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          • 本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法,將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個(gè)子區(qū)域,采集各個(gè)子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進(jìn)行預(yù)處理,生成天麻種植實(shí)時(shí)生長(zhǎng)圖像特征數(shù)據(jù),與收集的天麻種植病蟲害異...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于人工智能的視頻稿件異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法及系統(tǒng),其中,該方法包括:獲取視頻稿件,視頻稿件包括文本指令和視頻幀;基于文本指令和視頻幀,生成增強(qiáng)語義標(biāo)簽;通過實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)鏡頭偏振角分離視頻幀中的鏡面反射光成分與漫反射光成分,生成抗干擾圖...
          • 本發(fā)明公開了一種時(shí)序稀疏與動(dòng)態(tài)反饋的多模態(tài)大模型推理方法,通過稀疏采樣策略與動(dòng)態(tài)反饋推理機(jī)制,提升模型分析精度和處理效率,有效解決深海地質(zhì)視頻分析中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。該方法包括:通過整合多源海洋數(shù)據(jù)構(gòu)建結(jié)構(gòu)化圖文數(shù)據(jù)集,構(gòu)建三級(jí)標(biāo)注體系;基于多模...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開基于持續(xù)學(xué)習(xí)的開放詞匯多任務(wù)圖像分類方法,包括步驟:對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到對(duì)應(yīng)的文本信息,將文本信息輸入文本編碼器,得到文本特征;將原始圖像數(shù)據(jù)輸入圖像編碼器,得到圖像特征;將文本特征和圖像特征共同輸入...
          • 本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的傷口恢復(fù)識(shí)別系統(tǒng),屬圖像識(shí)別領(lǐng)域。其中,該系統(tǒng)包括傷口圖像處理模塊、生物特征場(chǎng)轉(zhuǎn)化模塊、動(dòng)態(tài)相互作用建模模塊和傷口恢復(fù)綜合識(shí)別模塊:傷口圖像處理模塊用于采集并導(dǎo)入傷口圖像,通過預(yù)處理傷口圖像得到傷口區(qū)域圖像;生物...
          • 本發(fā)明公開了一種融合機(jī)器視覺和邊緣計(jì)算的口罩檢測(cè)方法,涉及口罩檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括,收集多種不同場(chǎng)景下的人員佩戴口罩情況的圖像數(shù)據(jù),并使用專業(yè)工具對(duì)圖像進(jìn)行精確標(biāo)注,根據(jù)邊緣計(jì)算平臺(tái)特性,優(yōu)化YOLOv5模型,并轉(zhuǎn)換為適用于目標(biāo)硬件的形式,并...
          • 本申請(qǐng)公開了一種大田作物保綠度確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及表型組學(xué)領(lǐng)域,該方法包括獲取大田設(shè)定區(qū)域內(nèi)的待測(cè)作物的俯視視角圖像、仰視視角圖像和側(cè)視視角圖像;分別計(jì)算所述俯視視角圖像、所述側(cè)視視角圖像和所述仰視視角圖像對(duì)應(yīng)的保綠度;根...
          • 本發(fā)明涉及紅外圖像技術(shù)領(lǐng)域,尤其是提供了一種基于U?Net架構(gòu)的高精度紅外圖像溫度表達(dá)方法。該方法包括構(gòu)建多頭自注意力增強(qiáng)的U?Net架構(gòu),采用移動(dòng)窗口特征提取策略以捕捉圖像局部像素的相關(guān)性;構(gòu)建基于多級(jí)殘差連接的密集殘差卷積模塊,生成內(nèi)容...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域,特別涉及整合深度學(xué)習(xí)的瀝青路面損壞視覺分析方法以及系統(tǒng)。旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中將瀝青路面修補(bǔ)區(qū)域誤識(shí)別為裂縫的問題。通過車載設(shè)備獲取RGB圖像、熱像、位置及環(huán)境參數(shù);查詢本地瀝青材料屬性;融合RGB與熱像特征,結(jié)合注意力...
          • 本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)YOLO11的多相流氣泡追蹤與速度測(cè)算方法,屬于多相流氣泡檢測(cè)與追蹤技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取多相流氣泡圖像數(shù)據(jù)集;將多相流氣泡圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集;對(duì)YOLO11進(jìn)行改進(jìn)得到改進(jìn)的YOLO11網(wǎng)絡(luò)模型,獲得基于...
