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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提供了一種基于火電廠邊緣側(cè)單節(jié)點(diǎn)部署的人工智能監(jiān)測模型方法，涉及火電廠智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括獲取火電廠DCS系統(tǒng)數(shù)據(jù)和紅外熱像儀圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建專用算子庫以提取特征信息，使用改進(jìn)的MobileNetV3搭建監(jiān)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，引入動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像特征提取領(lǐng)域，尤其涉及一種頻域自適應(yīng)的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法與設(shè)備。方法包括：獲取待識(shí)別圖像；將待識(shí)別圖像輸入預(yù)設(shè)細(xì)胞通道進(jìn)行特征編碼，得到待識(shí)別圖像的全量脈沖序列，全量脈沖序列包括關(guān)聯(lián)有時(shí)間戳的若干個(gè)脈沖事件；根據(jù)全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)PointNet++的工程機(jī)械滿斗率預(yù)測方法、裝置及可讀介質(zhì)，涉及點(diǎn)云處理領(lǐng)域，包括：構(gòu)建工程機(jī)械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型并訓(xùn)練，得到經(jīng)訓(xùn)練的工程機(jī)械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型；工程機(jī)械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型采用改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙邊域運(yùn)動(dòng)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(diǎn)對進(jìn)行坐標(biāo)歸一化，構(gòu)建無序運(yùn)動(dòng)集合；對無序運(yùn)動(dòng)集合和歸一化坐標(biāo)進(jìn)行特征嵌入，構(gòu)建初始運(yùn)動(dòng)特征；對初始運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到校正后的多層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及晶體角度識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于電極特征的晶體角度識(shí)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(biāo)與多模態(tài)特征模板進(jìn)行匹配，輸出匹配結(jié)果；建立偏移基準(zhǔn)；基于偏移基準(zhǔn)，對優(yōu)化調(diào)整后的Blob分析的感興趣區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種基于視覺強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)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(yù)設(shè)視覺強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及超聲波無損檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及基于級(jí)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(jí)聯(lián)線性注意力機(jī)制，大幅降低了傳統(tǒng)Transformer中自注意力機(jī)制的二次計(jì)算復(fù)雜度，減少了模型推理時(shí)間，顯著提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及垃圾分類技術(shù)領(lǐng)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(diǎn)接入模塊、圖像預(yù)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(diǎn)地理標(biāo)識(shí)與時(shí)間戳實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)有效綁定，提升垃圾投放行為的空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于協(xié)同成像的高溫設(shè)備故障識(shí)別方法及系統(tǒng)，具體涉及故障識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括結(jié)合歷史數(shù)據(jù)建立離線ROI識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)高溫設(shè)備上線前的初始ROI區(qū)域配置，并在運(yùn)行過程中通過多模態(tài)圖像與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的在線機(jī)制，持續(xù)動(dòng)態(tài)更新ROI區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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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(qiáng)的多模態(tài)影像匹配方法與系統(tǒng)，屬于圖像處理領(lǐng)域。首先，本發(fā)明創(chuàng)新性地構(gòu)建了像素級(jí)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(dǎo)注意力機(jī)制在圖結(jié)構(gòu)中動(dòng)態(tài)聚焦于關(guān)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)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及核生化態(tài)勢分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法利用GNN模型對結(jié)構(gòu)化探測器數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行區(qū)域污染物濃度分布預(yù)測，ResNet?L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于語義自適應(yīng)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的文本到圖像生成方法，涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明利用仿射變換模塊實(shí)現(xiàn)對圖像特征的語義自適應(yīng)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(luò)中特別引入了自注意力層，利用自注意力機(jī)制顯著增強(qiáng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于改進(jìn)雪雁算法的航海雷達(dá)油膜提取方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的技術(shù)要點(diǎn)包括：首先，對獲取的雷達(dá)油膜圖像進(jìn)行預(yù)處理；然后，對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征提取，并生成油膜興趣區(qū)域，其中結(jié)合基于強(qiáng)度閾值的SIFT特征過濾算法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁結(jié)構(gòu)件的動(dòng)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(shí)間戳；進(jìn)行深度對齊與配準(zhǔn)，采用基于Transformer架構(gòu)的檢測模型進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測；進(jìn)行空間拓?fù)潢P(guān)系建模，計(jì)算3D坐標(biāo)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于光學(xué)?Ka頻段SAR特征融合的農(nóng)田地塊識(shí)別方法，采用改進(jìn)的ResNet50網(wǎng)絡(luò)對光學(xué)遙感影像進(jìn)行特征提取，采用復(fù)數(shù)卷積網(wǎng)絡(luò)對Ka?SAR影像進(jìn)行特征提取，當(dāng)光學(xué)遙感影像的云覆蓋率超過閾值時(shí)，觸發(fā)門控機(jī)制，若光學(xué)遙感影像云覆蓋率...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)別提取方法及系統(tǒng)，包括：GF6衛(wèi)星WFV影像數(shù)據(jù)預(yù)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(jì)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)明所提供的建筑物立面布局補(bǔ)全方法、裝置、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：對建筑物立面的圖像進(jìn)行目標(biāo)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)明公開了一種巖質(zhì)邊坡線形結(jié)構(gòu)面識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取巖質(zhì)邊坡的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為至少一組點(diǎn)云簇，每組點(diǎn)云簇對應(yīng)一個(gè)結(jié)構(gòu)面；提取每組點(diǎn)云簇中的關(guān)鍵點(diǎn)作為路徑點(diǎn)；基于所述路徑點(diǎn)生成最小生成樹，每組點(diǎn)云簇對應(yīng)一個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合SAM與改進(jìn)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(shù)領(lǐng)域，采用SAM模型對預(yù)處理后的影像瓦片數(shù)據(jù)集進(jìn)行多邊形地物提??；將農(nóng)用地樣本數(shù)據(jù)集輸入至改進(jìn)Segformer模型中進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而進(jìn)行農(nóng)用地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明視頻素材處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于動(dòng)態(tài)語義驅(qū)動(dòng)的視頻素材智能處理方法及裝置，該方法包括：通過預(yù)訓(xùn)練的語義特征提取模型對輸入視頻進(jìn)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(shí)序注意力機(jī)制對深層語義向量...
								
            
							
            
							
						
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