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  • 本发明公开了一种融合地图不确定性与鸟瞰图中间特征的自动驾驶可信地图估计方法、装置、车辆及存储介质。通过将多视角图像序列投影与融合至鸟瞰图坐标系,并通过时间自注意力与空间交叉注意力机制,生成鸟瞰图坐标系中包含静态几何、语义信息与动态时序线索的...
  • 本申请涉及遥感图像处理技术领域,尤其涉及一种基于遥感图像的显著性目标检测方法,方法包括:针对遥感图像,采用双编码器并行提取全局上下文与局部细节特征,使用多尺度特征增强模块对于多层编码特征进行增强处理,通过交叉注意力互补挖掘模块融合互补信息;...
  • 本发明涉及计算机图像处理技术领域,具体涉及基于深度学习的写意花鸟画图像生成与风格迁移系统,包括笔触提取模块、风格编码模块、图像渲染模块和图像评价模块, 系统将微分几何学原理与深度学习技术相结合,构建基于流形学习的特征表征框架,实现对中国传统...
  • 本发明涉及一种基于小波增强Transformer的视觉触觉融合物体识别方法及系统,方法包括:采集待识别物体的原始视觉图像和触觉时间序列;基于原始视觉图像经过视觉小波增强处理生成视觉token序列和重建视觉特征,基于触觉时间序列经过触觉小波增...
  • 本申请公开了图像特征融合和目标检测方法、电子设备及可读存储介质,该方法包括:从获取的当前特征图的当前查询向量、当前键向量和当前值向量中选取至少一个作为当前目标向量;将当前目标向量与至少一个历史特征图对应的历史目标向量进行时序融合处理,得到时...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,公开了基于计算机视觉的图书盘点方法及系统。该方法包括通过三维扫描设备获取图书架多源感知数据,经处理生成标准化点云数据;利用多模态融合网络联合提取图书表面特征和标识符信息,输出包含唯一标识的识别结果;结合书架拓扑...
  • 本发明介绍了一种基于图像特征模型的探测器故障在线诊断与监督方法,S1、获取探测器的原始图像数据集,得到扩展数据集;S2、为扩展数据集中的图像分配明确的故障标签,得到含标签数据集;S3、使用小样本学习算法进行训练,构建图像特征模型;S4、构建...
  • 本发明公开一种基于特征互补和增强的轻量级伪装物体检测方法,涉及计算机视觉技术领域;包括:步骤1:进行模型构建,设计并实现轻量级卷积神经网络FCENet,步骤2:进行数据集构建,构建害虫检测数据集,步骤3:进行模型训练:使用构建的模型和数据集...
  • 本申请涉及计算机视觉技术图像分类领域,尤其是涉及一种基于无训练神经架构搜索的知识蒸馏框架及其应用,其包括免训练的最佳学生模型搜索过程和常规知识蒸馏方法过程。该框架通过引入语义相似度、学习潜力差距和WRC指标,结合进化算法实现学生模型架构的高...
  • 本发明公开了一种融合专家先验知识的多模态超声显微图像对比度增强方法,提高超声显微图像的对比度、清晰度与检测可靠性。该方法包括以下步骤:基于CLIP框架的多模态特征编码模块,提取超声显微图像与专家提示词的特征表示,并通过跨模态对齐机制将二者映...
  • 本申请提供了一种基于语义通信的多智能体协同视觉补全方法及系统,根据本申请的方法包括:第一智能体通过视觉传感器采集被遮挡的整体原始图像,采用轻量级语义分割网络生成遮挡区域掩码,提取掩码语义信息并传给第二智能体;第二智能体将自身全局语义特征与接...
  • 本发明属于人工智能与多模态表示学习技术领域,公开了一种基于对抗生成与多层次对比学习的多视图表示学习方法,包括以下步骤:S1,视图特征的编码与重建;S2,跨视图潜在表示的生成;S3,判别器的对抗约束;S4,样本级对比学习约束;S5,类别级对比...
  • 本申请涉及织物缺陷检测技术领域,尤其涉及一种面向工业环境的轻量化多尺度感知织物缺陷检测网络。所述网络包括主干网络、颈部网络、头部检测网络以及空间感知上下文聚合模块;主干网络、颈部网络与头部检测网络之间通过空间感知上下文聚合模块进行特征传输;...
  • 本发明提供一种复杂背景下的小目标检测方法,涉及目标检测技术领域。构建并训练FAD‑YOLO小目标检测模型,具体提出了频率自适应金字塔网络,通过深度融合频域信息与空间多尺度特征来增强特征表征能力,还提出了自适应特征细化模块,该模块由频率细化模...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,提供一种面向同质多目标的轻量级空间判别检测方法,包括以下步骤:S1、获取并预处理图像,获得预处理后的图像;S2、基于YOLOv8框架建立轻量级空间判别检测模型,所述轻量级空间判别检测模型包括基于C2f_Fast...
  • 本发明公开了一种基于双支路卷积神经网络的钻孔成像岩性识别方法,构建双支路卷积神经网络模型,其中轻量通道支路,采用MobileNet‑V3‑Small网络结构,用于获取孔壁展开图像的局部纹理特征;移位窗口支路,采用Swin‑T移位窗口Tran...
  • 本发明公开了基于深度学习的实时定位和分类识别的矿石分选系统及方法,本发明涉及AI视觉技术领域,包括以下模块:矿石图像多源融合模块,用于采集与预处理多模态矿石图像,并对多模态矿石图像进行融合,形成多模态图像集;端到端深度学习推理模块,用于结合...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的医疗影像识别方法及系统,通过获取CT影像数据,病理切片数据和PET代谢活性数据,引入GNN图神经网络建模多模态特征间的语义关联,输出融合特征向量;将所述融合特征向量输入至DSRN双流时空递归网络中,利用空间流提...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,公开了一种双模型协同的燃气表读数识别方法,包括步骤:基于YOLO模型改进的全字轮识别模型采集燃气表图像,并识别其中的全字轮读数;基于YOLO模型改进的半字轮识别模型采集燃气表图像,并识别其中的半字轮读数;将半字轮...
  • 基于注意力时序差分的多模态大模型幻觉检测和抑制方法,包括以下步骤:将提示词的文本词元和图像的视觉词元输入多模态大模型,获取多模态大模型解码阶段的内部注意力图;然后计算当前生成时刻视觉词元的注意力占比,并与前一时刻的占比做差。若差值超过设定阈...
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