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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		計算;推算;計數(shù)設備的制造及其應用技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供一種面部表情識別方法、系統(tǒng)及電子設備，方法包括：對面部樣本圖像進行預處理，提取用戶臉部特征點坐標；采用卷積神經網絡主干獲取局部特征和全局特征；采用交叉注意力模塊1將聚合的全局特征與每個局部特征進行融合，得到增強的局部特征；采用圖卷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別相關技術領域，具體包括基于圖像識別的密煉機轉子缺陷檢測方法、系統(tǒng)及介質，包括：對密煉機轉子依振動信號提頻域、時域特征，優(yōu)化圖像配缺陷視覺向量，配置振動信號特征向量，融合后用缺陷分類網絡評估缺陷，結果超限則觸發(fā)提醒并聯(lián)動機械...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小樣本類增量視頻動作識別方法和裝置，屬于計算機視覺領域，所述方法包括：針對每個視頻，通過采用視覺軟提示和時序軟提示，獲取融合空時信息的視頻特征，同時獲取具有先驗知識的視頻特征，并將兩種視頻特征融合，獲取最終的視頻特征；其次，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于記憶?邊緣引導的弱監(jiān)督視頻顯著性目標檢測方法及系統(tǒng)，屬于目標檢測技術領域。包括：將給定的長視頻序列進行非重疊滑動窗口劃分，提取到連續(xù)的若干個視頻幀，若干個視頻幀輸入至訓練后的記憶邊緣引導網絡模型實現(xiàn)弱監(jiān)督視頻顯著性目標檢測；輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向FPGA的CNN加速器的DSP布局優(yōu)化方法，包括以下步驟：S1.DSP路徑信息提取：將設計的網表轉換為圖表示，并進行數(shù)據路徑DSP節(jié)點識別和數(shù)據路徑DSP圖構建；S2.數(shù)據路徑驅動的DSP布局：根據提取的數(shù)據路徑DSP圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，提供了一種基于全域特征提取的顯示屏缺陷檢測方法及系統(tǒng)，包括：獲取顯示屏圖像；基于獲取的圖像和缺陷檢測模型，進行顯示屏圖像的缺陷檢測；其中，缺陷監(jiān)測模型包括特征提取網絡、跨層感知融合網絡以及缺陷檢測網絡；在所述特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向任務的遙感影像壓縮方法及系統(tǒng)，進行高分辨率遙感影像數(shù)據集構建，包括目標檢測數(shù)據集和語義分割數(shù)據集；目標檢測模型訓練，包括在目標檢測數(shù)據集上的一階目標檢測模型的參數(shù)訓練；語義分割模型訓練，包括在語義分割數(shù)據集上的語義分割模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像處理的智能芯片陣列缺陷檢測系統(tǒng)，具體涉及芯片缺陷檢測領域，包括芯片陣列圖像獲取模塊、自適應數(shù)據增強模塊、多模態(tài)特征融合模塊、自適應動態(tài)匹配模塊、在線增量學習模塊以及異構資源調度模塊?；趫D像處理的智能芯片陣列缺陷檢測系統(tǒng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種揚塵污染監(jiān)管與考核系統(tǒng)及方法，其中系統(tǒng)包括揚塵數(shù)據庫、視頻平臺、AI算法底層引擎、考核標準單元、業(yè)務平臺和手持移動端；揚塵數(shù)據庫為視頻平臺和業(yè)務平臺提供基礎數(shù)據，視頻平臺的實時監(jiān)控數(shù)據經AI算法底層引擎智能識別后，將結果反饋給...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理與深度學習技術領域，公開了一種基于藝術先驗知識的漸進式人臉超分辨率方法與系統(tǒng)，其系統(tǒng)包括：圖像編碼模塊，用于對輸入的低分辨率人臉圖像進行多尺度特征提取，并輸出潛在特征；結構學習模塊，用于引導實現(xiàn)基礎形態(tài)修復；細節(jié)補全模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于全局多尺度編碼與局部稀疏注意力的視頻摘要生成方法，屬于計算機視覺技術領域。