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          • 本發(fā)明公開了一種基于協(xié)同成像的高溫設備故障識別方法及系統(tǒng),具體涉及故障識別技術領域,包括結合歷史數(shù)據(jù)建立離線ROI識別模型,實現(xiàn)高溫設備上線前的初始ROI區(qū)域配置,并在運行過程中通過多模態(tài)圖像與實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的在線機制,持續(xù)動態(tài)更新ROI區(qū)域...
          • 本發(fā)明公開了一種基于顯著性圖結構增強的多模態(tài)影像匹配方法與系統(tǒng),屬于圖像處理領域。首先,本發(fā)明創(chuàng)新性地構建了像素級顯著性置信度圖,用以度量各區(qū)域的匹配潛力,通過該圖引導注意力機制在圖結構中動態(tài)聚焦于關鍵區(qū)域;其次,融合多尺度結構特征與語義分...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法、裝置、設備及介質(zhì),涉及核生化態(tài)勢分析技術領域,該方法利用GNN模型對結構化探測器數(shù)據(jù)進行圖像化處理,生成輸入圖像數(shù)據(jù),再利用ResNet?LSTM模型對圖像數(shù)據(jù)進行區(qū)域污染物濃度分布預測,ResNet?L...
          • 本發(fā)明提供了一種基于語義自適應生成對抗網(wǎng)絡的文本到圖像生成方法,涉及圖像生成技術領域,本發(fā)明利用仿射變換模塊實現(xiàn)對圖像特征的語義自適應調(diào)制,從而有效提高生成圖像與文本語義的一致性,在生成器網(wǎng)絡中特別引入了自注意力層,利用自注意力機制顯著增強...
          • 本發(fā)明提出一種基于改進雪雁算法的航海雷達油膜提取方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術領域。本發(fā)明的技術要點包括:首先,對獲取的雷達油膜圖像進行預處理;然后,對預處理后的圖像進行特征提取,并生成油膜興趣區(qū)域,其中結合基于強度閾值的SIFT特征過濾算法...
          • 本發(fā)明公開了一種橋梁結構件的動態(tài)空間數(shù)據(jù)集構建系統(tǒng)及方法,具體為:采集橋梁施工場景的深度圖與彩色圖,記錄每幀圖像的時間戳;進行深度對齊與配準,采用基于Transformer架構的檢測模型進行實時目標檢測;進行空間拓撲關系建模,計算3D坐標,...
          • 本發(fā)明涉及基于光學?Ka頻段SAR特征融合的農(nóng)田地塊識別方法,采用改進的ResNet50網(wǎng)絡對光學遙感影像進行特征提取,采用復數(shù)卷積網(wǎng)絡對Ka?SAR影像進行特征提取,當光學遙感影像的云覆蓋率超過閾值時,觸發(fā)門控機制,若光學遙感影像云覆蓋率...
          • 本發(fā)明提出一種基于雙邊紅波段的GF6?WFV數(shù)據(jù)水體識別提取方法及系統(tǒng),包括:GF6衛(wèi)星WFV影像數(shù)據(jù)預處理,得到衛(wèi)星各波段的經(jīng)過大氣校正的多角度觀測數(shù)據(jù);經(jīng)過大氣校正,統(tǒng)一至相同的天頂角計算衛(wèi)星各波段的反射率,獲得各波段角度歸一化后的反射...
          • 本發(fā)明所提供的建筑物立面布局補全方法、裝置、終端及存儲介質(zhì),屬于目標檢測技術領域,所述方法包括:對建筑物立面的圖像進行目標檢測,得到矩形對象集合;對所述矩形對象集合執(zhí)行分量提取和分量聚類,得到若干垂直分組和若干水平分組,確定全部垂直分組和全...
