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  • 本发明公开了一种基于边界向量拟合的机器人多目标识别与抓取方法、系统、存储介质及计算机设备,此方法PyTorch深度学习框架搭建轻量级特征编码网络和动态区域注意力金字塔优化模块,并构建了多尺度非对称跳跃连接的U型编码‑解码网络模型;通过网络模...
  • 本发明实施例公开了脉搏波信号的图像化分类识别方法,包括:收集并预处理脉搏波信号,利用马尔科夫转换将脉搏波信号转换为二维图像;利用增强的MTF‑ImDenseNet169网络模型提取二维图像的图像特征;利用Grad‑CAM对图像特征进行可视化...
  • 本发明提供脑胶质瘤CT‑MRI多模态融合智能分级方法及系统,涉及医学影像处理与智能诊断领域,包括,通过医学影像采集装置获取脑胶质瘤患者的CT影像和MRI影像数据,对所述CT影像和所述MRI影像数据进行标准化预处理,生成预处理影像数据集。对所...
  • 本发明公开一种基于改进残差网络的无人机异常行为识别方法,涉及无人机异常识别技术领域,包括:基于无人机物理属性、功能属性及环境属性对多模态图像集进行分层抽样、预处理,得到训练数据集;改进残差网络模型架构,并为其添加双约束中心损失机制;利用训练...
  • 本申请实施例提供了一种图像处理方法及电子设备,应用于终端技术领域。该方法包括:基于主干网络提取待评价图像的降质特征;其中,主干网络由样本图像训练得到,样本图像至少包括第一样本图像和第二样本图像,第一样本图像与第二样本图像的降质类型相同,图像...
  • 本发明公开了一种手机前后置摄像头损耗的检测方法,涉及手机回收检测技术领域。本发明摄像头损耗的检测方法包括以下步骤 : S1:采集图片:由于手机的前后置摄像头有很多损耗特征,为了精准的检测出来,所以我们分三种方式去采集图片,力求达到最好的检测...
  • 本发明涉及冬笋探测技术领域,公开了基于卷积神经网络模型的冬笋探测系统。该系统包括数据采集、预处理、特征提取、评估、关键筛选、模型构建及探测执行七大模块。数据采集模块获取冬笋生长区域传感器数据,预处理模块对其标准化与增强以生成预处理数据。特征...
  • 本发明公开了一种城市热岛区与热源点的识别方法及系统,包括:获取同一过境时间的多源遥感数据并对所述多源遥感数据分别进行预处理,同时获取研究区域的地图辅助数据;分别对预处理后的多源遥感数据数据进行关键参数反演,包括地表温度,植被指数和不透水面信...
  • 本发明公开了一种基于跨方向双流交互与空间增强的图像特征匹配方法,包括:对输入的源图像和目标图像分别提取粗尺度特征图和细尺度特征图;将两个粗尺度特征图进行拼接后,按多个扫描方向进行特征提取,生成序列张量;对序列张量中的第一部分序列进行状态空间...
  • 本申请涉及一种局部立体匹配方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:基于第一图像的灰度方差和梯度方差来选出第一匹配点对应的第一匹配区域,以获得更加精细的匹配区域,提高弱纹理区域匹配效果。基于第一图像和第二图像之间的映射关系在第二图像中...
  • 本发明属于医学图像序列配准技术领域,提供了一种基于时空协同编码的自适应医学图像序列配准方法及系统,获取4D图像序列数据,定义4D图像序列数据中每个元素为对应时刻对应的3D图像,利用预训练的深度神经网络模型对4D图像序列数据进行配准,得到配准...
  • 本发明涉及一种鸟类监测技术领域,尤其涉及一种基于物联网数据分析的鸟类监测保护管理系统,包括用以采集保护区内鸟类图像信息和跟踪拍摄二类目标鸟类的图像采集模块,用以对鸟类图像信息进行预处理的预处理模块,用以根据识别到的鸟类特征确定拍摄到的鸟的具...
  • 本发明涉及自动驾驶技术领域,公开了一种面向自动驾驶的线状要素几何相似度计算方法,所述方法包括:S10,获取线状要素集合并进行均匀采样处理,使每条线状要素具有相同数量的等间距采样点;S20,基于采样后的线状要素,计算任意两线状要素之间的相似距...
  • 本发明公开了一种基于拓扑图序列的多船会遇相似场景辨识方法,包括以下步骤:1)多船会遇场景信息采集;2)多船会遇场景提取;通过构建多船会遇拓扑图序列,进行多船会遇场景提取;3)多船会遇相似场景辨识;4)对场景分层辨识所得的辨识结果队列内有多个...
  • 本发明提出了一种目标跟踪方法、目标跟踪模型训练方法、域控制器、服务器及计算机程序产品,根据本发明提出的目标跟踪方法,可以在获取到从历史设备采集图像中识别出的历史目标的第一位置信息及第一视觉特征信息,以及,从当前设备采集图像中识别出的当前目标...
  • 本申请公开了一种虚拟图像筛选方法、装置、设备、介质及产品,所述方法包括:获取多个初始虚拟图像;采用预训练的专家模型对每个所述初始虚拟图像进行评分,得到每个所述初始虚拟图像的第一质量得分,所述专家模型根据多个样本虚拟图像训练得到,每个所述样本...
  • 本发明公开了一种用于罕见目标视频分析的定制化自训练机器学习系统(10),包括:数据处理模块(11);带有标注模块(121)的数据标注模块(12);自动模型训练模块(13),配置为根据用户检测罕见目标的愿望对模型进行自训练;模型验证模块(14...
  • 本发明公开了一种基于多特征融合与持续学习的目标跟踪方法、系统及设备,涉及计算机视觉技术领域。该方法包括:通过目标检测模型获取视频帧中的目标区域;并行提取目标的外观特征、姿态特征与运动特征;将外观特征与姿态特征进行基于注意力机制的早期融合,得...
  • 本发明公开了一种基于激光雷达与视觉融合的动态目标跟踪方法,通过自动选取跟踪目标在视频流获取并预处理之后自动进行,该步骤将基于图像处理技术进行自动选择跟踪对象,避免手动操作带来的流程繁琐;利用深度学习方法,解决以往工业中对于目标跟踪中常见的遮...
  • 本发明提供一种无人机的目标颜色识别与失控控制方法,属于无人机技术领域。本方法包括步骤:通过HSV颜色空间模型与阈值分割算法识别静态颜色目标;利用无人机螺旋桨对颜色目标执行撞击任务;完成任务后对无人机进行失效检测;根据失效检测结果确定无人机控...
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