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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      一種基于跨模態(tài)特征融合的開放詞匯目標(biāo)檢測方法及裝置，在模型的多個階段中添加深度特征融合方法，實(shí)現(xiàn)圖片與文本特征信息之間的交互功能，學(xué)習(xí)高質(zhì)量的語言感知視覺表征和實(shí)現(xiàn)卓越的遷移學(xué)習(xí)性能，以增強(qiáng)開放詞匯目標(biāo)檢測模型的泛化能力，從而提高模型對于未...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種建設(shè)工程施工合同要素提取方法與裝置，包括：以合同樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)目錄映射，將映射后處于同一表達(dá)形式下的合同樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行要素提取，得到多個基礎(chǔ)要素；建立各基礎(chǔ)要素之間的語義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，以基礎(chǔ)要素之間的連接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種遙感場景圖引導(dǎo)的語義信息推理方法，可應(yīng)用于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對遙感圖像進(jìn)行分割，生成場景分割圖；執(zhí)行目標(biāo)檢測，生成圖像塊集合；對圖像全局特征及圖像塊集合進(jìn)行細(xì)粒度解析，生成場景描述文本；進(jìn)行語法解析，提取物體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像分析的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像處理的禽蛋智能分揀方法，解決對禽蛋的自動化分級準(zhǔn)確性較差的技術(shù)問題，包括以下步驟：S1，采集禽蛋的三路圖像數(shù)據(jù)；S2，重構(gòu)禽蛋的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提取裂紋或形變?nèi)毕莸牧炕瘞缀翁卣鳎籗3，提取潔凈...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N高架庫貨物視覺識別盤點(diǎn)方法及相關(guān)設(shè)備，該方法包括：獲取貨箱區(qū)域圖像，進(jìn)行灰度變換和降噪得到標(biāo)簽局部信息圖像序列，識別投影角度偏差和距離誤差引起的焦點(diǎn)模糊和光線折射，生成貨箱標(biāo)簽圖像集；根據(jù)紋理細(xì)節(jié)確定紋理特征集，根據(jù)紋理特征集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種發(fā)動機(jī)生產(chǎn)線裝配用實(shí)時監(jiān)控方法，該方法通過將當(dāng)前檢測點(diǎn)圖像與上一檢測點(diǎn)圖像進(jìn)行時序分析，能夠捕捉裝配過程中的細(xì)微變化，及時發(fā)現(xiàn)漏裝、錯裝等問題，顯著降低缺陷流入下一工序的風(fēng)險，利用預(yù)訓(xùn)練的圖像生成模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物料識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種物料種類及容量的圖像識別方法與系統(tǒng)，包括：根據(jù)任意兩個相鄰超像素塊中像素點(diǎn)的灰度信息、梯度信息和飽和度信息，獲得任意兩個相鄰超像素塊之間的相似度，并用于區(qū)域生長，獲得每個儲料倉物料圖像中的若干個區(qū)域；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種利用殘差膠囊網(wǎng)絡(luò)的建筑物屋頂類型遙感識別方法，該方法包括獲取樣本屋頂遙感影像，得到屋頂樣本庫；所述屋頂樣本庫中的屋頂遙感影像數(shù)量為M，分別記為第一影像至第M影像；獲取對應(yīng)的屋...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于鄰域幾何嵌入的點(diǎn)云學(xué)習(xí)特征表示方法及裝置。所述方法包括：獲取車輛周圍三維空間環(huán)境的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到初始點(diǎn)特征表示；利用預(yù)先設(shè)置的鄰域確定策略構(gòu)建目標(biāo)點(diǎn)的多尺度鄰域；在多尺度鄰域內(nèi)每個鄰域中根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向光譜未覆蓋波段的遙感影像空?譜融合方法，首先對全色影像與多光譜影像進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的降分辨率與全分辨率樣本庫；然后采用監(jiān)督?