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          • 本發明公開了基于跨模態文本語義驅動的少樣本缺陷識別方法,屬于圖像處理技術領域。本發明針對工業質檢場景中異常樣本稀缺且缺陷類型動態演化導致的檢測模型泛化不足問題,通過建立動態特征重組機制與自適應判別邊界,實現僅需少量正常數據即可精準識別未知的...
          • 本發明涉及圖像校正技術領域,具體涉及一種基于圖像校正的牛肉質量分類方法。本發明根據每個大理石花紋連通域的形態特征,獲得每個大理石花紋連通域的生長方向以及生長趨勢程度,篩選出大理石花紋生長連通域;根據不同大理石花紋生長連通域的生長方向分布,以...
          • 本發明提供智能農業機器人圖形識別方法及避障系統,涉及圖像模式識別技術領域,本發明通過引入偏振成像,有效抑制水珠高光,避免了將光學偽影誤判為病害,顯著提升了識別準確性。針對低置信度目標,獨創的微區熱激勵物理復核機制,能在線確認其真實物理屬性,...
          • 本發明公開了用于城市軌道交通的數據采集與用戶行為分析系統,涉及行為分析技術領域,包括圖像采集模塊實時采集含像素點坐標與數量的圖像數據;數據預處理模塊對其預處理;中央計算處理模塊經綜合計算和標準化處理得乘客換乘混亂參數,分析后若混亂則調用提示...
          • 本發明屬于視覺識別技術領域,本發明提供了一種動態場景下的多目標視覺識別方法及系統,包括:在動態場景下實時采集多目標識別圖像,整理為多目標時序圖像序列,構建多目標識別圖像的背景模型,結合基于光流場計算的動態背景干擾補償,生成運動目標掩碼矩陣,...
          • 本發明提供了一種基于邊緣檢測和邊界斷線連接的田塊提取方法,涉及計算機視覺領域、遙感圖像處理領域,田塊提取方法具體包括如下步驟:步驟1:提取遙感影像中的田塊范圍矢量數據A;步驟2:提取所述遙感影像的田塊邊界概率圖;步驟3:對所述邊界概率圖進行...
          • 本申請公開了基于時序遙感Mamba的遙感影像語義變化檢測方法,涉及圖像處理技術領域,包括:對時序遙感影像先進行輕量化局部特征提取,然后捕捉地表動態變化,得到多尺度特征;對多尺度特征先進行拼接,然后提取特征,再按照層級進行拼接,得到融合特征;...
          • 本發明涉及鋒面路徑追蹤技術領域,特別是涉及一種基于深度學習的昆明準靜止鋒自動識別方法,包括:獲取昆明準靜止鋒歷史位置數據和氣象數據;利用昆明準靜止鋒歷史位置數據和氣象數據,獲取昆明準靜止鋒標簽集;利用氣象數據,獲取RGB圖像數據集;將昆明準...
          • 本申請屬于視覺傳感數據融合技術領域,具體提供了一種視覺傳感數據融合的氣體成像方法,方法主要包括:獲取原始傳感器信號,對原始傳感器信號進行多源同步與特征提取,得到同步特征數據;基于同步特征數據集進行抗擾動空間配準處理,生成空間映射數據集;對空...
          • 本發明公開了一種基于多模態融合的肝病圖像識別處理方法、介質及設備,方法包括:采集肝病診斷過程中的多模態醫學數據;對多模態醫學數據進行跨模態特征提取,得到血流?影像關聯特征;根據血流?影像關聯特征構建生理約束的時空對齊模型,輸出血管幾何拓撲網...
          • 本發明公開了一種基于多模態知識蒸餾的礦物識別方法、系統及存儲介質,涉及礦物識別技術領域,所述礦物識別方法包括:獲取各類礦物圖像及物理屬性數據,并將其進行編碼;將各類礦物圖像及編碼后向量輸入混合礦物識別模型中,得到各礦物類別概率;其中,使用礦...
          • 本發明公開了一種基于深度學習的多級爆破巖體結構面智能化識別方法,包括:首先,通過獲取空間序列爆破工作面的多源異構數據,構建多模態數據集。接著,對數據集進行預處理,依據解譯標志表對數據集進行解譯,標注爆破巖體結構面的位置和范圍,生成標注訓練數...
          • 一種對復雜環境下滾動軸承故障進行診斷的方法,屬于軸承故障診斷領域,將軸承的振動信號轉換為時頻圖像后進行預處理,突出圖像中故障特征的邊緣信息和局部變化后輸入可變形卷積層,自適應調整采樣點并提取圖像中的故障特征;依次經過堆疊的多個故障特征提取模...
          • 本申請涉及數據處理領域,公開了一種三維遮擋體素剔除方法、狀態估計方法、設備和介質。該方法包括:獲取載體運動過程中的連續多幀圖像和連續多幀點云;針對每一幀圖像中的每個像素塊,計算各像素塊在每一圖像幀中的像素強度方差,以確定各圖像幀中的所有穩定...
          • 本發明公開了基于單階段網絡的跨域少樣本目標檢測方法,涉及計算機視覺技術領域,將查詢圖像和支持目標經過權重共享的基座大模型中得到查詢圖像特征和支持目標特征;然后支持目標特征經過支持集編碼器細化后和查詢圖像特征送入查詢圖像編碼器中,在提取查詢圖...
          • 本發明公開了一種跨域少樣本目標檢測中特征混淆的解決方法,屬于跨域少樣本目標檢測技術領域,包括以下步驟:S1:對查詢圖像進行特征提取,獲得查詢圖像塊特征序列;對支持集序列進行特征提取,獲得支持集特征序列;S2:將查詢圖像塊特征序列和支持集特征...
          • 本發明公開了一種基于雙流多尺度特征融合的圖像偽造定位方法,屬于圖像偽造定位技術領域,方法包括:對歸一化RGB圖像,通過雙分支結構分別提取多尺度語義特征與噪聲特征;對同尺度特征堆疊生成初步融合特征;執行多尺度增強操作,結合全局通道加權與局部空...
          • 本發明公開了一種基于空域和頻域特征的非均勻性校正方法及系統,涉及紅外圖像處理技術領域,校正步驟為:將待校正圖像輸入訓練好的紅外圖像非均勻性校正模型中,輸出校正圖像;模型訓練步驟為:基于可見光數據集構建訓練數據集;構建初始紅外圖像非均勻性校正...
          • 本發明涉及圖像數據處理技術領域,具體涉及面向ESG管理的煤礦監控圖像多尺度增強方法,包括:根據每個目標人物在連續幀煤礦監控圖像中的識別框內像素點灰度值差異,確定每個目標人物在每幀煤礦監控圖像中的曝光變動性,將每個識別框沿著水平方向等分若干個...
          • 本發明公開了一種基于GPU的BRep模型水密網格轉換及拓撲重建方法,包括:生成對應BRep模型每個面對應二維參數空間的UV島;構建初始UV圖集;獲得趨近正方形布局的優化UV圖集;構建初步二維三角網格;剔除跨越原始UV島邊界的偽三角形,僅保留...
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