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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于圖卷積對(duì)比學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的腫瘤病理圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取腫瘤病理圖像及腫瘤病理圖像對(duì)應(yīng)的分割標(biāo)簽，基于腫瘤病理圖像及腫瘤病理圖像對(duì)應(yīng)的分割標(biāo)簽生成腫瘤病理圖像訓(xùn)練集；將腫瘤病理圖像訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)處理，將...
								
            
							
            
							
						
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								      為了高效融合多源異構(gòu)遙感數(shù)據(jù)執(zhí)行語(yǔ)義分割與高度估計(jì)任務(wù)，本發(fā)明提供了遙感數(shù)據(jù)語(yǔ)義分割與高度估計(jì)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、執(zhí)行方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及圖像處理領(lǐng)域，可以應(yīng)用于遙感圖像處理領(lǐng)域。遙感數(shù)據(jù)語(yǔ)義分割與高度估計(jì)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種城市場(chǎng)景輕量級(jí)實(shí)時(shí)語(yǔ)義分割方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明針對(duì)城市道路場(chǎng)景語(yǔ)義分割需求，構(gòu)建了一種輕量級(jí)的實(shí)時(shí)城市道路場(chǎng)景語(yǔ)義分割模型，實(shí)時(shí)城市道路場(chǎng)景語(yǔ)義分割模型包括多尺度語(yǔ)義編碼器和雙向注意力特征融合解碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Mamba的心臟瓣膜圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)原始圖像進(jìn)行多尺度降采樣，隨后通過(guò)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(duì)多尺度特征進(jìn)行頻域與空間域的信息融合，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的方法，該方法包括：對(duì)不同葡萄樣品進(jìn)行光譜掃描，得到多個(gè)原始近紅外光譜數(shù)據(jù)；對(duì)各原始近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到相應(yīng)的預(yù)處理數(shù)據(jù)，并對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行維度變換，得到二維圖像；對(duì)二維圖像進(jìn)行處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于遙感深度學(xué)習(xí)的大蒜識(shí)別系統(tǒng)及方法。本發(fā)明中，通過(guò)結(jié)合多時(shí)相遙感影像中針對(duì)大蒜物候期的可見(jiàn)光與紅邊波段信息，通過(guò)光譜歸一與空間校準(zhǔn)提升影像數(shù)據(jù)在時(shí)序上的對(duì)齊精度，疊加植被光譜指標(biāo)與空間樣本定位標(biāo)簽構(gòu)建多源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向遷移學(xué)習(xí)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(biāo)域圖像，源域圖像為光學(xué)圖像；訓(xùn)練跨模態(tài)知識(shí)蒸餾模型，跨模態(tài)知識(shí)蒸餾模型包括源域模型和目標(biāo)域模型；還包括特征指派規(guī)劃模型、自適應(yīng)知識(shí)蒸餾模塊和對(duì)比學(xué)習(xí)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的防后門(mén)攻擊圖像分割模型訓(xùn)練方法及設(shè)備，該方法包括：各客戶(hù)端接收中央服務(wù)器發(fā)送的待訓(xùn)練的圖像分割全局模型，分別添加對(duì)應(yīng)的第一擾動(dòng)項(xiàng)后進(jìn)行訓(xùn)練；并分別標(biāo)記可疑推理節(jié)點(diǎn)，將訓(xùn)練后的模型與可疑推理節(jié)點(diǎn)上傳至中央服務(wù)器；中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于動(dòng)態(tài)蒸餾的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其具體包括：根據(jù)圖像區(qū)域特征熵值對(duì)輸入圖像動(dòng)態(tài)劃分非均勻網(wǎng)格；構(gòu)建教師模型和學(xué)生模型，輸入非均勻網(wǎng)格圖像后提取各網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)特征向量并計(jì)算特征差異度；基于特征差異度動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種生成式胸部X射線(xiàn)圖像廣義零樣本識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)學(xué)圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括病理區(qū)域局部增強(qiáng)模塊和擴(kuò)散生成模塊，步驟包括：獲取多個(gè)類(lèi)別的胸部X射線(xiàn)圖像數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理工作，按照比例將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集；構