無監(jiān)督并行學(xué)習(xí)策略，構(gòu)建波段自引導(dǎo)注意力模塊、跨分辨率跨通道交互學(xué)習(xí)模塊、多尺度殘差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種脈沖星候選體識別模型構(gòu)建方法及脈沖星候選體識別方法；獲取預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集，對預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集中各脈沖星候選體樣本圖像進(jìn)行子圖切分處理，得到目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集；對目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注處理，構(gòu)建標(biāo)注后的目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集；利用標(biāo)注后的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種端到端脈沖星候選體識別方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備。所述方法包括：獲取脈沖星候選體信號對應(yīng)的原始脈沖星候選圖像，對原始脈沖星候選圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到脈沖星候選圖像；對脈沖星候選圖像中子圖進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建用于識別脈沖星信號類型的目標(biāo)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種面向小目標(biāo)的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)及其訓(xùn)練方法、檢測方法，包括：編碼器結(jié)構(gòu)和解碼器結(jié)構(gòu)；編碼器結(jié)構(gòu)包括雙分支混合編碼器，包括Transformer編碼器分支和CNN編碼器分支；Transformer編碼器分支包括多個Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種散熱器生產(chǎn)線實(shí)時監(jiān)控方法及系統(tǒng)。該方法包括：采集散熱器表面圖像，基于圖像梯度方向分布確定鰭片排列方向；依據(jù)該排列方向計算圖像中各像素點(diǎn)的邊緣點(diǎn)概率；在凝聚型層次聚類算法迭代中，結(jié)合待合并簇的空間鄰近度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測的血管通路病變識別方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括，根據(jù)心電圖信號進(jìn)行心動周期相位劃分，并計算血管DSA圖像序列相鄰幀間的位移矢量場，構(gòu)建運(yùn)動補(bǔ)償模型，生成穩(wěn)定DSA序列；通過U?Net分割模型將穩(wěn)定D...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┠繕?biāo)檢測方法、裝置、計算設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述目標(biāo)檢測方法包括：接收模板圖片與待檢測圖片；基于第一骨架網(wǎng)絡(luò)對模板圖片進(jìn)行特征提取，得到模板特征，并基于第二骨架網(wǎng)絡(luò)對待檢測圖片進(jìn)行特征提取，得到待檢測特征；將模板特征作為卷積核，將待檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開的基于人工智能的煤礦掘進(jìn)導(dǎo)航仿真孿生方法與系統(tǒng)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，該方法包括：采用AI智能工具解析煤礦掘進(jìn)作業(yè)規(guī)程文檔，并提取掘進(jìn)內(nèi)容；采用AI智能工具基于提取的掘進(jìn)內(nèi)容校驗煤礦掘進(jìn)作業(yè)規(guī)程文檔是否完善，得到校驗結(jié)果；當(dāng)校驗...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N室內(nèi)場景表面重建的方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，可以應(yīng)用于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：利用重建模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)，對與兩個不同視角對應(yīng)的原始圖像進(jìn)行特征提取，得到每個視角的目標(biāo)特征圖；針對每個視角，對另一視角的目標(biāo)特征圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合地層巖性和防治措施的滑坡三維建模方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于滑坡防治信息技術(shù)領(lǐng)域，建模方法，包括：獲得多個滑體三維模型；獲得滑坡專業(yè)監(jiān)測三維模型和滑坡治理工程三維模型；融合多個滑體三維模型、滑坡專業(yè)監(jiān)測三維模型和滑坡治理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)邊緣晶格排列調(diào)整的腫瘤模型生成方法及系統(tǒng)，其涉及腫瘤建模技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明綜合考慮邊緣梯度、曲率、密度等因素對邊緣晶格點(diǎn)的影響，動態(tài)確定邊緣晶格點(diǎn)之間的虛擬彈簧對應(yīng)的彈簧剛度系數(shù)與阻尼系數(shù)，通過計算每個邊緣晶格點(diǎn)受的...
								
            
							
            
							
						
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