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								      本發(fā)明涉及海底線性目標探測模型的構建技術領域，尤其涉及一種自適應語義分割海底線性目標探測模型的構建方法。所述方法包括以下步驟：獲取海底場景原始圖像數據，并提取第一特征點與第二特征點，分析其間的結構響應差異；基于結構響應差異，計算連接路徑的線...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及設備故障檢測技術領域，尤其涉及一種智慧水站的故障檢測方法、系統(tǒng)及裝置，本申請?zhí)岢龅姆椒ㄓ糜诎ǜ⊥脖倔w、導軌、升降模組及視覺采集組件的裝置中，通過位置檢測組件與第一圖像傳感器聯合判斷是否存在異常響應；若滿足進入故障識別條件，基于響...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種基于機器視覺的用戶運動視頻圖像增強方法及系統(tǒng)，其方法包括：獲取運動視頻的穩(wěn)定坐標；根據視頻幀的清晰度的變化規(guī)律，將運動視頻分為若干視頻分段；基于姿態(tài)估計算法和標準骨骼模型，獲取各視頻幀的節(jié)點坐標和虛擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，具體為一種面向航空領域的圖像識別工具控制系統(tǒng)，系統(tǒng)包括光照姿態(tài)識別模塊、輪廓連貫篩選模塊、時間響應提取模塊、置信波動標記模塊、采集幀保留模塊。本發(fā)明中，依據圖像幀的姿態(tài)與光照變化篩選穩(wěn)定區(qū)域，結合邊緣灰度聚集特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自動裁剪與校正的機載高光譜數據處理方法及系統(tǒng)，自動航跡裁剪技術通過對GPS軌跡數據進行算法分析，結合經緯度、航向、海拔高度等信息實現有效航帶提取與裁剪，一方面能去除冗余光譜數據，大幅減少后續(xù)計算量，顯著提升數據處理速度，解決...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點云模型的桿塔金具的屬性賦能方法與系統(tǒng)，包括如下步驟：采集桿塔場景的三維點云數據，并執(zhí)行預處理；提取目標點云區(qū)域，并執(zhí)行語義分割和實例提取，生成金具點云集合及對應的幾何屬性向量；提取每個金具點云的特征，構建多模態(tài)特征張量...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于無人機圖像分析的高速公路路面病害檢測方法及系統(tǒng)，涉及一般的圖像數據處理領域，在該方法中，控制無人機采集初始路面圖像；基于初始路面圖像及灰度分析確定環(huán)境干擾區(qū)域；控制無人機對環(huán)境干擾區(qū)域采集補充路面圖像；根據預設夾角將初始路面圖像與補...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體為基于圖像識別的固體垃圾智能分揀系統(tǒng)。本發(fā)明中，通過將圖像中邊緣梯度強度與灰度共生對比度統(tǒng)一映射至同一尺度空間并結合圖像幀序列進行置信評分路徑構建，能夠提升固體垃圾圖像識別中標簽評分的穩(wěn)定性與區(qū)分度，通過評分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于機器視覺的場景自動標定方法分六步：先采集圖像并量化評分，低質圖經增強重試；再提取目標核心特征，依權重表判有效性；隨后用至少3個異構模型并行推理并校驗結果；接著對連續(xù)10幀識別結果做時空及行為一致性校驗，不一致則人工復核；最后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種鋼板焊接缺陷紅外圖像檢測方法、設備及系統(tǒng)，該檢測方法包括以下：獲取鋼板焊接缺陷紅外圖像的數據集；對數據集進行數據預處理和數據增強，數據預處理包括小波去噪，數據增強包括幾何變換和色彩空間變換；利用預先構建好的改進的YOLOv1...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多尺度的YOLOv8頸部網絡架構搜索方法及系統(tǒng)，屬于計算機視覺和深度神經網絡技術領域。該方法包括：將YOLOv8頸部網絡中用于特征提取的普通卷積替換為多尺度卷積，并在特征拼接模塊后加入通道注意力機制，通過動態(tài)通道加權來初步提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI視覺識別的智能精準抽檢牛肉丸的方法，涉及食品智能檢測技術領域。包括有：S1：構建缺陷數據：通過牛肉丸樣本的微觀形貌和3D表面形貌，構建圖神經網絡，同時通過多物理場建模，生成虛擬牛肉丸缺陷樣本，并通過所述圖神經網絡，對所述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了變流器換相失敗故障診斷方法，屬于相控變流器領域，包括將變流器運行的輸出電壓轉換為二維圖像數據，將變流器運行的輸出電壓以及二維圖像數據一起輸入預先訓練的雙路卷積神經網絡，預先訓練的雙路卷積神經網絡包括一維數據處理通道和二維數據處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于多模態(tài)融合的紅外熱成像建筑外立面缺陷智能診斷方法，涉及建筑檢測技術領域，方法包括：同步采集紅外熱成像、可見光圖像及三維點云數據構建多模態(tài)數據集；采用改進形態(tài)學分水嶺算法分割熱斑區(qū)域并提取輪廓與溫度特征；基于雙分支注意力網絡識別...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動態(tài)障礙物識別方法，屬于圖像處理技術領域。本發(fā)明首先提取不同幀圖像中的動態(tài)障礙物區(qū)域，進而在各區(qū)域中選出最大、中等縮放及最小縮放障礙物區(qū)域；隨后對三類區(qū)域分別獲取多層低頻圖像，經同一尺度對齊相加后得到對應的低頻增強圖像；最后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機視覺技術領域，特別涉及一種模型訓練方法、關鍵點選擇方法、裝置、設備及介質。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓練圖像數據的第一高維特征圖和變換圖像數據的第二高維特征圖；通過關鍵點檢測模塊輸出的第一預測關鍵點概率圖、第一預測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于深度學習的城市管道缺陷識別方法，涉及缺陷識別技術領域，本發(fā)明獲取用于訓練管道缺陷識別模型的數據集；構建并利用所述數據集訓練管道缺陷識別模型；其中，管道缺陷識別模型中，至少一個相鄰的最大池化層和多分支特征提取塊之間插設語義增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種車輛駕駛意圖識別方法及系統(tǒng)，涉及智能駕駛技術領域，該方法包括采集待測駕駛員的正面影像、側面影像和車輛的前向影像數據；通過漸進式分組卷積神經網絡的層次化分組策略對多視角影像數據的進行特征提取；采用跨視角一致性學習對提取的多視角影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多層次模態(tài)交互的顯著目標分割方法及系統(tǒng)，屬于計算機視覺技術領域。包括：獲取待測圖像的RGB圖像和熱紅外圖像，并提取多個層次特征圖；將同層次的多模態(tài)特征圖輸入至三重注意力融合模塊，在該模塊中獲取同層次不同模態(tài)特征圖的差異特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于時空自適應融合與地理特征的土地性質檢測方法，涉及圖像處理技術領域，包括：獲取待檢測地塊的采樣圖像、地塊屬性數據和數字高程模型數據；采用Swin Transformer模型結合地類紋理自適應融合模塊GTAF從采樣圖像中提取...
								
            
							
            
							
						
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