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  • 本发明公开了基于YOLO11的无人机图像目标检测方法,包括如下步骤:S1.制作无人机图像目标检测数据集;S2.将数据集划分为训练集、验证集和测试集;S3.将训练集输入至YOLO11的Backbone提取特征,得到不同尺寸的特征图;S4.将S...
  • 本发明提供一种基于无人机影像的电力巡检方法及系统,首先获取无人机巡检过程中采集的包含不同巡检时段、具有位置标记的多幅电力设施图像单元的影像集合,基于影像集合构建动态电力设施图结构,以节点和边表示部件及其空间和功能关系并赋予边属性,调用预训练...
  • 本公开实施例是基于互增强时空特征的航空多目标跟踪方法,包括:对航空图像进行自适应多尺度特征提取、局部特征增强和融合;对多尺度融合特征图进行特征对齐、注意力增强、局部特征动态提取、融合以及特征增强处理,对检测框集合进行重识别得到轨迹重识别特征...
  • 本发明涉及计算机视觉与智慧城市数据治理领域,具体是一种基于AI图像标注与数据集建设的系统及方法,所述系统包括图像采集与标准化模块、半自动化智能标注模块、标签质量清洗与审查模块、数据集版本控制与归档模块、全流程日志管理模块和平台集成与服务模块...
  • 本发明涉及水稻病害检测领域,公开了一种基于YOLO轻量化水稻病害预测模型、检测方法及系统,所述预测模型包括以YOLOV11网络构架为基础搭建的骨干网络和颈部网络,所述骨干网络与颈部网络相连;所述预测模型包括以YOLOv11网络结构为基础搭建...
  • 本发明涉及桥梁监测技术领域,具体是涉及了一种基于无人机视觉识别的桥梁位移监测方法,包括以下步骤,S1、生成覆盖桥梁所有关键部位的飞行路径,采用无人机按照飞行路径采集桥梁图像;S2、桥梁图像经预处理后进行特征提取,S3、将不同时间点的图像特征...
  • 本公开属于电力设备运维技术领域,尤其涉及一种基于IGA‑AdaBoost‑SVM模型的电力线路杆塔缺陷识别方法及系统,该方法包括:收集若干电力线路杆塔的历史缺陷图像及其对应的历史关联数据,将其整合为电力线路杆塔缺陷数据库;基于电力线路杆塔缺...
  • 本发明公开了一种输电线路绝缘子与防震锤小目标缺陷轻量化检测方法,属于电力设备智能运维技术领域。本发明步骤为:1、对采集的绝缘子和防震锤图像进行预处理,构建数据集;2、以YOLOv8n模型为基础模型,将YOLOv8n模型中所有C2f模块中的B...
  • 本发明提供一种基于机器视觉的配变类机器的识别方法及装置,属于电力监控领域。该方法包括:获取待安装变压器的安装二维码;其中,安装二维码设置在待安装变压器上,安装二维码内设有各个分项的施工要求;基于安装二维码内的各个分项确定各个分项的施工顺序,...
  • 本发明公开了一种基于无人机图像的铁路轨道异物入侵区域划分方法及系统,包括:利用无人机获取铁路巡检图像后进行预处理,并划分为若干个网格单元;基于深度神经网络对网格单元进行整体分类,输出每行网格中轨道存在的概率分布,从而确定轨道中心点在各行的具...
  • 本发明涉及叶片氮含量估测技术领域,尤其涉及一种基于遥感技术的草原植物氮含量监测模型的建立方法。该方法包括以下步骤:控制搭载窄带多光谱相机和线偏振相机的无人机平台,在太阳天顶角为30度至40度的观测窗口采集光谱图像序列和偏振图像组;提取光谱图...
  • 本发明涉及土石方计算技术领域,尤其涉及一种基于无人机航测技术的土石方计算方法。其技术方案包括像控点布设与数据采集、无人机影像数据采集、空三处理与模型生成。本发明基于无人机航测技术,通过科学布设像控点采集高精度坐标,获取高质量影像数据,经空三...
  • 本发明公开了基于无人机遥感的切坡建房变形监测方法,包括:利用搭载三维激光扫描仪的无人机对人工边坡进行周期性观测,获取至少两个不同时期的坡面三维点云;对每一个时期的点云进行去噪、下采样和坐标归一化,得到预处理数据集;利用PointNet特征提...
  • 本发明提供基于图像识别的农业无人机智能检测与预警方法及系统,涉及农业工程技术领域,所述方法包括:通过移动终端设定无人机的初始巡检航线及图像采集参数;根据初始巡检航线和图像采集参数,规划多个采样区域并采集地形高程数据,基于高程数据进行处理地形...
  • 本发明公开了基于深度学习的边坡破坏区域自动检测与修复判别方法,包括如下步骤:获取多时相边坡监测数据并预处理,形成多源输入数据;将多源输入数据输入变体DeepLab分割网络,生成边坡破坏区域边界数据;基于边坡破坏区域边界数据进行时序分析,生成...
  • 本发明属于光伏故障检测技术领域,涉及到基于深度学习的多模态集中式光伏电站组件故障检测方法, 该方法通过图像特征融合技术,实现两种模态数据的空间对齐与信息互补,在改进的YOLO11模型基础上,能够高效识别光伏组件的多种典型故障类型,包括热斑、...
  • 本发明涉及一种基于中心注意力机制的无人机个体识别方法,属于无人机个体识别技术领域,解决了现有技术中无人机个体识别精度不足、部分个体难以识别的问题。获取不同类别的多台无人机发送的突发图传信号,生成每个突发信号的时频图,以各突发信号的时频图和对...
  • 本发明提供一种基于跨模态傅里叶提示调优的低空无人机视觉‑语言融合跟踪方法,属于无人机智能感知技术领域。包括:获取目标模板区域与搜索区域的视频图像及目标的自然语言描述;将图像划分为图像块后编码为视觉令牌,将文本编码为语言令牌;在视觉编码器与语...
  • 提供一种基于动态稀疏Sinkhorn注意力的低空无人机视觉目标跟踪方法,属于无人机智能感知技术领域。该方法由无人机搭载成像设备获取目标模板区域与搜索区域的视频图像,结合自然语言描述分别生成视觉与语言令牌;在视觉编码器的多头自注意力层后嵌入动...
  • 本发明公开了一种基于多核融合与全向连接的重参数化无人机目标检测方法,所述方法包含以下步骤:获取无人机航拍图像数据集,构建含骨干网络、特征融合网络与可变形任务解耦检测头的检测模型;骨干网络通过宽分支重参数化卷积模块,训练阶段以六条并行路径提取...
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