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  • 本发明提供基于视觉深度学习的机器人场景理解方法及系统,涉及机器人视觉识别技术领域,包括通过多层金字塔特征分解和局部区域间双向特征传递,建立目标关系矩阵;利用历史场景数据计算目标转移概率矩阵优化当前场景目标属性。本发明实现了场景内目标间关系的...
  • 一种基于改进视觉RWKV的双分支编码红外可见光小目标检测方法。其包括分别组成单模态红外小目标图像训练集和双模态红外‑可见光小目标图像训练集;构建初始红外‑可见光小目标检测网络模型;获得训练好的红外‑可见光小目标检测网络模型;对模型进行测试,...
  • 本发明公开了一种基于频域和空间域自适应增强的遥感小目标检测网络及方法,属于人工智能技术领域。该网络基于FCOS轻量化检测框架,通过空间域与频域特征的协同提取、自适应增强与融合,在大幅降低参数量和计算复杂度的同时,显著提升小目标检测精度与效率...
  • 一种基于融合稀疏增强与几何注意力的改进PointPillars三维目标检测方法,属于深度学习、三维目标检测领域。本发明提出融合稀疏Pillar增强机制(SEPA)和点感知空间注意力机制(PASA)的SP‑PointPillars改进框架。融...
  • 本发明涉及遥感图像处理技术领域,提供一种空谱特征协同的高光谱目标探测方法及装置,该方法包括:获取高光谱影像;将高光谱影像输入至目标检测模型,输出目标检测结果。本发明提供的空谱特征协同的高光谱目标探测方法,能够深入挖掘高光谱影像中不同局部光谱...
  • 本发明涉及一种基于对抗式双教师知识蒸馏的域自适应目标检测方法及系统,方法包括:获取源域数据,利用源域数据对Deformable DETR模型进行自学阶段训练,获得基础学生模型;基于基础学生模型生成主干教师模型与辅助教师模型,并在基础学生模型...
  • 本申请涉及一种浓烟环境下的电气设备开关识别与控制方法、装置、设备、存储介质和程序产品,涉及人工智能技术领域。本申请能够提高电气设备开关识别的准确性和鲁棒性。方法包括:获取通过红外相机在浓烟环境下采集的原始红外标记图像,将原始红外标记图像通过...
  • 本发明涉及一种基于传统图像处理的试管位置识别方法,属于计算机视觉技术领域。该方法解决现有技术依赖特制标识物或深度学习模型导致的成本高、通用性差及实时性不足的问题。技术方案包括:系统配置与图像采集,预先获取无试管参考图并划分感兴趣区域;图像预...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,具体公开了一种应用于激光治疗的病灶图像数据处理方法,包括以下步骤:获取患者的图像,在图像中标注出病灶区域,并获取图像的光照分量和反射率分量;基于反射率分量获取归一化反射率分量;分别对光照分量中的正像素和负像素进行...
  • 本公开实施例涉及一种图像跨模态显著性检测方法、装置、设备及介质,该方法包括:获取色彩图像和色彩图像对应的深度图像;确定色彩图像对应的第一相位图,并确定深度图像对应的第二相位图;根据色彩图像、深度图像、第一相位图、第二相位图进行基于预设分布的...
  • 本申请实施例公开了一种目标检测方法及装置、设备、存储介质,将待检测图像输入搜索生成的目标主干网络,得到多个不同尺度对应的特征图像。将每个特征图像分别输入对应的检测头进行目标检测,得到每个尺度对应的至少一个检测框的位置坐标、检测框内目标的目标...
  • 本发明公开了一种融合类间关联和语义相似性的图卷积网络目标检测方法,涉及目标检测技术领域。该方法首先构建类别共现邻接矩阵与类别语义相似度邻接矩阵,分别捕捉类别统计共现特性与深层语义关联;然后,按设定融合系数加权融合两类得到融合邻接矩阵;之后,...
  • 本发明提出一种图像目标检测方法、系统和计算机设备,涉及目标检测的技术领域。解决了现有技术目标误检率和漏检率高、计算资源浪费的问题,本发明首先接收输入图像,根据预设的划定方式划定所述输入图像的感兴趣区域,得到已划定图像;然后对所述已划定图像进...
  • 本申请属于图像识别技术领域,具体涉及一种基于深度学习的海洋漂浮物识别方法及系统,采用不对称双分支编码器‑解码器架构提取特征图,多尺度的RGB与IR特征图被送入后续的自适应加权融合模块进行逐尺度融合,融合后的多尺度特征再经过一个改进特征金字塔...
  • 本发明公开了一种杂草检测方法及系统,属于图像检测技术领域。本发明对杂草视频流中的每一个图像帧F进行杂草目标检测,得到图像帧F中杂草目标所在的检测框D;根据图像帧F所对应的连续图像帧序列对杂草目标进行三维空间重建,得到图像帧F中杂草目标的点云...
  • 基于双视域表示和多模态融合的端到端三维目标检测方法,包括:基于深度不确定性感知进行图像空间正向投影,生成原始图像体视素特征和正向投影图像鸟瞰图特征;基于深度感知空间交叉注意力进行鸟瞰图空间反向投影,生成双向投影鸟瞰图融合特征;体视素视域多模...
  • 本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域,具体提供一种面向多粒度标签的目标检测方法、系统、设备及介质,该方法包括如下步骤:S1、构建细粒度语义图,获取多个节点的初始语义嵌入;S2、挖掘关键节点,锚定关键节点的初始语义嵌入;S3、将细粒度语义图...
  • 本发明公开了一种电力巡检目标识别方法及系统,包括实时获取目标区域的原始图像,对原始图像进行色彩平衡得到初始图像,对初始图像进行预处理得到增强图像,将增强图像输入至目标模型中得到目标图像,根据目标图像中标注的信息,将信息收集并整理成信息表上传...
  • 本申请提供了一种目标识别方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:根据原始点云投影得到的第二像素点距目标掩码区域的中心点之间的第一距离及第二像素点对应原始点的深度值筛选种子点;根据种子点与各个第二像素点对应原始点之间的第二距离,确定自适应...
  • 一种基于通道自适应的小样本遥感飞机目标检测方法,包括以下步骤;步骤1:整理制作小样本遥感飞机目标检测数据集,目标检测数据集对遥感飞机目标进行标注和分类;步骤2:在步骤1构建的目标检测数据集上,对TFA网络进行改进以提升遥感飞机目标的检测适配...
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