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								      本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術領域。該方法包括：獲取相機拍攝的場景中的第一圖像，第一圖像中包括多個在場景中排列的用戶；基于第一圖像，確定多個第一坐標，多個第一坐標用于指示一排的邊界的用戶在第一圖像中的位置；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明視頻素材處理技術領域，公開了一種基于動態(tài)語義驅(qū)動的視頻素材智能處理方法及裝置，該方法包括：通過預訓練的語義特征提取模型對輸入視頻進行逐幀解析，提取包含對象屬性、場景上下文及多模態(tài)情感特征的深層語義向量；基于時序注意力機制對深層語義向量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合SAM與改進Segformer模型的農(nóng)用地邊界提取方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域，采用SAM模型對預處理后的影像瓦片數(shù)據(jù)集進行多邊形地物提取；將農(nóng)用地樣本數(shù)據(jù)集輸入至改進Segformer模型中進行優(yōu)化，進而進行農(nóng)用地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種巖質(zhì)邊坡線形結(jié)構(gòu)面識別方法、裝置、設備及介質(zhì)，方法包括獲取巖質(zhì)邊坡的點云數(shù)據(jù)；將所述點云數(shù)據(jù)劃分為至少一組點云簇，每組點云簇對應一個結(jié)構(gòu)面；提取每組點云簇中的關鍵點作為路徑點；基于所述路徑點生成最小生成樹，每組點云簇對應一個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明所提供的建筑物立面布局補全方法、裝置、終端及存儲介質(zhì)，屬于目標檢測技術領域，所述方法包括：對建筑物立面的圖像進行目標檢測，得到矩形對象集合；對所述矩形對象集合執(zhí)行分量提取和分量聚類，得到若干垂直分組和若干水平分組，確定全部垂直分組和全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于雙邊紅波段的GF6?WFV數(shù)據(jù)水體識別提取方法及系統(tǒng)，包括：GF6衛(wèi)星WFV影像數(shù)據(jù)預處理，得到衛(wèi)星各波段的經(jīng)過大氣校正的多角度觀測數(shù)據(jù)；經(jīng)過大氣校正，統(tǒng)一至相同的天頂角計算衛(wèi)星各波段的反射率，獲得各波段角度歸一化后的反射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于光學?Ka頻段SAR特征融合的農(nóng)田地塊識別方法，采用改進的ResNet50網(wǎng)絡對光學遙感影像進行特征提取，采用復數(shù)卷積網(wǎng)絡對Ka?SAR影像進行特征提取，當光學遙感影像的云覆蓋率超過閾值時，觸發(fā)門控機制，若光學遙感影像云覆蓋率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁結(jié)構(gòu)件的動態(tài)空間數(shù)據(jù)集構(gòu)建系統(tǒng)及方法，具體為：采集橋梁施工場景的深度圖與彩色圖，記錄每幀圖像的時間戳；進行深度對齊與配準，采用基于Transformer架構(gòu)的檢測模型進行實時目標檢測；進行空間拓撲關系建模，計算3D坐標，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于改進雪雁算法的航海雷達油膜提取方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域。本發(fā)明的技術要點包括：首先，對獲取的雷達油膜圖像進行預處理；然后，對預處理后的圖像進行特征提取，并生成油膜興趣區(qū)域，其中結(jié)合基于強度閾值的SIFT特征過濾算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于語義自適應生成對抗網(wǎng)絡的文本到圖像生成方法，涉及圖像生成技術領域，本發(fā)明利用仿射變換模塊實現(xiàn)對圖像特征的語義自適應調(diào)制，從而有效提高生成圖像與文本語義的一致性，在生成器網(wǎng)絡中特別引入了自注意力層，利用自注意力機制顯著增強...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法、裝置、設備及介質(zhì)，涉及核生化態(tài)勢分析技術領域，該方法利用GNN模型對結(jié)構(gòu)化探測器數(shù)據(jù)進行圖像化處理，生成輸入圖像數(shù)據(jù)，再利用ResNet?LSTM模型對圖像數(shù)據(jù)進行區(qū)域污染物濃度分布預測，ResNet?L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯著性圖結(jié)構(gòu)增強的多模態(tài)影像匹配方法與系統(tǒng)，屬于圖像處理領域。首先，本發(fā)明創(chuàng)新性地構(gòu)建了像素級顯著性置信度圖，用以度量各區(qū)域的匹配潛力，通過該圖引導注意力機制在圖結(jié)構(gòu)中動態(tài)聚焦于關鍵區(qū)域；其次，融合多尺度結(jié)構(gòu)特征與語義分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于協(xié)同成像的高溫設備故障識別方法及系統(tǒng)，具體涉及故障識別技術領域，包括結(jié)合歷史數(shù)據(jù)建立離線ROI識別模型，實現(xiàn)高溫設備上線前的初始ROI區(qū)域配置，并在運行過程中通過多模態(tài)圖像與實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的在線機制，持續(xù)動態(tài)更新ROI區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及垃圾分類技術領域，具體為基于物聯(lián)網(wǎng)的餐廚垃圾智能分類系統(tǒng)，系統(tǒng)包括節(jié)點接入模塊、圖像預處理模塊、邊緣結(jié)構(gòu)判斷模塊、油水比例感知模塊、垃圾類型分類模塊。本發(fā)明中，通過結(jié)合節(jié)點地理標識與時間戳實現(xiàn)節(jié)點狀態(tài)有效綁定，提升垃圾投放行為的空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及超聲波無損檢測技術領域，具體而言，涉及基于級聯(lián)線性注意力和CNN的焊縫TOFD圖像分類方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過引入級聯(lián)線性注意力機制，大幅降低了傳統(tǒng)Transformer中自注意力機制的二次計算復雜度，減少了模型推理時間，顯著提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種基于視覺強化學習的模型訓練方法、裝置、設備及介質(zhì)。包括：獲取樣本圖像幀及語義類別信息，將語義類別信息輸入視覺大語言模型，得到第一卷積核參數(shù)，及將樣本圖像幀輸入第一特征卷積核得到第一特征熱力圖；通過預設視覺強化學習模型得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及晶體角度識別技術領域，尤其涉及一種基于電極特征的晶體角度識別方法，包括如下步驟：生成多模態(tài)特征模板，將原始晶體圖像中晶體目標與多模態(tài)特征模板進行匹配，輸出匹配結(jié)果；建立偏移基準；基于偏移基準，對優(yōu)化調(diào)整后的Blob分析的感興趣區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙邊域運動校正的異常匹配去除方法及系統(tǒng)，該方法包括下述步驟：對不同視角圖像的匹配點對進行坐標歸一化，構(gòu)建無序運動集合；對無序運動集合和歸一化坐標進行特征嵌入，構(gòu)建初始運動特征；對初始運動特征進行迭代優(yōu)化，得到校正后的多層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進PointNet++的工程機械滿斗率預測方法、裝置及可讀介質(zhì)，涉及點云處理領域，包括：構(gòu)建工程機械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型并訓練，得到經(jīng)訓練的工程機械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型；工程機械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型采用改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像特征提取領域，尤其涉及一種頻域自適應的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法與設備。方法包括：獲取待識別圖像；將待識別圖像輸入預設細胞通道進行特征編碼，得到待識別圖像的全量脈沖序列，全量脈沖序列包括關聯(lián)有時間戳的若干個脈沖事件；根據(jù)全...
								
            
							
            
							
						
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