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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像識別的便攜式終端外觀缺陷智能檢測方法；根據(jù)外觀圖像的灰度分布特征獲得邊緣點(diǎn)；根據(jù)邊緣點(diǎn)的分布位置特征和方向特征獲得缺陷強(qiáng)參考點(diǎn)；根據(jù)不同預(yù)設(shè)光照強(qiáng)度下像素點(diǎn)之間的灰度獲得灰度變化相似度并對像素...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋰電池檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種覆蓋全工藝的鋰電池輕量級視覺檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括：獲取鋰電池生產(chǎn)全工藝的多個檢測階段，采集各階段實(shí)時(shí)視覺圖像并進(jìn)行預(yù)處理；通過缺陷類型判別器對預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)匹配缺陷類型，計(jì)算各階段檢測置信度并融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于超高開關(guān)比憶阻器驅(qū)動的片上圖像識別方法，屬于圖像識別領(lǐng)域，本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有的被動憶阻器陣列在片上神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中面臨串?dāng)_的問題，本發(fā)明包括以下步驟：輸入圖像；對所述輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取輸入圖像像素的相對強(qiáng)度排序矩陣；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于瑕疵判斷模型的紡織服裝瑕疵圖案數(shù)據(jù)處理方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：粗略篩選、精細(xì)篩選和綜合決策。本發(fā)明首先判斷各紡織服裝圖案是否存在結(jié)構(gòu)類瑕疵，若存在結(jié)構(gòu)類瑕疵，則進(jìn)行結(jié)構(gòu)類瑕疵反饋修正，否則獲取各紡織服...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種晶體生長的動態(tài)檢測方法以及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及晶體檢測的技術(shù)領(lǐng)域，基于各個晶體生長區(qū)域的場景識別而確定對應(yīng)的晶體生長場景，根據(jù)多個晶體特征的形態(tài)、對應(yīng)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和對應(yīng)的晶體生長場景確定晶體生長動態(tài)圖，保證了晶體生長動態(tài)圖的精準(zhǔn)性...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例公開了光伏板組件分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及光伏發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)語義分割能夠精準(zhǔn)地識別出全部光伏板區(qū)域，并將光伏板區(qū)域映射至光伏板紅外熱圖像中，獲得紅外光伏板區(qū)域，通過對每個紅外光伏板區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測和直線檢測處理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種XR場景實(shí)時(shí)人體姿態(tài)追蹤方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，解決了無法突破視覺與時(shí)序特征的模態(tài)壁壘以及擴(kuò)散模型退化的技術(shù)問題，本發(fā)明通過針對RGB圖像，動態(tài)高斯濾波和ROI裁剪，既抑制噪聲又聚焦人體區(qū)域，歷史姿態(tài)歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺大模型的運(yùn)動軌跡構(gòu)建方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：采用基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法，從原始激光雷達(dá)點(diǎn)云與原始視頻流中生成平滑的時(shí)序同步軌跡；應(yīng)用結(jié)合最小描述長度原則與視覺語言模型語義校驗(yàn)的混合方法，將軌跡分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N基于殘差去器擴(kuò)散的MRI影像重建模型的構(gòu)建方法及應(yīng)用，包括以下步驟：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中多模態(tài)MRI影像中的加噪模態(tài)作為目標(biāo)模態(tài)，非加噪模態(tài)作為先驗(yàn)?zāi)B(tài)，基于先驗(yàn)?zāi)B(tài)獲取先驗(yàn)?zāi)[瘤掩碼，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每一多模態(tài)MRI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于視覺自回歸模型的數(shù)字人生成系統(tǒng)，所述系統(tǒng)基于視覺自回歸模型引入BSQ多尺度圖像分詞器、條件圖像引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序注意力層構(gòu)建數(shù)字人生成模型，利用溫度圖調(diào)整時(shí)序注意力權(quán)重分布，實(shí)現(xiàn)人物身份標(biāo)簽和顏色編碼圖像序列引導(dǎo)的目標(biāo)數(shù)字人...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種適用于工程機(jī)械非結(jié)構(gòu)化場景的多源感知方法，涉及工程機(jī)械環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域，先對LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成與RGB圖像對齊的2D透視圖，為后續(xù)的特征提取提供基礎(chǔ)。圖像分支利用改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語義分割，而點(diǎn)云分支則通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N交通基礎(chǔ)設(shè)施的異常檢測方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取交通基礎(chǔ)設(shè)施的圖像數(shù)據(jù)；提取圖像數(shù)據(jù)的視覺特征，以及對應(yīng)異常描述文本的語義向量特征利用多模態(tài)模型將視覺特征和語義向量特征映射至同一嵌入空間，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種清潔設(shè)備的臟污處理方法、清潔設(shè)備及機(jī)器可讀存儲介質(zhì)，屬于清潔機(jī)器技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域中疑似臟污的第一圖像，并對所述疑似臟污進(jìn)行清潔；獲取包含所述疑似臟污的第二圖像；將所述第一圖像和第二圖像中的疑似臟污進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多分支特征融合與注意力機(jī)制的圖像融合系統(tǒng)及方法，屬于多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合領(lǐng)域，解決了單一尺度特征提取不足、注意力機(jī)制建模不充分、多尺度融合策略低效、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜導(dǎo)致的特征捕捉不全、權(quán)重分配不合理、信息冗余或丟失等問題。本發(fā)明構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于氣象監(jiān)測與智能感知技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種海陸復(fù)雜氣象條件下鐵塔探頭的歷史相似與深度學(xué)習(xí)的能見度感知算法。先利用鐵塔上的探頭采集海陸區(qū)域內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維數(shù)據(jù)樣本庫；通過對氣象數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的分析，提取關(guān)鍵特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于運(yùn)動調(diào)制注意力時(shí)空特征金字塔的視頻目標(biāo)檢測方法，包括如下步驟：1）CNN特征提取；2）運(yùn)動特征提取；3）位置編碼；4）特征向量轉(zhuǎn)換；5）運(yùn)動信息增強(qiáng)；6）層級空間注意力計(jì)算；7）時(shí)間注意力計(jì)算；8）預(yù)測目標(biāo)檢測結(jié)果。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于光子可微分邏輯門網(wǎng)絡(luò)模型的圖像識別方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取輸入圖像的灰度矩陣數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)設(shè)光功率映射規(guī)則對灰度矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到光功率信號；通過光子可微分邏輯門網(wǎng)絡(luò)模型的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種視頻動作識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取目標(biāo)視頻片段，目標(biāo)視頻片段是基于目標(biāo)視頻劃分確定；將每一目標(biāo)視頻片段輸入至目標(biāo)行為識別主網(wǎng)絡(luò)，并獲取目標(biāo)行為識別主網(wǎng)絡(luò)輸出的初始識別結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種涉及火災(zāi)探測技術(shù)領(lǐng)域的火災(zāi)煙霧探測器、測試平臺和火災(zāi)煙霧探測方法，所述火災(zāi)煙霧探測器中的光學(xué)腔體用于將第一光源模塊的入射光軸與探測器光軸之間的夾角固定為目標(biāo)角度；第一接收模塊用于在目標(biāo)角度下采集多個離散通道的散射光譜信號；第...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于雪崩啟動物理模型的雪崩動態(tài)預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于雪崩預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域，獲取采集參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，采集參數(shù)包括背景參數(shù)、影響參數(shù)和觸發(fā)參數(shù)，對各個參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，當(dāng)出現(xiàn)差異性數(shù)據(jù)時(shí)，進(jìn)行差異性校準(zhǔn)，剔除干擾數(shù)據(jù)；對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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