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  • 本发明公开了一种基于多尺度特征增强的树叶病虫害检测方法,通过构建多尺度特征增强模型和融合金字塔实现对树叶病虫害的精准检测。该方法首先搜集树叶病虫害数据集并进行图像预处理,随后构建树叶病虫害检测模型。具体步骤如下:引入DP‑ACAM模块,有效...
  • 本发明涉及目标识别领域,具体涉及基于多视角多层次特征融合的SAR小样本目标识别方法。包括:获取待识别的SAR小样本图像数据集;根据第一视角图像和第二视角图像,确定双视角融合特征;根据第三视角图像和双视角融合特征,确定扩展复合特征;将扩展复合...
  • 本发明公开了一种基于多粒度注意力融合与时空一致性约束的边缘端实时目标检测方法。该方法旨在解决现有边缘端目标检测在实时性与精度不兼顾、视频序列检测一致性差等问题,包括以下步骤:S1、构建与预处理多源数据集;S2、设计并优化轻量化多粒度特征提取...
  • 一种目标检测方法、目标检测装置及电子设备,涉及图像处理领域;能够针对小目标提升检测有效性。该目标检测方法包括:获取待检测图像,通过第一目标检测模型对待检测图像进行目标检测,得到待检测图像的目标检测信息,目标检测信息包括类别信息以及类别信息对...
  • 本申请提供了一种数据处理方法和相关装置,该方法包括:将目标图像输入基于深度学习的第一检测模型,得到初始检测结果,初始检测结果包括与目标图像中M个待检测对象一一对应的M个初始检测框;将初始检测结果输入基于强化学习的第二优化模型,第二优化模型根...
  • 本申请提供了一种数据处理方法和相关装置,该方法包括:将目标三维对象对应的目标点云输入基于点云的第一检测模型,得到初始检测结果,初始检测结果包括与目标三维对象对应的初始三维检测框;将初始检测结果输入基于强化学习的第二优化模型,第二优化模型根据...
  • 本发明涉及计算机视觉与智能交通技术领域,尤其涉及基于视觉大模型的道路抛洒物检测方法及装置,其方法包括:先对图像构建多尺度特征表示,并经包含多头自注意力机制的特征编码网络得到上下文增强特征图;基于该特征图由区域建议网络生成候选区域并给出位置参...
  • 本发明属于自动驾驶技术领域,涉及一种融合Transformer注意力机制的点云目标检测方法及系统,包括:1、点云预处理,将不规则的稀疏点集映射为固定结构的柱状体素张量;2、PillarVFE特征编码,在保持网络轻量性的同时,实现点‑通道的联...
  • 本发明公开了一种基于图像识别的猪肉罐头漂洗拣毛自动检测系统及装置,涉及自动化检测技术领域。包括有:物理感知模块:获取猪肉罐头传输过程中的猪肉罐头图像,并根据图像识别结果,将含有缺陷的猪肉罐头进行分拣;虚拟生成模块:将含有缺陷的图像作为源域图...
  • 本发明涉及目标跟踪技术领域,具体为自适应目标跟踪的光电追踪算法及系统,系统包括图像采集模块、跨光谱自适应传感模块、图像处理与目标识别模块、自适应跟踪算法模块、伺服控制模块,构建闭环反馈链路实现全环节参数同步优化;算法含图像采集调整、目标检测...
  • 本申请涉及目标检测技术领域,具体涉及一种基于纹理增强与特征融合的非结构化数据提取方法及装置,所述方法包括:通过特征提取网络提取输入图像的多尺度特征,采用并行多分支差分卷积结构对图像纹理进行自适应增强,以获取增强后的多尺度特征图;将增强后的多...
  • 本申请涉及一种SAR图像跨域目标检测方法、装置、设备和介质。所述方法包括:先以训练样本对集合预训练主干网络使其具备目标与复杂背景区分能力,再结合该主干网络、颈部网络及单阶段检测头,构建SAR跨域目标检测模型,随后将跨域训练集合中源域与目标域...
  • 本发明提供一种基于双路径特征增强的遥感图像旋转目标检测方法,涉及计算机视觉与遥感图像处理技术领域。方法包括:构建包含纹理增强路径与方向建模路径的双路径特征增强遥感图像旋转目标检测网络;其中,在纹理增强路径,采用自适应小波重构模块增强输入特征...
  • 本申请公开了一种多模态数据协同的海上船只智能检测与三维定位方法,包括:对采集的多源异构数据进行精细化预处理并进行初步的目标检测;将预处理后的所述多源异构数据进行动态加权融合,并结合激光雷达的深度数据,实现船只目标在三维空间中的精确坐标恢复;...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv11的水稻叶片病害检测方法及系统,属于农业智能检测技术领域,解决了传统下采样导致细粒度特征丢失、空间金字塔池化模块对不同尺寸病害感知有限、颈部网络特征融合不充分,进而引发的复杂背景干扰、小目标病害识别精度低...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv11的虫害识别模型及虫害识别方法,属于农作物虫害识别技术领域,解决了现有技术中YOLOv11模型在农业虫害识别中存在的参数量大、难以部署于边缘设备、小目标虫害漏检率高,以及密集场景下边界框定位误差大的问题。...
  • 本发明公开了一种多频谱图像目标检测方法、系统、设备及介质,属于电力系统领域,所述方法为:通过第一主干网络对第一频谱图像进行特征提取,得到第一互补特征和第一冗余特征,并通过第二主干网络对第二频谱图像进行特征提取,得到第二互补特征和第二冗余特征...
  • 本申请属于目标检测技术领域,尤其涉及一种目标检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。所述方法包括:获取待检测的RGB图像和对应的深度图像;对所述RGB图像和所述深度图像进行分阶段的渐进式特征提取与融合,得到各个阶段的融合特征;基于各个...
  • 本发明公开了一种基于可学习傅立叶变换的跨模态目标检测方法,主要解决现有技术在复杂场景下可见光图像与红外图像因域间差异导致的融合不充分问题。其实现方案包括:通过双流CSPDarknet53网络分别提取双模态特征;利用目标位置引导模块增强目标区...
  • 本申请公开了一种基于单目摄像头的鹤管灌口识别与定位方法,包括:S1、实时采集待检测目标的视频流进行预设频率的截取,并对截取的图像进行预处理;S2、筛选S1中预处理后的图像中的圆形;S3、根据S2中选出的圆形选定感兴趣区域;S4、在S3中选定...
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