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最新专利技术
  • 一种基于RF-Pearson模型的特征优选方法
    一种基于RF-Pearson模型的特征优选方法_宁夏大学_202511608257.X
    本发明公开了一种基于RF‑Pearson模型的特征优选方法，包括如下步骤：采集多时相遥感影像数据及对应区域地物类别标签数据，执行预处理操作，生成标准化遥感数据集；从中提取光谱特征、水体指数特征、地形特征与几何特征，构建原始特征集合；将原始特...
    2026-02-26
  • 深度估计模型的训练方法、装置、终端和存储介质
    深度估计模型的训练方法、装置、终端和存储介质_北京字跳网络技术有限公司_202410780523.6
    本公开提供深度估计模型的训练方法及装置、终端和存储介质。深度估计模型的训练方法包括：获取选择性深度数据；利用选择性深度数据对深度估计模型进行训练，得到经训练的深度估计模型；其中，获取选择性深度数据包括：获取深度数据集；对深度数据集进行质量评...
    2026-02-26
  • 视频生成模型训练、视频生成方法、装置及存储介质
    视频生成模型训练、视频生成方法、装置及存储介质_杭州海康威视数字技术股份有限公司_202410841773.6
    本申请实施例提供了一种视频生成模型训练、视频生成方法、装置及存储介质，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：使用已训练的第一视频生成模型，生成第一参考图像中说话对象播报第一样本音频的第一对象面部视频；以第一对象面部视频为训练标注，使用第一样本...
    2026-02-26
  • 数据漂移检测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品
    数据漂移检测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品_中国移动通信有限公司研究院_202510008445.2
    本申请公开了一种数据漂移检测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。其中，方法包括：获取待检测的第一图像数据；所述第一图像数据表征用于模型推理的推理数据集中的图像数据；对所述第一图像数据进行属性参数提取，并确定提取的属性参数是否存在漂移...
    2026-02-26
  • 一种输电线路图像样本集增强方法、系统、终端及介质
    一种输电线路图像样本集增强方法、系统、终端及介质_中国电力科学研究院有限公司武汉分院_202511077569.2
    本发明公开了一种输电线路图像样本集增强方法，并公开了具有输电线路图像样本集增强方法的系统及介质，输电线路图像样本集增强方法通过生成对抗网络生成导地线异物类缺陷图像，与其他三维建模生成的杆塔、导线等电气设备融合；解决了生成对抗网络生成样本时的...
    2026-02-26
  • 一种交通指示灯序列数据全自动标注方法及装置
    一种交通指示灯序列数据全自动标注方法及装置_广州祺宸科技有限公司_202511155474.8
    本发明涉及信号标注技术领域，公开了一种交通指示灯序列数据全自动标注方法，所述方法包括：S10，获取交通场景的序列图像数据、相机参数及车辆运动信息，所述序列图像数据包括灯框的序列图像；S20，通过灯框检测模型和所述序列图像数据对灯框检测，输出...
    2026-02-26
  • 图像处理模型训练方法、装置和图像处理方法
    图像处理模型训练方法、装置和图像处理方法_浙江华诺康科技有限公司_202511179129.8
    本申请涉及一种图像处理模型训练方法、装置和图像处理方法，方法包括：获取训练数据，训练数据包括存在图像退化现象的第一内窥镜图像、与第一内窥镜图像对应的文本指令、不存在图像退化现象的第二内窥镜图像；将训练数据输入至图像处理模型；图像处理模型用于...
    2026-02-26
  • 一种隐私保护图像生成模型的训练方法和图像分类方法
    一种隐私保护图像生成模型的训练方法和图像分类方法_西安交通大学_202511230319.8
    本发明公开了一种隐私保护图像生成模型的训练方法和图像分类方法，该隐私保护图像生成模型包括图像自编码器、潜在空间扩散模型、低秩适配器模块以及基于多尺度噪声平均的损失更新机制，所述训练方法包括：获取一个公开的、非隐私的图像数据集；获得图像编码器...
    2026-02-26
  • 一种基于自适应局部划分的车辆重识别特征获取方法及系统
    一种基于自适应局部划分的车辆重识别特征获取方法及系统_无锡学院_202511274378.5
    本发明提供一种基于自适应局部划分的车辆重识别特征获取方法，涉及目标重识别的技术领域。首先，将待识别车辆图像输入Vision Transformer网络，生成全局特征；各Transformer层同步输出注意力图。将注意力图输入至预设的层次化注...
    2026-02-26
  • 基于自适应原型记忆树的深度伪造检测方法及系统
    基于自适应原型记忆树的深度伪造检测方法及系统_中国科学院自动化研究所_202511276320.4
    本发明提供一种基于自适应原型记忆树的深度伪造检测方法及系统，该方法包括：获取待检测的目标视频数据；将所述目标视频数据输入至深度伪造检测模型中，得到由所述深度伪造检测模型输出的所述目标视频数据对应的目标伪造检测结果；其中，所述深度伪造检测模型...
