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								      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(jiàn)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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jué)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(wèn)題。通過(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合機(jī)器視覺(jué)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guò)預(yù)處理傷口圖像得到傷口區(qū)域圖像；生物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)基于持續(xù)學(xué)習(xí)的開(kāi)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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								      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(yǔ)義標(biāo)簽；通過(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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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(chóng)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(chóng)害異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電纜質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，且公開(kāi)了一種電纜質(zhì)量檢測(cè)監(jiān)管系統(tǒng)。本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法精準(zhǔn)提取多根導(dǎo)線絞合形成的不規(guī)則截面導(dǎo)體中心、導(dǎo)致偏心度計(jì)算偏差大的問(wèn)題。該系統(tǒng)通過(guò)激光標(biāo)記定位模塊建立三維坐標(biāo)系、超聲放電成像模塊獲取高精度截面圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于自適應(yīng)分離和兩級(jí)對(duì)齊的圖像開(kāi)集域適應(yīng)識(shí)別方法，屬于圖像類別識(shí)別領(lǐng)域，包括：將待識(shí)別目標(biāo)域圖像輸入訓(xùn)練完成的開(kāi)集域適應(yīng)識(shí)別模型；得到識(shí)別結(jié)果；其中，開(kāi)集域適應(yīng)識(shí)別模型的訓(xùn)練過(guò)程包括：利用源域訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型；將自適應(yīng)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療科普展示技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于圖像識(shí)別的放療設(shè)備科普展示交互系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集構(gòu)建模塊，用于采集放療設(shè)備的實(shí)體圖像、三維模型及技術(shù)文檔并構(gòu)建知識(shí)庫(kù)；圖像識(shí)別模塊，用于將采集的圖像輸入至深度學(xué)習(xí)模型，提取圖像中放療設(shè)備的關(guān)鍵語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于大數(shù)據(jù)的智慧農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括：劃分單元、整合單元、分析單元、關(guān)聯(lián)單元和評(píng)估單元，本方案以單株為核心，依地上與根系特征動(dòng)態(tài)劃分網(wǎng)格，不同于傳統(tǒng)大面積的監(jiān)測(cè)，能夠?qū)r(nóng)作物實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)聚焦，融合圖像、環(huán)境、土壤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種霍夫空間中基于書(shū)脊特征的輪廓擬合方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，載入書(shū)脊圖片，通過(guò)線檢測(cè)得到線段集；對(duì)線段集中所有線段通過(guò)改進(jìn)霍夫空間算法，完成線段由離散態(tài)向連續(xù)線性的轉(zhuǎn)化；保留中心坐標(biāo)在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的線段，計(jì)算角度在期望范圍內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像病變分割系統(tǒng)，涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、跨模態(tài)解碼模塊、聯(lián)合優(yōu)化模塊以及病變分割模塊；其技術(shù)要點(diǎn)為：對(duì)CT安全編碼數(shù)組和MRI安全編碼數(shù)組進(jìn)行跨模態(tài)解碼整合，生成融合病變分割數(shù)組；基于融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種深基坑鋼支撐點(diǎn)云分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及三維點(diǎn)云處理與工程監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本方法通過(guò)分層遞進(jìn)式處理策略，將線性特征提取與圓柱實(shí)例分割相結(jié)合，顯著提升了復(fù)雜場(chǎng)景下鋼支撐點(diǎn)云的分割精度與效率。改進(jìn)型RANSAC框架通過(guò)動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于狀態(tài)空間模型的單流RGB?D目標(biāo)跟蹤方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，將RGB模態(tài)圖像和深度（Depth）模態(tài)圖像數(shù)據(jù)以Token形式進(jìn)行整合，通過(guò)Mamba單流主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取與第一階段融合，之后通過(guò)多模態(tài)Mix Ma...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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