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								      本發(fā)明公開了一種面向電纜接頭成型缺陷檢測(cè)的圖像識(shí)別系統(tǒng)，具體涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域，包括采集模塊、干擾建模模塊、對(duì)比模塊、特征融合模塊、篩選模塊；采集模塊用于采集電纜接頭圖像，并將每幀圖像與對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列標(biāo)識(shí)、工件編號(hào)、采集設(shè)備編號(hào)構(gòu)建三元組標(biāo)識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于TVFNet網(wǎng)絡(luò)模型的作物病蟲害分割檢測(cè)方法，引入了極化注意力機(jī)制以增強(qiáng)特征提取能力，緩解邊緣特征模糊的問題。利用該注意力處理池化金字塔整合的特征能夠更好地捕捉多尺度信息，提升對(duì)復(fù)雜背景和病斑特征的分割能力；引入了雙交叉多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像病灶檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種纖維內(nèi)窺鏡圖像病灶檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：提供數(shù)據(jù)質(zhì)量引導(dǎo)界面；捕獲軸向移動(dòng)過程中內(nèi)窺鏡離腸壁第一預(yù)設(shè)位置和第二預(yù)設(shè)位置的窄帶光圖像，計(jì)算藍(lán)光通道和綠光通道的亮度增益值，計(jì)算非對(duì)稱散...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了基于X光的堅(jiān)果缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及方法，涉及X射線檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有的堅(jiān)果缺陷檢測(cè)方法，適用于不同種類堅(jiān)果的檢測(cè)時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率降低的技術(shù)問題；獲取待檢測(cè)堅(jiān)果的檢測(cè)圖像組；所述檢測(cè)圖像組由若干X光圖像組成；基于檢測(cè)圖像組生成識(shí)別特...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種衣物護(hù)理平整度監(jiān)測(cè)方法、電子設(shè)備及織物清潔設(shè)備，屬于衣物護(hù)理與監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其中，衣物護(hù)理平整度監(jiān)測(cè)方法包括：獲取多角度RGB圖像和激光投影反射數(shù)據(jù)；根據(jù)多角度RGB圖像和激光投影反射數(shù)據(jù)，得到待護(hù)理衣物表面的多模態(tài)融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種煤礦巷道圍巖形變視覺檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及煤礦安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，基于部署在煤礦巷道內(nèi)的視覺傳感器收集煤礦巷道圍巖的圖像數(shù)據(jù)；對(duì)收集的煤礦巷道圍巖的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，突出并提取圍巖形變特征，得到形變特征序列表。本發(fā)明通過高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種PCB焊點(diǎn)缺陷視覺檢測(cè)方法及系統(tǒng)，步驟如下：S1、獲取PCB焊點(diǎn)圖像并預(yù)處理；S2、基于YOLO目標(biāo)檢測(cè)模型構(gòu)建改進(jìn)的FD?YOLO模型：在主干網(wǎng)絡(luò)末尾引入TripletAT模塊，通過對(duì)TripletAT模塊輸入特征的旋轉(zhuǎn)操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及面向銅箔生產(chǎn)的表面工藝缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集生產(chǎn)過程中的銅箔圖像；獲取銅箔圖像中的各圖像塊；對(duì)銅箔圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到其中的各邊緣線；確定各圖像塊的紋理特征系數(shù)，構(gòu)建各圖像塊的光照對(duì)比系數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種利用LLM智能描述肝臟占位性病變超聲圖像內(nèi)容的方法。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊獲取肝臟超聲圖像序列、患者歷史病歷文本和血液生化指標(biāo)向量，經(jīng)跨模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分別提取特征生成嵌入向量并對(duì)齊。將對(duì)齊后的圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于移動(dòng)激光的可控?fù)Q相換流閥閥廳漏水檢測(cè)方法。該方法通過在閥廳內(nèi)壁安裝可沿預(yù)設(shè)軌道移動(dòng)的云臺(tái)，云臺(tái)上配置點(diǎn)激光器與圖像采集裝置，實(shí)現(xiàn)對(duì)全區(qū)域的動(dòng)態(tài)巡檢。