          • 本發(fā)明公開了一種巖質(zhì)邊坡線形結構面識別方法、裝置、設備及介質(zhì),方法包括獲取巖質(zhì)邊坡的點云數(shù)據(jù);將所述點云數(shù)據(jù)劃分為至少一組點云簇,每組點云簇對應一個結構面;提取每組點云簇中的關鍵點作為路徑點;基于所述路徑點生成最小生成樹,每組點云簇對應一個...
          • 本發(fā)明公開了一種融合SAM與改進Segformer模型的農(nóng)用地邊界提取方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術領域,采用SAM模型對預處理后的影像瓦片數(shù)據(jù)集進行多邊形地物提取;將農(nóng)用地樣本數(shù)據(jù)集輸入至改進Segformer模型中進行優(yōu)化,進而進行農(nóng)用地...
          • 本發(fā)明視頻素材處理技術領域,公開了一種基于動態(tài)語義驅(qū)動的視頻素材智能處理方法及裝置,該方法包括:通過預訓練的語義特征提取模型對輸入視頻進行逐幀解析,提取包含對象屬性、場景上下文及多模態(tài)情感特征的深層語義向量;基于時序注意力機制對深層語義向量...
          • 本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì),涉及計算機技術領域。該方法包括:獲取相機拍攝的場景中的第一圖像,第一圖像中包括多個在場景中排列的用戶;基于第一圖像,確定多個第一坐標,多個第一坐標用于指示一排的邊界的用戶在第一圖像中的位置;...
          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息化技術領域,尤其涉及一種基于圖像識別的蠶體健康監(jiān)測方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟:根據(jù)獲取的蠶體活動范圍數(shù)據(jù)進行智能蠶體圖像拍攝,得到單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù);對單蠶體活動圖像序列數(shù)據(jù)進行蠶體行為變化趨勢分析,生成關鍵蠶體...
          • 本申請涉及口腔圖片處理技術領域,特別是涉及一種基于口腔圖片的獲取矯正文本的方法、設備及介質(zhì)。該方法包括:根據(jù)目標口腔初始圖片集獲取目標口腔初始特征向量;將目標口腔初始特征向量在口腔特征向量樣本庫中進行匹配,得到匹配的第一口腔特征向量和第二口...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領域,特別是涉及一種基于多級對比學習的數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設備和介質(zhì),包括:利用未標注的第一數(shù)據(jù)集對初始特征提取器的可調(diào)整變量進行調(diào)整,得到調(diào)整了可調(diào)整變量的初始特征提取器,作為中間特征提取器;基于所述中間特征提取器,構建...
          • 本發(fā)明涉及基于深度學習與動態(tài)畸變校正的表計識別方法,包括:獲取源圖像,所述源圖像包含表盤區(qū)域;利用多尺度融合的目標檢測框架,定位并提取源圖像中的表盤區(qū)域;將縮放后圖像與模板圖像進行特征點匹配,并剔除異常點;利用特征點的對應關系,計算單應性矩...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術領域,尤其涉及一種財稅文本數(shù)據(jù)校驗方法及系統(tǒng)。方法包括:解析財稅文本數(shù)據(jù),得到字段信息,通過字符定位模型和財稅圖像數(shù)據(jù),得到目標定位圖像,根據(jù)目標定位圖像和財稅圖像數(shù)據(jù),得到財稅文本子圖像以進行字符識別,得到字符識別結...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域,具體涉及一種應用視覺檢測技術的籃球運動員動作識別方法,該方法包括:從籃球區(qū)域的多張連續(xù)圖像中提取籃球運動員的二維骨架,并基于二維骨架在各圖像中的變化識別籃球運動員進行的動作;在識別出籃球運動員進行跳躍動作時,根據(jù)...
          • 本申請公開了一種存取裝置及其控制方法、存取設備,涉及工業(yè)設備技術領域,存取裝置設置有置物架以及至少一個存取窗口,置物架設置有至少一個置物層,置物層上支持存放工具,方法包括:響應于權限認證指令,從權限認證指令中確定出存取用戶的用戶標識,依據(jù)用...
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