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								      本發(fā)明公開了一種航運物流實時危險品識別系統及方法，具體涉及物流管理領域，所述系統包括圖像采集模塊、圖像分析模塊、復核模塊和智能訓練模塊；所述圖像采集模塊用于實時采集貨車通過安檢通道時生成的X射線透視圖像；所述圖像分析模塊采用改進的YOLOv...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于大模型的巖體中異常識別方法和裝置，涉及目標檢測、風險識別技術領域。該方法包括：對目標區(qū)域內進行視頻采集，得到視頻數據；對視頻幀的待分割區(qū)域進行隨機采樣，得到不同特征對應的提示信息；通過目標圖像分割大模型根據提示信息和視頻幀...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于YOLO11改進的高性能工地安全帽檢測方法，屬于人工智能與計算機視覺技術領域，通過對YOLO11中Neck部分進行結構級輕量化重構，全面優(yōu)化Neck的計算效率和結構適配性，將傳統Conv模塊替換為由深度卷積和點卷積組合而成的Dept...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏施工檢測技術領域，公開了一種光伏施工無人機巡檢圖像智能分析平臺。該平臺通過無人機采集施工目標的實時圖像、位置及環(huán)境參數信息；檢索歷史巡檢圖像數據集合，對圖像特征歸類，提取歷史缺陷和分析數據，獲得歷史分析分數集合并優(yōu)化處理為歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于事件相機的端到端實時小目標無人機檢測方法，屬于無人機檢測技術領域，首先同步采集RGB圖像與事件流，并將事件流處理為時空體素網格，隨后通過SNN和CNN雙流網絡分別提取事件的動態(tài)特征與RGB的視覺特征，再通過編碼器利用跨注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合像素級先驗知識與模板匹配的SAR目標檢測方法，根據SAR目標切片數據集，獲取目標的強度統計信息；依據先驗知識，通過滑動窗遍歷待檢測全景圖，獲得像素點位置信息；進行K?means聚類得到初步預測目標的中心位置坐標；使用網格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術領域，具體涉及一種水溝電纜槽吊裝一體機施工方法及設備。獲取施工過程中各個時刻下的雙目圖像，并基于像素點的灰度與位置特征進行配準，生成高精度深度圖；對單目圖像進行劃分得到待處理區(qū)域，并利用區(qū)域相似性實現跨時刻匹配，得到匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點云數據的靶紙識別方法，屬于靶紙識別方法領域，包括以下步驟：步驟一、通過激光雷達采集靶場環(huán)境的原始點云數據；步驟二、抗雨霧干擾處理；步驟三、大風晃動補償；步驟四、基礎曲面重建，執(zhí)行隨機采樣一致性平面擬合；步驟五、褶皺區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工進度監(jiān)控技術領域，具體為橋梁施工安全智慧監(jiān)控方法及系統，包括以下步驟：通過傳感器獲取主梁結構與施工設備數據，利用互信息算法計算動態(tài)響應并生成擾動響應時序數據，構建擾動路徑并提取路徑偏移角與跳躍頻率，獲取主梁偏移角與擾動頻率并標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種融合數學形態(tài)學與景觀連通性的城市擴張模式識別方法，屬于城市規(guī)劃與地理信息技術交叉領域。所述方法，包括：基于道路數據識別廊道式擴張；通過種子填充與形態(tài)學閉運算識別城市孔洞，進而識別位于孔洞內的內填式擴張；基于八鄰域迭代膨脹計算最...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種基于清潔機器人的清潔結果分析的GIS預警方法，包括：獲取清潔機器人攝像頭采集的原始圖像數據；根據所述原始圖像數據分析視角傾斜影響，確定特征點偏移情況，生成失真分布信息；根據所述失真分布信息對所述原始圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多場景和可見光圖像識別的視覺系統及方法，涉及圖像識別技術領域，包括：在目標場景中同步采集偏振光信息與光強信息，構建矢量參數矩陣；基于矢量參數矩陣構建反光抑制權重，生成反光抑制后的光強圖像，并結合光源色溫和絕對光照強度構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種生成式胸部X射線圖像廣義零樣本識別方法及系統，涉及醫(yī)學圖像自動識別技術領域，包括病理區(qū)域局部增強模塊和擴散生成模塊，步驟包括：獲取多個類別的胸部X射線圖像數據集并進行預處理工作，按照比例將數據劃分為訓練集、驗證集與測試集；構...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動態(tài)蒸餾的圖像訓練數據優(yōu)化方法及系統，屬于圖像處理技術領域，其具體包括：根據圖像區(qū)域特征熵值對輸入圖像動態(tài)劃分非均勻網格；構建教師模型和學生模型，輸入非均勻網格圖像后提取各網格節(jié)點特征向量并計算特征差異度；基于特征差異度動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向聯邦學習的防后門攻擊圖像分割模型訓練方法及設備，該方法包括：各客戶端接收中央服務器發(fā)送的待訓練的圖像分割全局模型，分別添加對應的第一擾動項后進行訓練；并分別標記可疑推理節(jié)點，將訓練后的模型與可疑推理節(jié)點上傳至中央服務器；中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向遷移學習的模態(tài)缺失情景圖像處理方法，包括以下步驟：采集源域圖像和目標域圖像，源域圖像為光學圖像；訓練跨模態(tài)知識蒸餾模型，跨模態(tài)知識蒸餾模型包括源域模型和目標域模型；還包括特征指派規(guī)劃模型、自適應知識蒸餾模塊和對比學習模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感識別技術領域，具體為基于遙感深度學習的大蒜識別系統及方法。本發(fā)明中，通過結合多時相遙感影像中針對大蒜物候期的可見光與紅邊波段信息，通過光譜歸一與空間校準提升影像數據在時序上的對齊精度，疊加植被光譜指標與空間樣本定位標簽構建多源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種提高便攜式近紅外光譜數據分析精度的方法，該方法包括：對不同葡萄樣品進行光譜掃描，得到多個原始近紅外光譜數據；對各原始近紅外光譜數據進行預處理，得到相應的預處理數據，并對預處理數據進行維度變換，得到二維圖像；對二維圖像進行處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Mamba的心臟瓣膜圖像分割方法及系統，涉及圖像處理技術領域，方法包括：對原始圖像進行多尺度降采樣，隨后通過Conv Stem模塊提取各尺度的初始特征，再利用空間?頻域特征融合模塊對多尺度特征進行頻域與空間域的信息融合，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市場景輕量級實時語義分割方法、系統及設備，涉及圖像處理技術領域，本發(fā)明針對城市道路場景語義分割需求，構建了一種輕量級的實時城市道路場景語義分割模型，實時城市道路場景語義分割模型包括多尺度語義編碼器和雙向注意力特征融合解碼器...
								
            
							
            
							
						
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