所述方法包括：讀取輸入視頻，提取輸入視頻的幀級特征向量；構造視頻摘要生成模型，將幀級特征向量輸入視頻摘要模型；將全局多尺度編碼和局部稀疏注意力模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向法醫(yī)創(chuàng)傷學深度學習的PMCT圖像采集與多模態(tài)數(shù)據處理系統(tǒng)及方法。該系統(tǒng)包括創(chuàng)傷模型制備模塊、多模態(tài)數(shù)據采集模塊、PMCT圖像預處理模塊、多尺度對比度增強圖像處理模塊、多模態(tài)數(shù)據融合模塊以及深度學習模型輸入數(shù)據準備模塊。方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于人工智能的文字檢測識別方法及系統(tǒng)，方法包括：采集待檢測圖片數(shù)據；利用目標檢測模型提取待檢測圖片數(shù)據的不同尺度特征；對不同尺度特征進行多尺度特征融合以得到融合特征，根據融合特征，獲取目標檢測結果；將目標檢測結果輸入到目標識...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于增強聚類自編碼器的旋轉機械無監(jiān)督故障診斷與新故障識別方法，適用于設備故障識別領域。首先，利用傅里葉變換和歸一化方法對數(shù)據進行預處理，再通過自編碼器提取高維數(shù)據特征并映射到低維空間，從而初步區(qū)分不同健康狀態(tài)。接著，采用特征空間轉換機制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多源數(shù)據的換熱器優(yōu)化方法及裝置，用于精準識別換熱器的局部過熱區(qū)域，并進行有效優(yōu)化，從而可以減少因局部過熱而導致?lián)Q熱器損壞的問題，提高了換熱器的傳熱效率和運行穩(wěn)定性。本申請方法包括：采集換熱器在運行過程中的多源運行數(shù)據和溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例公開了一種結合RPN和解剖信息的腦微出血精準檢測與定位方法，基于一種基于深度學習的腦微出血精準檢測與定位模型實現(xiàn)，所述模型包括候選區(qū)域檢測模塊和解剖定位模塊，所述方法包括：獲取同一患者的腦部圖像經所述候選區(qū)域檢測模塊得到的至少一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機器學習的變截面復合樁配筋設計方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取變截面復合樁的多源數(shù)據；對多源數(shù)據進行特征提取，得到關鍵特征與時空特征；基于多源數(shù)據，進行三維參數(shù)化建模和非線性有限元分析，構建樁身的變截面形態(tài)與應力云圖，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像處理的TFT材料工業(yè)缺陷智能檢測系統(tǒng)，涉及TFT材料技術領域。系統(tǒng)包括圖像采集模塊、圖像預處理模塊、特征提取模塊、缺陷識別模塊和結果判定模塊。圖像采集模塊獲取圖像數(shù)據；圖像預處理模塊對圖像數(shù)據進行預處理；特征提取模塊提...
								
            
							
            
							
						
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								      一種以交互驅動的多對象內容可控圖像生成方法，包括以下步驟：步驟1)：獲取圖像數(shù)據以及其對應對象實例的分割與類別標簽；步驟2)：獲取每一個對象實例的圖像，并進行處理，得到分割后的對象圖像；步驟3)，提取每張對象圖像的類別、深度、細節(jié)特征得到多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及基于多模態(tài)檢測的預制件質量全生命周期管理方法及系統(tǒng)。該方法包括：根據預制件的生產批次信息和材料參數(shù)生成唯一標識符，并獲取預制件生產階段、運輸階段、安裝階段和服役階段的多模態(tài)質量檢測數(shù)據，多模態(tài)質量檢測數(shù)據包括對應各階段的預制件質量...
								
            
							
            
							
						
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