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								      為了高效融合多源異構(gòu)遙感數(shù)據(jù)執(zhí)行語義分割與高度估計任務(wù)，本發(fā)明提供了遙感數(shù)據(jù)語義分割與高度估計聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、執(zhí)行方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及圖像處理領(lǐng)域，可以應(yīng)用于遙感圖像處理領(lǐng)域。遙感數(shù)據(jù)語義分割與高度估計聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市場景輕量級實時語義分割方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明針對城市道路場景語義分割需求，構(gòu)建了一種輕量級的實時城市道路場景語義分割模型，實時城市道路場景語義分割模型包括多尺度語義編碼器和雙向注意力特征融合解碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Mamba的心臟瓣膜圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對原始圖像進行多尺度降采樣，隨后通過Conv Stem模塊提取各尺度的初始特征，再利用空間?頻域特征融合模塊對多尺度特征進行頻域與空間域的信息融合，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的方法，該方法包括：對不同葡萄樣品進行光譜掃描，得到多個原始近紅外光譜數(shù)據(jù)；對各原始近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到相應(yīng)的預(yù)處理數(shù)據(jù)，并對預(yù)處理數(shù)據(jù)進行維度變換，得到二維圖像；對二維圖像進行處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感識別技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于遙感深度學(xué)習(xí)的大蒜識別系統(tǒng)及方法。本發(fā)明中，通過結(jié)合多時相遙感影像中針對大蒜物候期的可見光與紅邊波段信息，通過光譜歸一與空間校準提升影像數(shù)據(jù)在時序上的對齊精度，疊加植被光譜指標與空間樣本定位標簽構(gòu)建多源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向遷移學(xué)習(xí)的模態(tài)缺失情景圖像處理方法，包括以下步驟：采集源域圖像和目標域圖像，源域圖像為光學(xué)圖像；訓(xùn)練跨模態(tài)知識蒸餾模型，跨模態(tài)知識蒸餾模型包括源域模型和目標域模型；還包括特征指派規(guī)劃模型、自適應(yīng)知識蒸餾模塊和對比學(xué)習(xí)模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的防后門攻擊圖像分割模型訓(xùn)練方法及設(shè)備，該方法包括：各客戶端接收中央服務(wù)器發(fā)送的待訓(xùn)練的圖像分割全局模型，分別添加對應(yīng)的第一擾動項后進行訓(xùn)練；并分別標記可疑推理節(jié)點，將訓(xùn)練后的模型與可疑推理節(jié)點上傳至中央服務(wù)器；中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動態(tài)蒸餾的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其具體包括：根據(jù)圖像區(qū)域特征熵值對輸入圖像動態(tài)劃分非均勻網(wǎng)格；構(gòu)建教師模型和學(xué)生模型，輸入非均勻網(wǎng)格圖像后提取各網(wǎng)格節(jié)點特征向量并計算特征差異度；基于特征差異度動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種生成式胸部X射線圖像廣義零樣本識別方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)學(xué)圖像自動識別技術(shù)領(lǐng)域，包括病理區(qū)域局部增強模塊和擴散生成模塊，步驟包括：獲取多個類別的胸部X射線圖像數(shù)據(jù)集并進行預(yù)處理工作，按照比例將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗證集與測試集；構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多場景和可見光圖像識別的視覺系統(tǒng)及方法，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，包括：在目標場景中同步采集偏振光信息與光強信息，構(gòu)建矢量參數(shù)矩陣；基于矢量參數(shù)矩陣構(gòu)建反光抑制權(quán)重，生成反光抑制后的光強圖像，并結(jié)合光源色溫和絕對光照強度構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于清潔機器人的清潔結(jié)果分析的GIS預(yù)警方法，包括：獲取清潔機器人攝像頭采集的原始圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述原始圖像數(shù)據(jù)分析視角傾斜影響，確定特征點偏移情況，生成失真分布信息；根據(jù)所述失真分布信息對所述原始圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種融合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與景觀連通性的城市擴張模式識別方法，屬于城市規(guī)劃與地理信息技術(shù)交叉領(lǐng)域。所述方法，包括：基于道路數(shù)據(jù)識別廊道式擴張；通過種子填充與形態(tài)學(xué)閉運算識別城市孔洞，進而識別位于孔洞內(nèi)的內(nèi)填式擴張；基于八鄰域迭代膨脹計算最...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及施工進度監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體為橋梁施工安全智慧監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：通過傳感器獲取主梁結(jié)構(gòu)與施工設(shè)備數(shù)據(jù)，利用互信息算法計算動態(tài)響應(yīng)并生成擾動響應(yīng)時序數(shù)據(jù)，構(gòu)建擾動路徑并提取路徑偏移角與跳躍頻率，獲取主梁偏移角與擾動頻率并標...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點云數(shù)據(jù)的靶紙識別方法，屬于靶紙識別方法領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟一、通過激光雷達采集靶場環(huán)境的原始點云數(shù)據(jù)；步驟二、抗雨霧干擾處理；步驟三、大風晃動補償；步驟四、基礎(chǔ)曲面重建，執(zhí)行隨機采樣一致性平面擬合；步驟五、褶皺區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種水溝電纜槽吊裝一體機施工方法及設(shè)備。獲取施工過程中各個時刻下的雙目圖像，并基于像素點的灰度與位置特征進行配準，生成高精度深度圖；對單目圖像進行劃分得到待處理區(qū)域，并利用區(qū)域相似性實現(xiàn)跨時刻匹配，得到匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合像素級先驗知識與模板匹配的SAR目標檢測方法，根據(jù)SAR目標切片數(shù)據(jù)集，獲取目標的強度統(tǒng)計信息；依據(jù)先驗知識，通過滑動窗遍歷待檢測全景圖，獲得像素點位置信息；進行K?means聚類得到初步預(yù)測目標的中心位置坐標；使用網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于事件相機的端到端實時小目標無人機檢測方法，屬于無人機檢測技術(shù)領(lǐng)域，首先同步采集RGB圖像與事件流，并將事件流處理為時空體素網(wǎng)格，隨后通過SNN和CNN雙流網(wǎng)絡(luò)分別提取事件的動態(tài)特征與RGB的視覺特征，再通過編碼器利用跨注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及光伏施工檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種光伏施工無人機巡檢圖像智能分析平臺。該平臺通過無人機采集施工目標的實時圖像、位置及環(huán)境參數(shù)信息；檢索歷史巡檢圖像數(shù)據(jù)集合，對圖像特征歸類，提取歷史缺陷和分析數(shù)據(jù)，獲得歷史分析分數(shù)集合并優(yōu)化處理為歷史...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于YOLO11改進的高性能工地安全帽檢測方法，屬于人工智能與計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，通過對YOLO11中Neck部分進行結(jié)構(gòu)級輕量化重構(gòu)，全面優(yōu)化Neck的計算效率和結(jié)構(gòu)適配性，將傳統(tǒng)Conv模塊替換為由深度卷積和點卷積組合而成的Dept...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N基于大模型的巖體中異常識別方法和裝置，涉及目標檢測、風險識別技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對目標區(qū)域內(nèi)進行視頻采集，得到視頻數(shù)據(jù)；對視頻幀的待分割區(qū)域進行隨機采樣，得到不同特征對應(yīng)的提示信息；通過目標圖像分割大模型根據(jù)提示信息和視頻幀...
								
            
							
            
							
						
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