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								      本申請公開了一種圖像去霧方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：在利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)圖像去霧模型對當(dāng)前霧天環(huán)境中采集到的目標(biāo)霧氣圖像進行去霧的過程中，生成目標(biāo)霧氣圖像對應(yīng)的目標(biāo)霧氣光照覆蓋圖譜，并基于目標(biāo)霧氣光照覆蓋圖譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于機器視覺的稀有金屬加工質(zhì)量檢測方法，包括獲取待檢測加工件的多光譜偏振圖像、表面法向圖；重建加工件表面的三維網(wǎng)格模型，將多光譜偏振圖像的像素信息映射為三維網(wǎng)格模型上頂點的多維物理屬性；采用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于圖像處理的疊合板質(zhì)量檢測方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：根據(jù)疊合板灰度圖像中像素點的主特征值和次特征值確定像素點的方向相干性；以像素點為中心構(gòu)建該像素點的矩形區(qū)域，得到該像素點矩形區(qū)域中的自相關(guān)系數(shù)序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種結(jié)合視覺和X光檢測技術(shù)的缺陷檢測方法，該方法包括在檢測對象表面覆蓋區(qū)域同步采集視覺圖像數(shù)據(jù)和X光透射數(shù)據(jù)，經(jīng)聯(lián)合預(yù)處理完成噪聲抑制、偽影消除及時間對齊后，分別提取表面紋理特征和內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種軸封組件表面質(zhì)量檢測方法，其方法包括：對采集的軸封組件表面圖像進行邊緣檢測后，進行區(qū)域生長，并定位圓形邊緣并提取，將剩余連通域記為特征區(qū)域；通過計算特征可信度獲得熱裂紋區(qū)域；擬合熱裂紋趨勢線，以特征區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于輕量化網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)成像方法，包括以下步驟：S1，基于軸向深度卷積和注意力門控機制構(gòu)建輕量化網(wǎng)絡(luò)；S2，將實驗采集到的桶信號與散斑進行差分關(guān)聯(lián)成像；S3，將差分關(guān)聯(lián)成像結(jié)果輸入到輕量化網(wǎng)絡(luò)中，得到預(yù)估桶信號；S4，構(gòu)建損失函...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于仿生視覺的目標(biāo)探測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取采集到的目標(biāo)光譜信息以及目標(biāo)偏振信息圖；構(gòu)建目標(biāo)光譜信息對應(yīng)的光譜特征金字塔，并確定目標(biāo)偏振信息圖對應(yīng)的目標(biāo)偏振特征，以及基于光譜特征金字塔和目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于無人機跨攝像頭目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)及方法，涉及圖像關(guān)聯(lián)模型技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明無人機輔助標(biāo)定模塊通過包括無人機攝像頭在內(nèi)的多個攝像頭采集視頻，并提取視頻得到多個攝像頭視角的圖像中各個目標(biāo)的像素坐標(biāo)；提取無人機圖像與GIS地圖中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于跨模態(tài)共性交互的合成圖像檢測方法，包括步驟：輸入圖像被并行送入兩個分支：空域處理分支直接處理原始圖像并利用高頻自增強模塊強化空間域偽影；頻域處理分支則首先通過離散小波變換（DWT）提取高頻分量；然后利用多尺度頻率增強模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件聚合的短視頻信息檢測方法，涉及網(wǎng)絡(luò)空間安全信息檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取目標(biāo)事件下的所有短視頻及其多模態(tài)信息，提取事件、視頻及多模態(tài)信息特征；構(gòu)建事件圖，包含事件、視頻和模態(tài)節(jié)點，并根據(jù)節(jié)點間的包含關(guān)系和相似度建立相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于解耦提示表示的目標(biāo)動力學(xué)參數(shù)自主辨識方法，屬于航天器技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過解耦提示表示實現(xiàn)域泛化，能夠適應(yīng)復(fù)雜的空間環(huán)境變化，實現(xiàn)對航天器柔性結(jié)構(gòu)變形和振動的高精度監(jiān)測，并反演出柔性結(jié)構(gòu)的動力學(xué)參數(shù)，為航天器健康狀態(tài)評估和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了基于高分辨率圖像的激光器件生產(chǎn)線動態(tài)監(jiān)控方法，包括：對激光器件生產(chǎn)線上各組件通過高分辨率攝像頭跟蹤得到連續(xù)幀的組件圖像；分析組件圖像中單個組件的中心點分布及邊緣的分布角度，量化單個組件的剛體誤差性；量化單個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及智慧工地管理技術(shù)，其公開了一種用于EPC工程智慧工地的安全管控方法、裝置及系統(tǒng)，提高對施工人員實際作業(yè)過程中安全裝置佩戴狀態(tài)的識別準(zhǔn)確率。本發(fā)明中的安全管控方法包括：向無人機發(fā)送廣播指令，廣播指令用于控制無人機廣播數(shù)據(jù)提取指令；接...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N消防頭盔頦帶規(guī)范佩戴檢測方法及裝置，還方法包括獲取消防員頭部原始圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建頦帶?下巴間動態(tài)負(fù)空間表征框（通過拓?fù)涓采w動態(tài)間隙實現(xiàn)），提取頦帶動態(tài)脫離間隙，執(zhí)行空間約束檢測。若檢測結(jié)果違反頭盔?人體解剖結(jié)構(gòu)空間約束，則生成違...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于自適應(yīng)感知注意力的實時交通目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)，該方法通過構(gòu)建改進的Mobilenetv3網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，融入自適應(yīng)通道注意力機制提取交通目標(biāo)底層語義特征，利用自適應(yīng)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)進行多尺度特征融合。基于交通目標(biāo)運動、空間位置及外觀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點云圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種3D目標(biāo)檢測方法、系統(tǒng)、裝置、介質(zhì)；首先對目標(biāo)點云數(shù)據(jù)中的點進行體素化和網(wǎng)格化，得到網(wǎng)格體素化點云；然后，篩選網(wǎng)格體素化點云中的前景點，經(jīng)特征維度轉(zhuǎn)化后進行若干次差分注意力處理、下采樣處理和前景點更...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及了一種電子圖書中的文字識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，通過Transformer與CNN的協(xié)同工作，同時保留整體結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)特征，能夠準(zhǔn)確分割復(fù)雜形狀輪廓內(nèi)的文字區(qū)域，消除背景圖案對文字識別的干擾。通過形狀分割框定精確的識別范圍，避免傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文檔處理與數(shù)據(jù)提取領(lǐng)域，具體公開了一種基于大語言模型的PDF文本提取方法及系統(tǒng)，本發(fā)明對目標(biāo)PDF文檔各頁內(nèi)容定位標(biāo)記得到第一待識別區(qū)域以及第二待識別區(qū)域，剔除待識別區(qū)域的噪聲干擾特征；制定多層次文本邏輯重構(gòu)策略完成對目標(biāo)PDF文...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開一種死雞識別、定位及姿態(tài)檢測方法、系統(tǒng)、裝置、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及家禽健康監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取深度相機采集的待測雞籠的可見光圖像和深度圖像；將待測雞籠的可見光圖像輸入至雞只識別模型中，得到目標(biāo)雞只識別結(jié)果；當(dāng)目標(biāo)雞只識別結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種融合多模態(tài)推理能力的校園安全分析預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于智慧校園安全技術(shù)領(lǐng)域；包括校園內(nèi)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集；依次對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理、輕量化處理和隱私化處理；利用云端DeepSeek引擎對經(jīng)過輕量化處理和隱私化處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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