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  • 本申请属于智能清洁机器人技术领域,涉及一种融合感知建图方法、装置、机器人及存储介质。通过融合感知相机获取多模态融合感知数据,弥补单一传感器受遮挡、光照及材质差异导致的信息缺失,实现对环境的全面、稳定感知;通过预设的辅助学习策略识别并处理动态...
  • 本发明提出了一种基于Transformer和多模态特征融合的越野可行区域检测方法,用于在越野环境中进行可穿越区域检测,该旨在解决RGB图像和深度图像融合时模态特征提取不充分,自动驾驶中分割不清、远距离道路场景性能不佳等问题;引用了CM‑FR...
  • 本申请涉及信息技术领域,具体涉及一种基于深度学习与多源数据融合的安全预警方法及系统。所述方法包括步骤:通过多种类型的安全监控设备同步采集来自不同感知维度的异构数据;对所采集的异构数据进行时间同步、空间配准与噪声滤除,生成时空一致的多源融合数...
  • 本申请涉及图像分析领域,公开了一种多源遥感数据融合的地质灾害智能解译方法及系统,所述方法包括:获取多时相无人机影像、激光雷达点云及光学卫星影像;对同一时相数据进行融合,生成融合真实地形与高分辨率纹理的第一融合地形模型;对不同时相的融合模型与...
  • 本申请涉及广域复杂场景下目标检测方法、装置、设备和存储介质,所述方法包括:采用骨干网络对广域复杂场景图像进行多层次特征提取,得到低层特征、中阶特征以及高层特征;采用EDFPT模块对高层特征进行编码,得到编码特征;将低层特征、中阶特征以及编码...
  • 本发明公开了一种基于叶绿素含量估计算法的CMOS技术传感系统,属于农业精准监测技术领域,包括:数据采集模块,用于采集作物RGB图像和对应叶绿素含量数据;数据预处理模块,用于对RGB图像进行非均匀照明补偿;特征提取模块,用于提取图像的植被指数...
  • 本发明公开了一种基于知识图谱的计算机视觉大模型处理方法,涉及图像处理技术领域,包括如下步骤:构建初始因果知识图谱;推理动态诊断置信度;执行诊断反馈闭环自适应校准。本发明通过时空特征解耦网络分离病害与环境特征,结合因果知识图谱实现精准诊断,利...
  • 本发明公开了目标检测技术领域的一种基于改进YOLOv11n的轻量化小目标火灾检测方法和系统。方法包括:对获取到的火灾场景数据集进行数据预处理,得到预处理后火灾场景数据集;根据所述预处理后火灾场景数据集,利用改进后YOLOv11n模型进行火灾...
  • 本发明公开了一种基于大语言模型与强化学习的货物损伤判定方法及系统,涉及人工智能技术领域。该方法包括:接收货物的损伤图像和文字描述;通过多模态大语言模型生成结构化的思维链,该思维链包含货物识别、损伤定位、影响评估和比例推断步骤;根据所述思维链...
  • 一种基于张量分解的开放词汇物体检测方法,属于计算机视觉技术领域,本发明为解决现有开放词汇目标检测方法在语义与视觉对齐不够精准、知识蒸馏存在冗余问题。本发明该方法包括:获取输入图像并生成初始候选框;通过低秩候选框过滤模块,对候选框特征图进行奇...
  • 本发明公开了一种基于层次化专家对数几率融合的长尾图像识别方法,该方法是基于层次化专家的神经网络实现长尾图像的准确识别,其构成为:双路径层次化专家子网络由独立专家路径和共享‑解耦专家路径组成,其中解耦专家基于任务复杂度得分进行参数轻量化,并通...
  • 本发明提供了一种三维目标检测模型生成及检测方法、设备及介质,属于计算机视觉与光电子技术领域,所述方法包括:基于预设的稠密深度图对教师模型进行训练,基于预设的RGB图像对学生模型进行训练,并以预设的三维边界框作为真实标签监督教师模型和学生模型...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的药品容器识别方法及系统,包括:获取药品容器图像训练集;进行数据增强;在原始YOLOv8的Backbone网络和Neck网络中,使用C2f‑Faster模块代替C2f模块;在Backbone网络中,使用C...
  • 本发明公开一种基于DPCA‑SAM与多尺度增强的YOLOv8旋转目标检测方法及系统,其中,方法包括构建包含骨干网络、特征融合网络和旋转检测头的单阶段检测网络;在输出特征图后设置双路径空间注意力模块,对输入特征图执行:通过第一路径对输入特征图...
  • 本发明公开了一种基于Lyapunov优化理论和多任务学习的单目三维目标检测方法、系统、设备和存储介质,包括以下步骤:输入连续帧单目图像;构建多任务单目三维目标检测模型;基于Lyapunov优化理论,动态调整各子任务的损失权重,构建多任务学习...
  • 本申请实施例公开了一种家具迁移模型的训练方法、家具迁移方法及相关装置,首先获取包含多个带有家具的室内图像样本的第一室内图像集。随后对该图像集中的每个样本分别进行家具提取与家具消除,进而生成家具图像集和对应的空房间图像集。接着基于家具图像集、...
  • 本发明提出了改进YOLOv11模型的防风药材产地鉴别,属于图像处理技术领域,首先进行数据采集与预处理,然后构建基于YOLOv11的改进模型并进行训练,将训练好的模型部署到测试环境,使用包含不同产地、不同大小以及不同形状下防风药材的测试集图片...
  • 本发明涉及计算机视觉与深度学习技术领域,公开了基于动态模式对齐的以人为中心视觉模型训练方法及系统,包括:构建教师模型和学生模型;在学生模型后引入动态模式解码器(D‑PaDe),从公开数据集中采样图像输入模型;利用动态模式解码器根据输入特征和...
  • 本发明公开了一种基于双流数据融合的稻瘟病潜伏期诊断预测方法及模型,该方法包括:基于双流融合时序特征向量输入门控循环模块进行时序数据预测,获得门控循环模块输出的隐藏状态,所述门控循环模块中包括多个预设的DDC‑PGRU;基于门控循环模块输出的...
  • 本申请公开了一种新能源场站安全巡检管理方法及系统,涉及巡检管理领域,首先引入机载贝叶斯网络模型,对实时图像流进行不确定性推理,生成直观的不确定性图谱,使系统能从是什么的判断深入到哪里不确定的量化感知。进而,摒弃了盲目的详查策略,基于该不确定...
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