點轉(zhuǎn)換為場地坐標(biāo)系下的點云；則將多個視角細配準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于云臺光學(xué)特性的目標(biāo)距離預(yù)估方法及系統(tǒng)，包括對待測目標(biāo)進行當(dāng)前視角下的自動目標(biāo)檢測及跟蹤拍攝，獲取待測目標(biāo)的目標(biāo)視頻；同時實時采集云臺姿態(tài)以及攝像頭焦距；根據(jù)目標(biāo)視頻進行目標(biāo)檢測，獲取目標(biāo)的關(guān)鍵特征點；將關(guān)鍵特征點通過圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N古建筑殘損構(gòu)件AR匹配修復(fù)方法與系統(tǒng)，包括：通過增強現(xiàn)實技術(shù)獲取殘損構(gòu)件表面點云數(shù)據(jù)，采用激光掃描與多視角立體視覺融合方法，生成高精度三維點云模型，得到構(gòu)件復(fù)雜幾何形狀的數(shù)字化表達；針對點云模型，采用體素濾波與法向估計算法進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機圖形圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于幾何顯著性計算的點云配準(zhǔn)方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：首先，使用一種簡單而有效的方法來計算源點云和目標(biāo)點云的幾何顯著性先驗，將所有點分為高、低和非顯著性點。然后，利用一種顯著性感知的投票方法，對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種復(fù)雜場景的多尺度ReID網(wǎng)絡(luò)與雙域聯(lián)合度量的目標(biāo)跟蹤方法，包括以下步驟：S1：目標(biāo)檢測模型YOLOv5的構(gòu)建與訓(xùn)練；S2：設(shè)計融合深度可分離卷積與空間金字塔通道注意力機制的改進型ReID網(wǎng)絡(luò)IncepSPA?DSC；S3：構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種鹽霧粒徑檢測用圖像處理系統(tǒng)及方法，涉及鹽霧試驗技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)通過多光譜成像技術(shù)，利用不同波長光源和高分辨率成像設(shè)備捕捉鹽霧顆粒圖像，采集多維度信息，并結(jié)合環(huán)境溫度和濕度數(shù)據(jù)建立圖像信息集合。通過圖像預(yù)處理和多光譜圖像融合，...
								
            
							
            
							
						
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