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  • 本发明公开了一种基于机器视觉的实验器材自动识别分类系统及方法,涉及器材识别技术领域,本发明通用区域和专用区域的划分,然后对不同区域的拿取权限进行设置,并在拿取时进行监测与分类,同时对不同区域中破损严重的器材进行分类调整,实现了自动化和规范化...
  • 本发明公开了一种用于多层液体混合物的分离设备的视觉分类处理方法,旨在提供一种高效、精准度高的用于多层液体混合物的分离设备及视觉分类处理方法,其技术方案要点是包括安装架,其特征在于,所述安装架从上至下依次设有用于存放混合液的分离罐体、与分离罐...
  • 本申请公开一种图像分类器的训练方法及装置,涉及数据处理领域,用于解决在工业场景下模型识别图像分类的准确性不高的问题。其中训练方法包括:针对第一训练阶段,通过任一第一样本数据输入到初始模型,得到初始模型的主分类器输出的第一分类结果和初始模型的...
  • 本发明公开了一种输电线路通道变化检测方法、系统、设备及介质,涉及输电线路领域,所述方法包括获取输电线路铁塔基座的卫星影像和植被高度数据;利用卫星影像的灰度值反演风压强度分布,以计算铁塔基座的力学响应变化率;根据风压强度分布和力学响应变化率从...
  • 本申请涉及计算机视觉领域,涉及一种机器人的状态识别方法、机器人及计算机可读存储介质。所述方法包括:当所述机器人进行移动时,采集当前帧图像,并确定所述当前帧图像对应的场景分类结果;若所述场景分类结果为遮挡场景类别,根据所述当前帧图像对应的语义...
  • 本申请涉及一种图像异常检测方法、装置计算机设备和存储介质。通过第一网络模型,解析接收到的原始图像,得到第一原始特征图,对原始图像进行增强处理,生成增强输入图像;通过与第一网络模型对应的第二网络模型,分别解析原始图像和所述增强输入图像,得到第...
  • 本发明提供一种面向高通量拉曼光谱的识别方法,属于拉曼光谱数据处理技术领域。该方法通过自适应特征贡献率与噪声估计算法动态确定主成分数量,实现针对不同光谱复杂度的灵活压缩,并显著提升在大批量数据处理中的运算效率;在此基础上构建引入通道注意力机制...
  • 本发明公开了基于双重注意力引导型反向蒸馏自编码器的医学影像无监督病灶检测方法,包括:对输入的医学影像进行预处理,并将所有样本划分为训练集与测试集;构建基于反向蒸馏结构的自编码器模型,记为DAGRD‑AE;构建多级特征差异的联合损失函数,将训...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLO11网络的热轧板缺陷分类方法。方法包括:采集带有缺陷的热轧板图像并添加缺陷类别标签,进行预处理后构建为训练集;建立包含深度可分离卷积的改进YOLO11网络,使用训练集进行训练;实时获取待检测的热轧板图像并输入...
  • 本发明公开了一种基于智能图像分析技术的精索静脉曲张血管分类方法,涉及医学影像智能处理技术领域,包括,采集原始射频信号数据并进行预处理,获取基波视频流和谐波视频流;根据基波视频流,提取血管壁轮廓特征点,同步在谐波视频流中对血管壁轮廓特征点执行...
  • 本发明公开了一种基于机器视觉的PCB电路板缺陷检测方法,涉及计算机视觉相关技术领域,包括多模态数据采集、数据预处理与特征提取、特征融合、采用支持向量机作为分类器对提取的特征向量进行分类、定位与标记、建立缺陷样本库。本发明本发明的各模态数据从...
  • 本申请公开了一种深伪检测方法、装置、服务器以及计算机可读存储介质。该方法从待检数据中裁剪出包含检测对象的连续数据帧,排除无关背景干扰,减少计算量的同时聚焦关键区域,提取连续数据帧可保留检测对象的动作序列信息,然后通过时空注意力模块将静态与动...
  • 本申请涉及数据标注技术领域,公开了一种标注结果的处理方法、装置及电子设备。本申请移除了标注结果中不可见的标注对象,可以避免单帧标注噪声的问题,可以提高网络训练结果的质量,避免幻觉的产生;通过基于光线投射可以整合多个观察视角,通过光线追踪获得...
  • 本发明涉及智能视频识别技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的视频异常行为识别方法及装置,该方法,包括:获取已有视频数据,并通过预处理将其转换为图像序列,对图像序列中的异常行为进行标签标注,生成数据集;构建基于ResNet‑34的神经网络模型,...
  • 本发明公开了一种面向应急监测的无人机滑坡影像聚类方法及装置,属于滑坡监测技术领域。所述方法包括:获取由无人机挂载的相机拍摄的原始影像;从原始影像中提取滑坡实例的多模态特征,所述多模态特征包括空间位置特征、全局语义嵌入特征和局部几何匹配特征;...
  • 本发明公开了一种基于深度ASC‑Net的柔性覆合铜板卷材外观筛查方法,包括以下步骤:九宫格特征提取机制,输入照片均匀划分为3×3的9张子图,上采样后用CLIP模型提取隐藏特征,并用一个MLP结构对其过滤并得到过滤隐藏特征层;自注意力权重学习...
  • 本发明涉及一种基于SAM大模型和多特征聚类的天空自动标注方法及系统,其包括:计算图像中每一像素点的逆对比度;构建每一像素点的多维特征向量,并将每一像素点的多维特征向量与每一特征维度的权重进行逐元素相乘;对所有加权多维特征向量进行聚类运算,并...
  • 本发明涉及深度图像聚类技术领域,具体涉及一种基于动态特征路由的可解释深度图像聚类方法。方法包括:获取输入图像,利用预训练模型提取图像的视觉特征;对视觉特征及文本特征进行处理生成相似性图,以验证模型作为骨干是否学习到与人类视觉认知一致的视觉特...
  • 本申请公开了一种图像聚类方法、电子设备及计算机可读存储介质,该方法包括:获取至少两张待聚类图像在至少一个特征维度上的特征相似度;对获取的历史图像聚类结果进行统计处理,得到至少一个特征维度上的特征相似度区间,以及各特征相似度区间的聚类概率值;...
  • 本申请涉及一种物料图像匹配方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取物料模板图像的边缘点和边缘点的法向量、待测物料的物料图像、以及物料模板图像与物料图像的变换参数;基于变换参数对边缘点的坐标和法向量进行变换,得到变换后的边缘点的坐...
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