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  • 本发明属于深度学习领域,公开了一种类不平衡情况下半监督多视图深度表示学习方法及系统,包括:将每个视图数据看作为一个子集,每个子集单独学习一个特征学习网络,若存在视图缺失,使用View Switch将其他视图的数据转换为缺失的视图;基于Vie...
  • 本发明公开了一种基于模拟运动目标的图像导引头跟踪性能测试方法,通过目标模拟计算机生成模拟目标及运动轨迹并投影到幕布上,再由图像导引头跟踪幕布上的模拟目标,实现跟踪速度精度以及最大跟踪速度测试;然后通过计算得到跟踪距离下的目标大小,由目标模拟...
  • 本申请公开了一种轨迹预测模型训练方法、系统、设备及存储介质,属于自动驾驶技术领域,该方法包括:获取目标障碍物的第一训练样本,第一训练样本包括M个历史时刻的状态数据,M为正整数;根据第一训练样本构造目标样本集;目标样本集包括M个第二训练样本;...
  • 本发明公开了一种海报生成模型的训练数据集的自动化构建方法。采集海报图像,通过预处理筛选出高质量原始海报图像。对每张原始海报图像生成基三种不同详细程度的用户需求描述,并提取结构化设计参数。从每张原始海报图像中找到文本区域、记录文本区域坐标、识...
  • 本发明公开了一种面向开放世界三维场景理解的层次蒸馏方法,涉及三维场景理解技术领域。本发明至少包括以下步骤:S1:预训练数据准备,采用广泛使用的ScanNet数据集,所述ScanNet数据集包含1531个来自家庭、办公室、酒店的扫描数据;S2...
  • 本申请提供一种基于人工智能的镜检样本图像生成方法、系统、设备及介质,获取并基于目标领域的数量小于预设阈值的原始样本图像集,自动化构建图像‑文本对训练集,利用图像‑文本对训练集对预训练的多模态生成模型进行微调,微调至少冻结模型的文本编码器参数...
  • 本发明涉及深度学习技术领域,提供了一种面向小样本遥感解译任务的大模型适配方法,包括:确定小样本遥感影像,并针对小样本遥感影像进行跨域特征校准,确定第一处理遥感影像;利用动态支撑集优化策略基于第一处理遥感影像进行样本扩充,得到第二处理遥感影像...
  • 本发明提出一种分布外样本检测方法,包括:利用预训练视觉‑语言模型的图像编码器和文本编码器,获取分布内类别标签对应的文本特征向量;从大规模语料库中筛选负文本集合,获取所述负文本集合中的文本特征向量;在推理过程中动态生成并过滤额外负文本嵌入,构...
  • 本发明公开了一种基于图像识别的火情模型训练方法及识别技术,属于图像识别与火灾监测技术领域。针对传统火灾监测技术依赖单一传感器数据、复杂环境下误报率高等问题,硬件层面集成边缘计算单元与TensorRT量化框架,实现模型轻量化部署,确保实时推理...
  • 本发明公开了一种基于语义关系的图像描述模型的对抗样本生成方法,属于图像描述的鲁棒性领域;该方法首先构建语义关系对齐网络,通过图像编码器和文本编码器将图像和文本映射到公共语义空间;通过编码器‑解码器(U‑Net)结构生成对抗扰动图像,再将其与...
  • 本申请提供了一种三维重建模型训练方法、装置、设备及介质。包括:获取鱼眼相机图像、相机参数、三维点云信息和车辆位姿信息;将相机参数、三维点云信息和车辆位姿信息输入至待训练的三维重建模型;使用晕影重建网络层对鱼眼相机图像的晕影区域进行重建,得到...
  • 本公开涉及一种监测方法、装置、介质、设备及产品,所述方法包括:获取目标图像,所述目标图像包括风力发电设备及所述风力发电设备的周围环境,将所述目标图像输入到预先训练的监测模型中,以获取所述监测模型输出的监测信息,并基于所述监测信息确定监测结果...
  • 本发明公开了基于仿生扫描注意力机制的稀疏点云超分辨率方法及系统,涉及激光雷达技术领域,方法包括S1、构建重建模型;S2、获取训练数据集;S3、训练重建模型;S4、获取待重建的稀疏点云场景;S5、利用优化后的重建模型将待重建的稀疏点云场景重建...
  • 本发明公开了一种声呐图像的目标特征提取方法,具体涉及特征提取技术领域;是通过采集声呐成像装置输出的原始声呐图像数据,进行候选目标区域检测和边界提取,构建候选目标区域图像,并在声呐坐标系中标定候选目标区域的旋转姿态参数;依据候选目标区域图像与...
  • 本发明公开了一种基于车辆轮廓的积水深度估测方法。该方法首先构建淹没车辆模型图像‑积水深度数据集;利用标注工具从淹没车辆模型图像中获取车辆模型轮廓二值图,基于卷积神经网络从轮廓二值图提取高级特征,对高级特征进行标准化处理和降维,得到轮廓特征;...
  • 本发明公开了基于人工智能视觉的电子天平自动计量误差修正系统,通过采集电子天平称量过程中的视觉图像序列与称量读数序列,生成视觉图像与称量读数对应的数据集合;从图像中提取多维特征向量并与称量读数组合,构建高维输入样本集合;利用广义埃尔米特核回归...
  • 本发明涉及X射线无损检测技术领域,具体是一种基于图像复杂度驱动的分布式X射线图像检测方法,该方法包括如下步骤:步骤一:图像采集;步骤二:图像划分与处理复杂度计算:将X射线图像划分为多个图像区域,计算各个图像区域的处理复杂度;步骤三:节点构建...
  • 本发明属于细粒度图像分类领域,公开了一种多粒度频域特征融合的图像分类方法、设备及介质,该方法包括:获取待分类图像并输入主干网络以提取多粒度特征图;对各粒度特征图,执行频域增强预处理以强化高频细节,随后通过全连接层与Softmax函数生成并调...
  • 本申请涉及一种分类方法及系统,该方法包括根据物品的图像信息生成正样本对;提取正样本对的增强特征并存储至特征队列中,其中特征队列中每一特征携带时间衰减权重和置信度评分;根据增强特征以及对应的时间衰减权重和置信度评分从特征队列中筛选出负样本对;...
  • 本发明涉及图像处理领域,公开了一种用于脊柱影像标识的处理方法及系统,该系统通过脊柱图像获取模块、图像预处理模块、基于人工智能的椎骨识别与定位模块、标识生成与输出模块,实现脊柱影像的自动化标识。本发明的核心在于引入了一个人工智能驱动的质量验证...
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