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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(shù)據(jù)構建多模態(tài)數(shù)據(jù)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(wǎng)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(jīng)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(shù)據(jù)的第一高維特征圖和變換圖像數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集；構建并利用所述數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)；通過漸進式分組卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層次化分組策略對多視角影像數(shù)據(jù)的進行特征提?。徊捎每缫暯且恢滦詫W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(shù)據(jù)和數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)；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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								      本申請?zhí)峁┮环N場景感知模型的訓練方法、設備、機器人控制方法及機器人，涉及機器學習技術領域。該方法包括根據(jù)多個三維點的空間位置信息和初始特征，采用預設高斯解碼器獲取多個三維點的高斯幾何特征和第一語義特征；在多個視角下，對三維高斯點云圖進行三維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N模型訓練方法、室內場景占用預測方法、設備和介質，模型訓練方法包括：獲取室內場景數(shù)據(jù)集，根據(jù)空間語義集，對各圖像幀進行占用預測，得到各圖像幀的實際空間占用信息，根據(jù)每個室內場景的當前圖像幀的實際空間占用信息、歷史圖像幀的實際空...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N高斯編碼模型訓練方法、室內占用預測方法、設備和介質，其中，模型訓練方法包括：對樣本室內場景圖像進行特征提取，得到樣本室內場景圖像對應的樣本圖像特征圖，根據(jù)樣本圖像特征圖，采用預設初始高斯編碼模型對隨機生成的初始高斯特征進行更...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向淺海生物模型的密度檢測和入侵預警的方法，包括如下步驟：步驟一、密度檢測：系統(tǒng)首先利用基于改進YOLO算法的目標檢測模塊對輸入的圖像或視頻幀進行分析，識別出其中的淺海生物目標，并確定其類別，結合圖像處理方法實現(xiàn)淺海生物密度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種攪拌車罐內混凝土坍落度實時檢測方法、介質和設備，通過融合視覺與慣性測量數(shù)據(jù)實現(xiàn)高精度動態(tài)檢測。該方法具體包括：采集攪拌罐內混凝土的視頻流及IMU姿態(tài)數(shù)據(jù)；檢測罐口內側預設的至少三個定位標記點，基于相鄰幀間標記點像素位移構建仿...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種工地現(xiàn)場污染源分析方法及系統(tǒng)，基于預設高斯擴散模型以及環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)確定工地現(xiàn)場各監(jiān)測區(qū)域的大氣污染源強度信息，通過預先訓練的目標檢測模型對視頻流進行檢測識別，并基于預設多維評分模型、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、檢測識別結果和大氣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于全模態(tài)理解的鏡頭標簽提取方法、設備和介質，涉及視頻處理技術領域，提出的方法包括：將原始視頻切分為多個語義完整的片段單元，并為每個片段標注鏡像屬性標簽形成標注數(shù)據(jù)集；基于視覺語言模型，使用標注數(shù)據(jù)集進行有監(jiān)督訓練；所述視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種電纜隧道裂縫滲水識別方法、裝置和計算機設備。所述方法包括：對電纜隧道圖像進行反相處理，以得到反相圖像；通過識別模型中的融合子模型對電纜隧道圖像和反相圖像進行處理，確定雙相融合特征；基于雙相融合特征和識別模型中的增強子模型，對電...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于圖像視覺的鎂金屬工件加工智能監(jiān)控系統(tǒng)，其核心是通過圖像采集模塊采集切削面的工件切削圖像及工件紅外圖像；通過圖像處理模塊對工件紅外圖像進行切削熱流特征提取，得到工件紅外圖像對應的熱流特征矩陣；圖像特征提取模塊構建粉塵附著連...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及車輛駕駛技術領域，公開了一種車輛駕駛夜視輔助感知系統(tǒng)，圖像獲取模塊根據(jù)車輛的夜視紅外圖像提取車輛道路區(qū)域，劃分為多個分割車輛道路區(qū)域；區(qū)域分類模塊對分割車輛道路區(qū)域進行分析，確定對應的區(qū)域類別，區(qū)域類別包括干擾道路區(qū)域和感知道路區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動駕駛技術領域，具體涉及一種自動駕駛障礙物意圖預測與避讓方法及系統(tǒng)。方法包括實時獲取圖像數(shù)據(jù)和三維點云數(shù)據(jù)，分別提取靜態(tài)特征和動態(tài)特征，采用注意力機制進行加權后融合形成融合特征向量，將融合特征向量輸入多個獨立訓練好的深度學習模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于大模型協(xié)同決策的駕駛員異常監(jiān)測系統(tǒng)，包括：多路攝像頭、語音交互模塊、DTOPA視覺預對齊模塊、Qwen?Apan輕量化語言推理模塊、協(xié)同決策模塊、安全響應控制模塊；其中，多路攝像頭用于實時提取車內環(huán)境視頻流；語音交互模塊用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了施工現(xiàn)場鋼筋堆疊形態(tài)智能識別方法及系統(tǒng)，具體涉及圖像處理領域，用于解決鋼筋堆疊識別誤差問題，是通過利用環(huán)形多視角鏡頭陣列獲取均勻光照條件下的鋼筋影像與深度數(shù)據(jù)，結合鋼筋表面的銹蝕紋理與顏色信息，精準地識別出鋼筋的真實邊界與空間位...
								
            
							
            
							
						
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