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多場(chǎng)景和可見(jiàn)光圖像識(shí)別的視覺(jué)系統(tǒng)及方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括：在目標(biāo)場(chǎng)景中同步采集偏振光信息與光強(qiáng)信息，構(gòu)建矢量參數(shù)矩陣；基于矢量參數(shù)矩陣構(gòu)建反光抑制權(quán)重，生成反光抑制后的光強(qiáng)圖像，并結(jié)合光源色溫和絕對(duì)光照強(qiáng)度構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于清潔機(jī)器人的清潔結(jié)果分析的GIS預(yù)警方法，包括：獲取清潔機(jī)器人攝像頭采集的原始圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述原始圖像數(shù)據(jù)分析視角傾斜影響，確定特征點(diǎn)偏移情況，生成失真分布信息；根據(jù)所述失真分布信息對(duì)所述原始圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種融合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與景觀(guān)連通性的城市擴(kuò)張模式識(shí)別方法，屬于城市規(guī)劃與地理信息技術(shù)交叉領(lǐng)域。所述方法，包括：基于道路數(shù)據(jù)識(shí)別廊道式擴(kuò)張；通過(guò)種子填充與形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算識(shí)別城市孔洞，進(jìn)而識(shí)別位于孔洞內(nèi)的內(nèi)填式擴(kuò)張；基于八鄰域迭代膨脹計(jì)算最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工進(jìn)度監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體為橋梁施工安全智慧監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：通過(guò)傳感器獲取主梁結(jié)構(gòu)與施工設(shè)備數(shù)據(jù)，利用互信息算法計(jì)算動(dòng)態(tài)響應(yīng)并生成擾動(dòng)響應(yīng)時(shí)序數(shù)據(jù)，構(gòu)建擾動(dòng)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(dòng)頻率并標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的靶紙識(shí)別方法，屬于靶紙識(shí)別方法領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟一、通過(guò)激光雷達(dá)采集靶場(chǎng)環(huán)境的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟二、抗雨霧干擾處理；步驟三、大風(fēng)晃動(dòng)補(bǔ)償；步驟四、基礎(chǔ)曲面重建，執(zhí)行隨機(jī)采樣一致性平面擬合；步驟五、褶皺區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種水溝電纜槽吊裝一體機(jī)施工方法及設(shè)備。獲取施工過(guò)程中各個(gè)時(shí)刻下的雙目圖像，并基于像素點(diǎn)的灰度與位置特征進(jìn)行配準(zhǔn)，生成高精度深度圖；對(duì)單目圖像進(jìn)行劃分得到待處理區(qū)域，并利用區(qū)域相似性實(shí)現(xiàn)跨時(shí)刻匹配，得到匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合像素級(jí)先驗(yàn)知識(shí)與模板匹配的SAR目標(biāo)檢測(cè)方法，根據(jù)SAR目標(biāo)切片數(shù)據(jù)集，獲取目標(biāo)的強(qiáng)度統(tǒng)計(jì)信息；依據(jù)先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)滑動(dòng)窗遍歷待檢測(cè)全景圖，獲得像素點(diǎn)位置信息；進(jìn)行K?means聚類(lèi)得到初步預(yù)測(cè)目標(biāo)的中心位置坐標(biāo)；使用網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于事件相機(jī)的端到端實(shí)時(shí)小目標(biāo)無(wú)人機(jī)檢測(cè)方法，屬于無(wú)人機(jī)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，首先同步采集RGB圖像與事件流，并將事件流處理為時(shí)空體素網(wǎng)格，隨后通過(guò)SNN和CNN雙流網(wǎng)絡(luò)分別提取事件的動(dòng)態(tài)特征與RGB的視覺(jué)特征，再通過(guò)編碼器利用跨注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏施工檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種光伏施工無(wú)人機(jī)巡檢圖像智能分析平臺(tái)。該平臺(tái)通過(guò)無(wú)人機(jī)采集施工目標(biāo)的實(shí)時(shí)圖像、位置及環(huán)境參數(shù)信息；檢索歷史巡檢圖像數(shù)據(jù)集合，對(duì)圖像特征歸類(lèi)，提取歷史缺陷和分析數(shù)據(jù)，獲得歷史分析分?jǐn)?shù)集合并優(yōu)化處理為歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于YOLO11改進(jìn)的高性能工地安全帽檢測(cè)方法，屬于人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)YOLO11中Neck部分進(jìn)行結(jié)構(gòu)級(jí)輕量化重構(gòu)，全面優(yōu)化Neck的計(jì)算效率和結(jié)構(gòu)適配性，將傳統(tǒng)Conv模塊替換為由深度卷積和點(diǎn)卷積組合而成的Dept...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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