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								      本發明公開了一種基于試卷成績的智能分析以及預測系統及方法，涉及教學預測管理技術領域。該基于試卷成績的智能分析以及預測系統，包括：試卷掃描干擾分析模塊、試卷識別干擾分析模塊和學習訓練計劃預測模塊。本發明通過結合得到的掃描干擾分析結果判斷是否發...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于機器視覺的裝配式印刷電路板檢測系統，涉及產品檢測領域，包括：相機模塊，用于采集印刷電路板表面圖像數據，對印刷電路板表面圖像數據進行預處理及輪廓提取，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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明屬于民航技術領域，具體涉及便攜式目視?？恳龑到y，所述系統包括：便攜圖像設備，用于通過工作人員放置于目標停靠區域入口處時，并生成環境基準檔案；目標鎖定與輪廓快照獲取單元，用于在目標進入預設感知范圍后，采用累加疊映策略在三輪迭代內生成整...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像數據處理技術領域，尤其涉及一種電力施工人員安全行為實時視頻監控識別方法。方法包括：獲取視頻監控中電力施工人員的頭部的灰度圖像，并根據灰度圖像中目標像素點的鄰域范圍內像素點的灰度值的信息熵，從灰度圖像中確定帶狀區域；根據帶狀區域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種電網作業人員安全風險檢測方法及裝置，方法包括：作業人員不同工作場景內的視頻數據采集；對輸入的視頻片段提取每幀的2D姿態特征和每幀的3D姿態特征，再對2D姿態特征和3D姿態特征進行融合得到融合姿態特征；將得到的融合姿態特征劃分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明提供了一種混合專家思維增強的大模型低空視頻事件檢測方法及裝置，涉及人工智能技術領域，旨在解決現有視頻事件檢測方法由于沒有充分考慮視頻中的動態信息、事件特性以及事件發生的瞬時性，導致檢測精度和檢測效率低下的技術問題。該方法包括：對獲取的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于Transformer和視圖分布對齊的無人機視覺地理定位方法，涉及圖像處理技術領域，具體包括在共同特征空間中對無人機視圖與衛星視圖進行分布對齊，有效縮小了兩者之間的差距，并成功解決了域遷移問題，特別是無人機視圖圖像與衛星視圖圖像之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發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裝置，其方法包括：構建跨域建筑提取框架模型，進行場景級特征的學習處理；進行對象級特征的訓練學習處理，形成訓練后的跨域建筑提取框架模型；將在訓練學習時提取到的場景級特征數據以及對象級特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及遙感圖像邊緣增強技術領域，具體涉及一種大田作物表型的低空遙感監測系統。該系統包括：遙感圖像采集模塊，采集大田作物的高光譜遙感圖像；病變區域增強模塊，將可見光波段的高光譜遙感圖像分別劃分為健康葉片區域、輕微病變區域和嚴重病變區域；進...
								
            
							
            
							
						
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								      多分支DLMDMLP和對抗生成的深度偽造檢測方法，屬于深度偽造監測與多媒體安全技術領域，包括獲取偽造圖像或視頻數據集，并進行數據預處理；對DeepFake?Adapter模型進行改進，得到改進后的KaleidoDynAdv DeepFake...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于改進YOLO11的多相流氣泡追蹤與速度測算方法，屬于多相流氣泡檢測與追蹤技術領域，包括：獲取多相流氣泡圖像數據集；將多相流氣泡圖像數據集劃分為訓練集和驗證集；對YOLO11進行改進得到改進的YOLO11網絡模型，獲得基于...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及圖像處理領域，特別涉及整合深度學習的瀝青路面損壞視覺分析方法以及系統。旨在解決現有技術中將瀝青路面修補區域誤識別為裂縫的問題。通過車載設備獲取RGB圖像、熱像、位置及環境參數；查詢本地瀝青材料屬性；融合RGB與熱像特征，結合注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及紅外圖像技術領域，尤其是提供了一種基于U?Net架構的高精度紅外圖像溫度表達方法。該方法包括構建多頭自注意力增強的U?Net架構，采用移動窗口特征提取策略以捕捉圖像局部像素的相關性；構建基于多級殘差連接的密集殘差卷積模塊，生成內容...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種大田作物保綠度確定方法、裝置、設備、介質及產品，涉及表型組學領域，該方法包括獲取大田設定區域內的待測作物的俯視視角圖像、仰視視角圖像和側視視角圖像；分別計算所述俯視視角圖像、所述側視視角圖像和所述仰視視角圖像對應的保綠度；根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種融合機器視覺和邊緣計算的口罩檢測方法，涉及口罩檢測技術領域，包括，收集多種不同場景下的人員佩戴口罩情況的圖像數據，并使用專業工具對圖像進行精確標注，根據邊緣計算平臺特性，優化YOLOv5模型，并轉換為適用于目標硬件的形式，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種基于深度學習的傷口恢復識別系統，屬圖像識別領域。其中，該系統包括傷口圖像處理模塊、生物特征場轉化模塊、動態相互作用建模模塊和傷口恢復綜合識別模塊：傷口圖像處理模塊用于采集并導入傷口圖像，通過預處理傷口圖像得到傷口區域圖像；生物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及圖像處理技術領域，公開基于持續學習的開放詞匯多任務圖像分類方法，包括步驟：對原始圖像數據進行預處理得到對應的文本信息，將文本信息輸入文本編碼器，得到文本特征；將原始圖像數據輸入圖像編碼器，得到圖像特征；將文本特征和圖像特征共同輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種時序稀疏與動態反饋的多模態大模型推理方法，通過稀疏采樣策略與動態反饋推理機制，提升模型分析精度和處理效率，有效解決深海地質視頻分析中的關鍵挑戰。該方法包括：通過整合多源海洋數據構建結構化圖文數據集，構建三級標注體系；基于多模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請提供一種基于人工智能的視頻稿件異常數據檢測方法及系統，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，生成增強語義標簽；通過實時調節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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及天麻種植監管技術領域，具體為一種基于大數據的天麻智能化種植與病蟲害監控管理系統及方法，將天麻種植區域均勻劃分成若干個子區域，采集各個子區域內所種植的天麻的圖像并進行預處理，生成天麻種植實時生長圖像特征數據，與收集的天麻種植病蟲害異...
								
            
							
            
							
						
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