在激光器關(guān)閉狀態(tài)下采集背景圖像，激光開啟后在預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)連續(xù)采集多幀圖像，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，為了解決現(xiàn)有高光譜檢測(cè)存在的檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題，提出基于高光譜成像的宮頸癌檢測(cè)系統(tǒng)、方法、設(shè)備及介質(zhì)，通過空間狀態(tài)建模捕捉高光譜宮頸圖像在空間維度的長(zhǎng)程依賴能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)病灶結(jié)構(gòu)上下文特征的捕捉，提升對(duì)病灶結(jié)構(gòu)完整性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及舌診圖像增強(qiáng)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于舌診圖像增強(qiáng)的中醫(yī)慢性咳嗽辨證檢測(cè)方法，包括：獲取患者的舌診灰度圖像；分析各邊緣像素點(diǎn)在各方向上的灰度共生矩陣中所體現(xiàn)的舌苔粗糙性，結(jié)合在各方向上對(duì)應(yīng)的所述舌苔粗糙性的差異程度，得到各邊緣像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的骨密度圖像處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括構(gòu)建結(jié)構(gòu)復(fù)雜度圖像，篩選高頻分量并進(jìn)行增強(qiáng)，對(duì)增強(qiáng)后的頻域圖像進(jìn)行反傅里葉變換，得到空間域增強(qiáng)圖像，結(jié)合拉普拉斯值和鄰域均值，計(jì)算剛性場(chǎng)值，使...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了圖像融合方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)通過篩選參考時(shí)刻的第一粗糙圖像和待預(yù)測(cè)時(shí)刻的第二粗糙圖像之間的變化區(qū)域，能夠區(qū)分不變區(qū)域和變化區(qū)域以進(jìn)行差異化處理，使得后續(xù)根據(jù)特征差異較小的不變區(qū)域補(bǔ)全第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的深度隱寫圖像秘密信息盲提取方法，包括編碼階段、自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)生成監(jiān)督信號(hào)、通過注意力耦合模塊進(jìn)行注意力耦合和解碼階段；所述編碼階段包括分別將兩張含秘圖像作為輸入，進(jìn)行哈爾變換方法處理，通過耦合層的雙向耦合機(jī)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)信息模型技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于CIM模型拓展的電氫供能系統(tǒng)信息模型，以解決現(xiàn)有模型局限性的問題。本發(fā)明模型的建立包括：分析電氫供能系統(tǒng)中電、熱、氫、甲醇能流間的耦合與轉(zhuǎn)化路徑，確定電氫供能系統(tǒng)包含的能源設(shè)備實(shí)體類型并抽象...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于元路徑語義感知的異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)影響力最大化方法，包括以下步驟：根據(jù)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，構(gòu)建異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖；獲取異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)圖的元路徑，并進(jìn)行簡(jiǎn)化整合，生成有效路徑集合；根據(jù)特定異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定節(jié)點(diǎn)路徑權(quán)重，確定節(jié)點(diǎn)采樣概率，構(gòu)建反向采樣策略；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種醫(yī)院經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，包括：根據(jù)醫(yī)院經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制構(gòu)建經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)指標(biāo)和預(yù)警指標(biāo)；通過最優(yōu)云熵法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的云關(guān)聯(lián)度；通過極大熵準(zhǔn)則改進(jìn)區(qū)間層次分析法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重，并利用云關(guān)聯(lián)度和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種收款憑證自動(dòng)核銷方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及財(cái)務(wù)自動(dòng)化處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了收款憑證自動(dòng)核銷方法，包括：獲取發(fā)票對(duì)應(yīng)的字段圖像切片，并根據(jù)字段圖像切片提取發(fā)票的關(guān)鍵字結(jié)果數(shù)據(jù)；根據(jù)關(guān)鍵字結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行置信度評(píng)估，得到發(fā)票的綜合置信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多維度數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化金融服務(wù)方案，屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：對(duì)用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度特征提取，生成用戶性格特征向量矩陣；分析用戶性格特性向量與交易決策模式的關(guān)聯(lián)關(guān)系，生成性格行為關(guān)聯(lián)模型；分析交易行為預(yù)測(cè)規(guī)則集合，確定各...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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