    2026-02-26
  • 小样本情形下田间害虫图像辨识方法以及装置
    小样本情形下田间害虫图像辨识方法以及装置_北京市农林科学院信息技术研究中心_202511284260.0
    本发明提供一种小样本情形下田间害虫图像辨识方法以及装置，应用于田间害虫管理领域，其中，上述方法包括：将田间害虫图片输入至训练好的害虫识别模型，得到害虫识别模型输出的田间害虫图片对应的害虫识别结果，其中，包括：通过骨干特征提取网络，对田间害虫...
    2026-02-26
  • 基于极坐标与改进深度学习模型的局部放电识别方法
    基于极坐标与改进深度学习模型的局部放电识别方法_上海格鲁布科技有限公司_202511318627.6
    本发明公开了一种基于极坐标与改进深度学习模型的局部放电识别方法，包括：预训练PRPD图谱，输出第一数据集，预处理为，将PRPD图谱归一化和灰度化，输出第一灰度图像矩阵，再极坐标化输出第二灰度图像矩阵，旋转第二灰度图像矩阵进行数据增强，输出预...
    2026-02-26
  • 一种基于特征结构增强的两阶段式对抗样本生成方法
    一种基于特征结构增强的两阶段式对抗样本生成方法_大连理工大学_202511339754.4
    一种基于特征结构增强的两阶段式对抗样本生成方法，属于计算机视觉领域。首先构建增强样本集，建立通道敏感性评估机制实现特征解耦并构建增强特征空间，通过评估通道敏感系数，建立特征通道分类准则实现网络深层特征解耦，同时存储增强特征集合；然后设计多样...
    2026-02-26
  • 基于稳定扩散模型的数据集增强方法
    基于稳定扩散模型的数据集增强方法_南京林业大学_202511355815.6
    本发明公开了基于稳定扩散模型的数据集增强方法，属于数据集增强技术领域，包括根据原始彩色图像，通过激光扫描与物理仿真等技术，进行配对的深度图、材质图及应力场图多模态物理属性数据集的构建，本发明通过在文本编码器中引入量化物理成因参数，实现了对生...
    2026-02-26
  • 一种基于AIS的海面舰船目标SAR多源化数据集自动化构建方法
    一种基于AIS的海面舰船目标SAR多源化数据集自动化构建方法_北京邮电大学_202511375845.3
    本发明涉及一种基于AIS的海面舰船目标SAR数据集自动构建方法，包括：S100，时空漏斗过滤：根据SAR影像覆盖区域和时间窗口筛选AIS数据；S200，SAR影像分块处理：对哨兵一号GRD产品进行分块切割并生成地理坐标元数据；S300，数据...
    2026-02-26
  • 多模态模型的训练方法、装置、设备、介质和程序产品
    多模态模型的训练方法、装置、设备、介质和程序产品_北京字跳网络技术有限公司_202511448227.7
    本公开实施例涉及一种多模态模型的训练方法、装置、设备、介质和程序产品。该方法包括：获取任务描述、原始视频和参考响应；利用初始生成式模型将任务描述分解为多个子任务，并基于原始视频对各子任务进行多轮交互式推理验证与迭代，生成思维链数据和第一推理...
    2026-02-26
  • 一种基于热图的靶向化杂草生长点定位的激光除草方法
    一种基于热图的靶向化杂草生长点定位的激光除草方法_北京理工大学_202511470538.3
    本发明公开了一种基于热图的靶向化杂草生长点定位的激光除草方法，属于图像识别的技术领域；包括以下步骤：步骤一：采集包含杂草的图像，经过处理后得到训练数据集；步骤二：通过训练数据集进行杂草生长点精准定位的目标建模，得到杂草目标检测模型，杂草目标...
    2026-02-26
  • 一种基于多模态大模型微调的火焰检测方法
    一种基于多模态大模型微调的火焰检测方法_成都格理特电子技术有限公司_202511486814.5
    本发明涉及一种基于多模态大模型微调的火焰检测方法，该方法包括：获取监测区域的图像样本，并对图像样本进行预处理，以根据预处理后的图像样本构建训练集。以训练集中的图像数据作为输入，以图像数据中的火焰类型作为输出，对yolov5的S模型进行训练，...
    2026-02-26
  • 一种基于无监督学习神经网络的纯相位全息图编码方法
    一种基于无监督学习神经网络的纯相位全息图编码方法_北京工业大学_202511505973.5
    本申请公开了一种基于无监督学习神经网络的纯相位全息图编码方法，属于信息光学技术领域，包括：获取并预处理原始目标图像，将其强度作为振幅，结合初始相位构建复振幅矩阵；从波长训练表和传播距离训练表中随机选择参数，采用角谱衍射算法对复振幅矩阵进行传...
    2026-02-26
  • 一种结构性像素保留策略驱动的对抗样本防御方法
    一种结构性像素保留策略驱动的对抗样本防御方法_北京工业大学_202511563169.2
    一种结构性像素保留策略驱动的对抗样本防御方法涉及深度学习安全领域。该方法提出一种结构性像素保留策略，通过结合像素级输入变换与空间特征变换的双重机制，在有效抑制对抗扰动的同时，保持对原始干净样本的识别性能不受显著影响。本方法能够在CIFAR‑...
    2026-02-26
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