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  • 本发明提出一种基于扩散模型与对抗训练的鲁棒增强智能系统防御方法,属于目标检测技术领域。上述方法包括:生成多场景数据并进行条件控制;对层级式数据进行合成,并增强数据的真实性;生成动态对抗样本;确定自适应对抗训练策略;构建物理域多模态对抗样本;...
  • 本申请涉及视觉检测技术领域,具体涉及基于特征提取的PCB电路板缺陷视觉检测方法及系统,该方法包括:基于待检测PCB电路板图像上异常点的像素差异值、局部密度及其到聚类中心的距离,对各聚类簇进行评估,以确定增强像素值;异常点所在行与列所有异常点...
  • 本申请提供了一种图书信息匹配方法、装置、电子设备及可读存储介质。所述方法,包括:采集待识别图书的视觉识别数据和RFID识别数据;提取视觉识别数据中待识别图书的相关信息;根据RFID识别数据,确定待识别图书的图书条形码值;根据待识别图书的相关...
  • 本发明公开了基于多区域腹部脂肪影像组学特征的疾病风险预测系统,包括脂肪分割模块用于对经过预处理的图像使用神经网络模型对皮下脂肪、腹膜后脂肪、腹部前侧脂肪、直肠系膜脂肪、骨盆内侧方脂肪五类脂肪区域进行脂肪分割;特征提取模块用于对已经分割出的脂...
  • 本发明公开了一种基于YOLO和航拍图像的林木单株健康状态识别系统,属于林业资源监测领域,包括无人机航拍模块、数据处理与传输模块、YOLO智能识别模块,无人机航拍模块:搭载高分辨率多光谱相机或RGB相机,配置预设航线规划功能,能够按照规划航线...
  • 本发明提出一种堆石料开挖效率监控方法及装置。该方法可以显著提升复杂遮挡场景下挖掘机与卡车交互动作的识别精度,提高设备工作状态判定准确性,从而有效计算施工设备利用率与协同作业效率,优化土方工程调度管理。
  • 本申请提供了一种用于识别3D点云的AI模型的在线标注、训练与推理平台和方法,属于人工智能技术领域。本申请包括:文件管理模块、在线标注模块、在线训练模块、在线推理模块;文件管理模块用于管理点云文件、算法文件、AI模型文件、分类标签文件;在线标...
  • 本申请公开了一种图像检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质,该方法包括:获取对目标场景采集得到的目标图像;利用第一模型对目标图像进行场景异常检测,得到第一异常检测结果;其中,第一异常检测结果用于表征目标场景是否存在异常情况;基于第一异...
  • 本发明涉及链条缺陷检测技术领域,尤其涉及一种基于传统视觉处理算法的链条缺陷检测方法,包括:铆钉缺陷识别;图像预处理,使图像边缘更加明显,同时补偿因预处理算法造成的区域提取面积减少;通过阈值分割提取铆钉区域,使用分割算子即可;缺陷的识别,采用...
  • 本发明公开一种多任务学习的长尾医学图像分类方法、系统、设备及介质,方法包括:步骤1,选定长尾医学图像分类模型;步骤2,经多目标优化方法训练长尾医学图像分类模型,训练中,在帕累托阶段用动态调整每个类别权重来平衡每个任务的学习率:计算每个类别的...
  • 本申请涉及一种基于无锚框检测器的目标检测方法,属于计算机视觉技术领域。方法包括:获取样本图像并对样本图像进行预处理;基于样本图像根据自适应调整的高斯核生成分类任务中正样本点的分类目标以及回归任务中正样本的回归目标,并设置分类任务中负样本点的...
  • 本发明涉及一种视觉的建筑用模具锈蚀识别方法,该方法首先获取钢模具表面图像,将其输入改进YOLOv8网络,依次经主干、颈部及头部网络处理后输出锈蚀区域的类别与位置。改进点包括:在主干网络中用 SE‑C2f 模块替换原 C2f 模块,引入通道注...
  • 本发明涉及中药饮片识别技术领域,公开了基于光谱图像与大数据模型的中药饮片识别方法及系统,该方法包括:对处方图像进行信息提取,获取中药饮片的规定种类配比;将光谱特征与历史光谱数据库中光谱特征数据进行相似性比对,筛选光谱特征对应的中药饮片种类;...
  • 本发明提供一种轻量级高光谱图像分类方法,包括如下步骤:步骤1、基于多域层次特征学习CFSS模块,利用逐点卷积降低高光谱图像HSI维度,消除光谱冗余同时提取浅层特征,并采用轻量化策略分别从频域,空间域和光谱域进一步提取特征;步骤2、基于高斯邻...
  • 本发明公开了一种基于舌象特征的心衰图像数据处理系统,涉及图像处理技术领域,包括:图像预处理模块;舌图像定位模块和舌图像分割模块,该两个模块均基于类Unet结构的卷积神经网络构建;特征数据收集模块,用于收集数据,并将其转化为统一的张量数据集形...
  • 本发明提出了一种基于深度学习的SS‑OCTA图像伪影分割和质量分类方法。该方法利用深度学习技术,实现了对SS‑OCTA图像的快速、准确和自动化评估,从而减轻了人工评估的负担。通过该方法,可以快速筛查和排除质量较差的图像,提高了SS‑OCTA...
  • 一种基于地图可视化的投资主体智能识别方法及系统,其包括以下步骤:基于投资主体的研判资料,智能地判断所述投资主体的类型标签;响应于所述投资主体的类型标签与用户选择的类型标签不一致,生成弱预警提示;在地图上定位所述投资主体,并显示所述投资主体的...
  • 本发明涉及一种不对齐多视图的聚类方法、装置、电子设备及存储介质,包括:为每个视图构建邻接图,并通过置换矩阵使非参考视图的邻接图的图结构与参考视图的邻接图相匹配;将每个视图及其邻接图输入至第一层图卷积网络,提取每个视图的深度表示;基于每个视图...
  • 本发明涉及电力巡检技术领域,公开了一种电力系统设施智能巡检与安全分析方法、系统、设备及介质,方法包括:通过对原始激光点云数据进行预处理,这样可以筛除噪声和非目标地物,再运用多分支深度学习网络来区分不同类型点云及导线点云特征,为后续导线的分割...
  • 本发明公开了基于稀疏表示的图像对比聚类方法,具体按以下步骤实施:步骤1,对样本数据集进行预处理,然后通过两次数据增强生成两个多样化的增强样本;步骤2,将步骤1生成的两个增强的样本输入到权重共享的卷积神经网络中,分别提取样本的嵌入特征;步骤3...
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