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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領域，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聚類得到初步預測目標的中心位置坐標；使用網(wǎng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術領域，具體涉及一種水溝電纜槽吊裝一體機施工方法及設備。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)明公開了一種基于點云數(shù)據(jù)的靶紙識別方法，屬于靶紙識別方法領域，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)明涉及施工進度監(jiān)控技術領域，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)與施工設備數(shù)據(jù)，利用互信息算法計算動態(tài)響應并生成擾動響應時序數(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)明涉及一種融合數(shù)學形態(tài)學與景觀連通性的城市擴張模式識別方法，屬于城市規(guī)劃與地理信息技術交叉領域。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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								      本申請屬于圖像處理技術領域，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，涉及圖像識別技術領域，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)學圖像自動識別技術領域，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)集并進行預處理工作，按照比例將數(shù)據(jù)劃分為訓練集、驗證集與測試集；構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動態(tài)蒸餾的圖像訓練數(shù)據(jù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術領域，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)明涉及一種面向聯(lián)邦學習的防后門攻擊圖像分割模型訓練方法及設備，該方法包括：各客戶端接收中央服務器發(fā)送的待訓練的圖像分割全局模型，分別添加對應的第一擾動項后進行訓練；并分別標記可疑推理節(jié)點，將訓練后的模型與可疑推理節(jié)點上傳至中央服務器；中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向遷移學習的模態(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，源域圖像為光學圖像；訓練跨模態(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、自適應知識蒸餾模塊和對比學習模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感識別技術領域，具體為基于遙感深度學習的大蒜識別系統(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)進行預處理，得到相應的預處理數(shù)據(jù)，并對預處理數(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)，涉及圖像處理技術領域，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)及設備，涉及圖像處理技術領域，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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								      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，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)絡訓練方法、執(zhí)行方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及圖像處理領域，可以應用于遙感圖像處理領域。遙感數(shù)據(jù)語義分割與高度估計聯(lián)合網(wǎng)絡訓練方法基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖卷積對比學習網(wǎng)絡的腫瘤病理圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及圖像分割技術領域，包括：獲取腫瘤病理圖像及腫瘤病理圖像對應的分割標簽，基于腫瘤病理圖像及腫瘤病理圖像對應的分割標簽生成腫瘤病理圖像訓練集；將腫瘤病理圖像訓練集進行預處理，將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明求保護一種利用Purkinje反射和動態(tài)三維模型的虹膜分割方法，其包括以下過程：攝像頭周圍設置若干紅外光源，從攝像頭拍攝的視頻序列中獲取患者若干幀帶有反射點的眼部圖像；利用反射點的位置計算眼球中心并建立初始的三維眼球模型；根據(jù)內(nèi)眼角和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像智能識別的手機側(cè)鍵缺陷檢測方法，涉及手機檢測技術領域，包括：在檢測位置布置至少一個目標攝像機；確定待檢測手機與檢測位置的相對位置；得到目標修正圖像；得到手機側(cè)鍵模型，識別手機二維模型中環(huán)繞手機側(cè)鍵模型的溝槽，作為待識...
								
            
							
            
							
						
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