          • 多分支DLMDMLP和對(duì)抗生成的深度偽造檢測(cè)方法,屬于深度偽造監(jiān)測(cè)與多媒體安全技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取偽造圖像或視頻數(shù)據(jù)集,并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;對(duì)DeepFake?Adapter模型進(jìn)行改進(jìn),得到改進(jìn)后的KaleidoDynAdv DeepFake...
          • 本申請(qǐng)涉及遙感圖像邊緣增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種大田作物表型的低空遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括:遙感圖像采集模塊,采集大田作物的高光譜遙感圖像;病變區(qū)域增強(qiáng)模塊,將可見光波段的高光譜遙感圖像分別劃分為健康葉片區(qū)域、輕微病變區(qū)域和嚴(yán)重病變區(qū)域;進(jìn)...
          • 本發(fā)明公開了一種多層次特征融合的跨域建筑物提取方法及相關(guān)裝置,其方法包括:構(gòu)建跨域建筑提取框架模型,進(jìn)行場(chǎng)景級(jí)特征的學(xué)習(xí)處理;進(jìn)行對(duì)象級(jí)特征的訓(xùn)練學(xué)習(xí)處理,形成訓(xùn)練后的跨域建筑提取框架模型;將在訓(xùn)練學(xué)習(xí)時(shí)提取到的場(chǎng)景級(jí)特征數(shù)據(jù)以及對(duì)象級(jí)特征...
          • 一種基于Transformer和視圖分布對(duì)齊的無人機(jī)視覺地理定位方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括在共同特征空間中對(duì)無人機(jī)視圖與衛(wèi)星視圖進(jìn)行分布對(duì)齊,有效縮小了兩者之間的差距,并成功解決了域遷移問題,特別是無人機(jī)視圖圖像與衛(wèi)星視圖圖像之間...
          • 本發(fā)明提供了一種混合專家思維增強(qiáng)的大模型低空視頻事件檢測(cè)方法及裝置,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)有視頻事件檢測(cè)方法由于沒有充分考慮視頻中的動(dòng)態(tài)信息、事件特性以及事件發(fā)生的瞬時(shí)性,導(dǎo)致檢測(cè)精度和檢測(cè)效率低下的技術(shù)問題。該方法包括:對(duì)獲取的...
          • 本發(fā)明公開了一種電網(wǎng)作業(yè)人員安全風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)方法及裝置,方法包括:作業(yè)人員不同工作場(chǎng)景內(nèi)的視頻數(shù)據(jù)采集;對(duì)輸入的視頻片段提取每幀的2D姿態(tài)特征和每幀的3D姿態(tài)特征,再對(duì)2D姿態(tài)特征和3D姿態(tài)特征進(jìn)行融合得到融合姿態(tài)特征;將得到的融合姿態(tài)特征劃分...
          • 本申請(qǐng)涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種電力施工人員安全行為實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控識(shí)別方法。方法包括:獲取視頻監(jiān)控中電力施工人員的頭部的灰度圖像,并根據(jù)灰度圖像中目標(biāo)像素點(diǎn)的鄰域范圍內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值的信息熵,從灰度圖像中確定帶狀區(qū)域;根據(jù)帶狀區(qū)域...
          • 本發(fā)明屬于民航技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及便攜式目視停靠引導(dǎo)系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:便攜圖像設(shè)備,用于通過工作人員放置于目標(biāo)停靠區(qū)域入口處時(shí),并生成環(huán)境基準(zhǔn)檔案;目標(biāo)鎖定與輪廓快照獲取單元,用于在目標(biāo)進(jìn)入預(yù)設(shè)感知范圍后,采用累加疊映策略在三輪迭代內(nèi)生成整...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器視覺的裝配式印刷電路板檢測(cè)系統(tǒng),涉及產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域,包括:相機(jī)模塊,用于采集印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù),對(duì)印刷電路板表面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及輪廓提取,以輸出印刷電路板輪廓圖像;衍生模塊,用于接收印刷電路板輪廓圖像,拾取印刷...
          • 本發(fā)明公開了一種基于試卷成績(jī)的智能分析以及預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法,涉及教學(xué)預(yù)測(cè)管理技術(shù)領(lǐng)域。該基于試卷成績(jī)的智能分析以及預(yù)測(cè)系統(tǒng),包括:試卷掃描干擾分析模塊、試卷識(shí)別干擾分析模塊和學(xué)習(xí)訓(xùn)練計(jì)劃預(yù)測(cè)模塊。本發(fā)明通過結(jié)合得到的掃描干擾分析結(jié)果判斷是否發(fā)...
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