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  • 本申请提供了一种自动滴定仪的数据判定方法及系统,步骤包括:获取滴定样本进行滴定;对滴定过程中的数据进行实时监测,获取监测数据;将监测数据集基于训练好的神经网络模型对滴定过程点进行预测,得到预测结果;根据预测结果对滴定过程进行判定,并输出干预...
  • 本申请提供一种相机的脏污检测方法、装置、电子设备及存储介质,其中,脏污检测方法,包括:响应于目标相机采集到第一图像,根据第一图像确定目标相机的脏污概率,以及,获取目标相机采集第一图像时的目标天气状态;其中,脏污概率用于表征目标相机出现脏污的...
  • 本发明公开了一种人机界面的内容识别方法,包括:步骤S1,获取目标人机界面图像,并矫正;步骤S2,将矫正后的目标人机界面图像和预设图标模板在深度网络结构中执行一次并行卷积操作,每个图标模板作为一个响应通道,计算输出每个响应通道的响应强度值;步...
  • 一种模型产生装置及方法。该装置将对应多个样本影像的多个强数据增强影像输入至该自监督神经网络中的一影像复原区块,以产生多个复原推测向量。该装置基于该多个复原推测向量,产生对应该多个样本影像各自的一重建影像。该装置计算该多个重建影像各自的一重建...
  • 本申请涉及预训练用于将三维点云数据编码为特征向量的骨干网络的方法,包括:由该骨干网络将三维点云中的第一数据点集合编码成第一特征向量集合;基于该第一数据点集合中的每个第一数据点生成相应的多个扩展数据点,以得到第二数据点集合;针对该第二数据点集...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的工件识别检测方法,首先获取工件图像数据集并将其划分为训练集、验证集和测试集;然后构建改进的YOLOv8模型;接着基于训练集、验证集和测试集对所述改进的YOLOv8模型进行训练,得到训练后的改进YOL...
  • 本申请实施例提供一种设备异常识别方法、设备、介质及产品。该方法包括:获取待检测设备对应的多模态感知数据,多模态感知数据包括图像数据;基于预设图像分割模型对图像数据进行部件分割,得到待检测设备对应的待检测目标区域图像;确定待检测目标区域图像对...
  • 本发明公开了一种基于RGB‑D的显著目标检测方法、系统、存储介质及设备,涉及目标检测领域,包括:图片获取,获取待检测的RGB图片及深度图片;阶段融合编码,将RGB图片和深度图片分别输入ResNet‑50卷积神经网络为骨干网络的RGB通道和深...
  • 本申请公开一种基于图像融合的垃圾检测训练数据生成方法、装置及介质,该方法包括:步骤S01.获取多种不同垃圾类别的材质光学参数,构建材质属性数据库;步骤S02.获取背景图像、垃圾前景图像以及融合掩码进行初始融合;步骤S03.根据垃圾类别查询对...
  • 本发明公开了一种基于全模态的教师模型和缺失模态的学生模型的多模态融合方法及系统。该方法包括将点云和剩余视角图像转化为点云对应的3D点特征和类别语义特征,剩余视角图像对应的2D点特征和类别语义特征;将点云对应的3D点特征和类别语义特征聚合成点...
  • 本发明涉及数据融合技术领域,尤其提供了一种基于无人机与星地数据融合的多尺度生态水文参数联合反演方法及系统,通过无人机搭载的高分辨率传感器获取研究区域的多光谱、高光谱和热红外数据;同时获取卫星遥感数据,对无人机数据和卫星数据分别进行辐射校正,...
  • 本发明提出一种基于多域特征聚合的红外小目标检测方法,首先通过不同域特征提取网络提取空间、频域和通道域综合特征,充分捕捉目标的多域信息;其次,通过多域表示语义对齐及融合网络,实现不同特征域之间的有效协同,提升目标特征的表达能力,增强目标检测在...
  • 本发明涉及一种基于文本语义引导的红外与可见光图像融合方法,通过交叉注意力机制实现红外与可见光特征图的双向增强,通过自然语言解析实现语义特征与视觉特征的跨模态关联,通过语义引导的通道与空间注意力增强融合特征图,最后对融合特征进行重建,可生成细...
  • 本发明公开了一种基于机器视觉的矫正机钢板曲度检测方法及系统,涉及工业机器视觉检测技术领域,包括,采用偏振分光棱镜进行结构光源和散斑光源的同轴复合光学投射;对结构光图像进行傅里叶变换和频域滤波,分别根据宏观高度和微观高度计算宏观曲率和微观曲率...
  • 本发明还提供了一种基于多层级自适应融合的图像美学评价方法及系统,包括:将多层级架构引入美学评价任务,使用VMamba网络作为骨干网络提输入图像的多层级美学特征;对齐多层级特征,将不同的尺度大小和通道大小到统一到相同的维度空间,并使用图卷积网...
  • 本发明公开了一种支持终端互联的智能篮板交互方法、介质和智能篮板,通过采集用户空间运动数据生成时空轨迹序列并绑定用户身份标识,实时分割多用户投篮动作数据流,提取动力学关联特征并结合球体轨迹数据构建多维特征矩阵;将该矩阵输入分布式意图理解引擎,...
  • 本发明公开了一种细节感知增强的遥感小目标检测方法及系统,方法包括以下步骤:获取待检测图像,并对待检测图像进行特征重建,得到重建后特征图;对重建后特征图进行小波变换下采样,得到重建后特征图的高频信息特征图和低频信息特征图,并将高频信息特征图和...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的电力设备缺陷识别与告警方法及系统。该方法包括:同步采集并配准电力设备表面的可见光与红外热成像图像,构建包含轻量化特征提取网络、多尺度特征融合网络和频域掩码预测分支的实例分割网络;采用生成式对抗策略增强训练样本多...
  • 本发明属于图像识别技术领域,具体涉及一种基于图像增强的垃圾分类方法及系统,其方法包括:对获取到的垃圾图像进行预处理,并依据局部颜色方差采样参考区域块,以提取参考颜色模型与参考纹理模型;计算各像素点的颜色一致性指标、纹理同源性指标以及结构规整...
  • 本发明涉及一种针对模态缺失的多模态数据融合方法,其中,所述的方法包括以下步骤:(1)获取多模态数据,包括神经影像类数据、文本类数据和数值类数据中的至少两种,且多模态数据中存在模态缺失;(2)将多模态数据输入至预先训练好的多模态数据融合模型中...
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