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  • 本发明涉及水表度盘识别技术领域,具体为基于AI视觉的水表度盘多模态识别方法及系统,本发明中Ai视觉分析识别模块基于构建的Ai视觉分析模型对采集的水表图像中的水表编号区域、数字流量区域、条码区域及指针刻度盘区域进行自动定位,基于图像识别技术分...
  • 本发明提供了一种面向机器人的多原型表征增强的视觉模式识别方法,可以应用于人工智能、图像处理与信号处理技术领域。该方法包括:利用原型集成分类器对用于机器人视觉模式识别任务的图像训练数据集进行特征提取,并通过计算所提取到的样本图像特征与多原型集...
  • 本发明公开了一种岩屑的岩性分析方法、装置、设备及介质。该方法包括:对岩屑样品的白光图像进行分割得到至少两个子图;所述岩屑样品中存在至少两个岩屑颗粒,各子图中包含至少一个岩屑颗粒;对于每一子图,根据子图中不同类别岩屑颗粒的像素点数量比例,确定...
  • 本公开涉及图像分类领域,提供一种图像分类模型的训练方法、图像分类方法及装置。本公开将多个TSK模糊分类器分别作为一层子单元,通过逐层级联的方式将多层子单元构建为图像分类模型,利用对模型性能起较大影响作用的TSK模糊规则,基于TSK模糊规则间...
  • 本发明公开了基于图像分割的风力发电机呼吸器异常检测方法及系统,涉及呼吸器异常检测技术领域,该方法包括:根据图像采集设备,对呼吸机部署区进行采集,确定时空图像帧;回传时空图像帧,触发第一图像处理器,确定校正图像帧;对校正图像帧执行像素扫描,触...
  • 本发明涉及图像识别领域,具体涉及一种机坪动态场景目标无监督分割方法及系统。该方法包括构建多气象条件机坪图像库,特征提取形成包含特征数据库;设计对比学习模型优化特征数据库,计算多种不同气象条件下机坪图像的特征统计量;生成目标分布概率图并通过自...
  • 本发明公开了一种基于NDVI加权注意力的稀疏林地单木分割方法及系统,包括制作包含稀疏林地单棵树木的影像‑标签‑NDVI图像阵列的数据集,并划分为训练集、测试集和验证集;构建基于NDVI加权注意力的稀疏林地单木分割网络模型;分别利用训练集、验...
  • 本申请提供一种基于半监督学习的作物器官分割方法及设备,能够将标注作物器官的第一图像样本对语义分割网络进行训练,将得到的第一训练结果与标注作物器官对比后对语义分割网络进行参数调整,得到能进行作物器官分割的分割基线模型;将获取的无标注作物器官的...
  • 本申请公开了一种基于事件数据的目标检测方法,该方法包括:将事件相机的事件流数据转化为事件帧数据,作为训练样本数据;转化后的事件帧数据导入图神经网络结构进行训练,得到训练好的图神经网络模型;将新的事件流数据转换为事件帧数据,将该事件帧数据输入...
  • 本发明涉及基于弹性权重干扰隔离与原型漂移校准的增量检测方法,包括:在弹性权重干扰隔离阶段,通过历史模型检测当前数据的干扰区域并生成干扰区域集合(被误判为背景的新类目标),结合历史与当前干扰信息重要性参数构建感知评分,构建损失函数训练模型并更...
  • 本申请涉及智能制造技术领域,尤其是涉及一种基于智能制造的快速装夹与重复定位方法及系统,其包括工件几何特征识别与匹配、自适应装夹机构构建、智能感知与误差补偿、重复定位精度优化以及模块化拆卸与复用。通过多模态传感器阵列、模块化夹具设计和动态补偿...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,尤其是涉及一种基于半高斯剪枝的点投影式三维重建与分割方法及系统。方法包括基于获取的多视角图像分别得到SFM点云和跨视图标签的一致性标签掩码;将得到的SFM点云初始化为身份半高斯点云并使用可微分渲染器渲染优化;使...
  • 本发明公开了一种基于水下成像模型的端到端水下三维重建方法与系统,属于水下图像处理技术领域。本发明将深度学习位姿估计与水下成像模型相结合;首先采集多帧水下图像序列作为输入,构建一个深度神经网络,该网络主要包括两个核心子模块:一是位姿估计网络;...
  • 本发明涉及多维数据可视化技术领域,具体为基于OGC标准的数字孪生多维数据可视化方法及系统,所述系统中可视化特效信号分析模块,用于在WebGPU渲染管线中,计算当前时间关键帧状态属性对应的动态插值位置,基于当前时间关键帧的GPU可执行指令进行...
  • 本发明涉及机器视觉技术领域,具体涉及一种轻量化旋转目标检测方法、系统及介质,方法包括:建立MCFONet模型,通过MCFONet模型中的骨干特征提取网络对输入特征图进行特征提取,得到多张不同目标维度的局部空间特征图;通过多尺度特征融合网络对...
  • 本发明涉及一种基于大语言模型的工业成像位姿调节系统,包括固定装置、机械手装置、数据采集模块、模型训练模块和应用模块。通过搭建装置、规划成像路径、采集成像数据、训练大模型,最终利用模型输出参考位姿,结合人工微调实现工业成像位姿的高效、稳定调节...
  • 一种基于频率增强多粒度上下文的脊椎椎体分割方法,属于深度学习、计算机视觉、图像分割领域。包括以下步骤:首先,收集数据并进行划分,获取三维成像模式下的脊椎椎体CT与MRI的图像数据,将图像数据划分成训练集和测试集;其次,对图像数据进行预处理、...
  • 本发明提出了一种基于频率域特征的结直肠癌病理图像分割方法、装置及其可读存储介质,针对现有模型在结直肠癌病理图像分割中边界细节恢复不足、多尺度特征融合效果欠佳及泛化能力有限的问题,本发明提出改进的TransUnet模型,通过引入多尺度频率重构...
  • 本发明涉及图像缺陷检测技术领域,具体涉及一种AI视觉技术的贴标机标识质量检测方法及系统。首先提取出标识区域;进一步根据标识区域与标准标识区域之间的相似性,筛选出有效边缘点,将不同区域变换至同一坐标系中,并获取疑似缺陷区域;进一步根据疑似缺陷...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的乳腺癌智能检测系统,涉及深度学习与智能检测领域;包括图像采集与预处理模块、多模态数据集构建模块、多任务分类模块、乳腺癌智能检测模块、评估与反馈模块、用户高效交互模块,多任务分类模块、通过整合注意力机制和多任务学...
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