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  • 本发明公开了基于时空特征融合的乳腺超声视频肿瘤分割方法及装置,旨在实现精准的乳腺肿瘤分割。方法包括:S1、预处理乳腺超声视频数据,将数据划分为训练集,验证集和测试集,将数据集处理成乳腺超声连续帧;S2、通过下采样,提取乳腺超声连续帧的初始特...
  • 本申请提供一种图像分割方法、设备、存储介质及计算机程序产品,该方法包括:获取待分割图像的特征图和待分割图像中的目标图像区域中每个像素点的深度值;基于每个像素点的深度值,确定目标图像区域的前景掩码;基于前景掩码和特征图,从待分割图像中分割出目...
  • 本发明公开了基于人工智能的实时球类目标检测方法及系统,方法包括球类目标初始探测、边界框缩放、球类自适应匹配度增强、球类可信指数增强、球类运动轨径修复、运动轨径平滑和输出实时探测结果。本发明属于目标检测领域,具体是指基于人工智能的实时球类目标...
  • 本发明提供了一种开放词汇目标检测方法及系统,该方法包括:在预设跨模态特征融合网络的多尺度特征层中,集成可学习提示锚模块;通过残差连接将每一提示锚点向量注入到与其对应的特征图中,以对特征图的多尺度语义偏置进行动态校正;在模型训练过程中,以冻结...
  • 本发明属于目标检测技术领域,公开了一种隧道昏尘环境施工机器人轻量级目标检测方法及系统,包括获取隧道施工环境图像并进行预处理;将预处理后的图像输入至轻量级目标检测网络中进行目标识别,轻量级目标检测网络包括主干网络、颈部网络和检测头;主干网络中...
  • 本申请提供了一种目标检测模型的训练方法和目标检测方法,该训练方法包括将具有待检测目标的训练样本输入至霍夫检测模型的卷积融合网络,输出多个空间融合特征,训练样本具有对应的霍夫空间标签,霍夫空间标签是用霍夫变换算法处理训练样本的样本标签生成的;...
  • 本发明属于大模型领域,为解决在部分感知模态失效时任务执行实时性差的问题,提供了基于双路径环的多模态大模型具身感知方法及系统。基于双路径环的多模态大模型具身感知方法包括获取连续帧图像序列,按时间分辨率拆分为高帧率视频流及低帧率视频流;采用双路...
  • 本发明公开了一种面向水库管涌现象的智能检测方法,具体步骤如下:首先,针对不同水库场景收集管涌现象图片,构建训练数据集并训练得到管涌识别模型;其次,对待检测视频,采用管涌识别算法进行候选区域检测,获得包含潜在水流目标的候选区域;然后,在每个候...
  • 本发明公开了一种基于体素‑关键点融合与混合锚框优化的三维目标检测方法,基于自动驾驶场景生成基于多头混合锚框的候选区域;基于候选区域,根据SDF‑PS采样方法获得全局体素‑关键点多源特征;将全局体素‑关键点多源特征传递到均匀分布的RoI网格点...
  • 本发明涉及人工智能与计算机视觉技术领域,具体公开了一种对象目标导航方法、装置及系统,包括:获取智能体第一视角图像,并从所述智能体第一视角图像中提取多粒度视觉特征;根据环境的几何信息、语义信息和认知信息构建多层次场景图结构;根据所述多粒度视觉...
  • 本申请适用于生理检测技术领域,提供了一种状态检测方法及装置,该方法包括:获取第一类图像集;获取第二类图像集;根据第一类图像集,确定第一感兴趣区域,第一感兴趣区域为静态图像帧中待测人员所在的区域;根据第二类图像集,确定第二感兴趣区域,第二感兴...
  • 本发明属于智能航运与海事监控技术领域,尤其涉及一种基于改进YOLOv8的可见光船舶图像目标检测方法,该方法针对船舶图像中常见的目标遮挡与尺度变化大的问题,设计构建目标检测网络,该网络引入改进的轻量化下采样模块,以降低参数量并增强特征提取能力...
  • 本发明公开了融合坐标注意力与卷积前馈神经网络的星空弱小目标检测方法,属于暗弱目标检测技术领域。该方法包括:获取星空图像数据集,应用坐标注意力机制输出增强特征图,通过卷积前馈神经网络ConvFFN模块,构建融合坐标注意力机制与ConvFFN模...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv8变压器油渗漏检测算法,包括以下步骤:获取变压器数据,对变压器数据进行预处理,得到预处理后的变压器数据;采用骨干网络提取预处理后的变压器数据,得到多尺度特征数据;将简单无参数注意力模块嵌入原颈部网络中,得到...
  • 本发明提供基于大视场成像与机器学习的高通量药物筛选方法及系统,通过大视场生物成像系统实现高通量类器官或肿瘤球的数据采集,加速数据获取过程,保障原始图像信息完整性;采用轻量化目标检测模型衔接语义分割模型的二段式图像处理手段,实现精确获取类器官...
  • 本发明提供了一种基于元学习解码的红外弱小目标检测方法。通过引入“元学习解码”范式,构建一个能根据输入图像状态自适应调整的动态网络,包括图像编码器、图像‑解码器变换器和元解码器,该网络能够为每一幅输入图像量身定制最合适的解码策略,从而有效应对...
  • 本发明涉及一种基于平单轴的光伏组件安放点定位方法,该方法包括:采集檩条及其安装孔的彩色与深度图像,经深度学习目标检测算法获取安装孔位置信息;选取图像左上角安装孔检测框中心作为定位参考点,并取其邻域平均深度作为参考深度;通过内参及手眼外参变换...
  • 本发明是一种平单轴檩条及其安装孔的检测方法,该方法包括:采集不同工况下的檩条及其安装孔的图像数据;对采集的图像数据进行Df ine模型的训练;将训练完的权重对测试集进行预测,得到檩条和安装孔的预测结果。本发明通过采集不同工况下的檩条及其安装...
  • 本发明涉及目标定位技术领域,特别涉及一种基于异构空间对比损失的跨视角对象级地理定位方法及系统,将查询图像和参考图像输入至地理定位模型,利用地理定位模型获取查询图像中目标对象在参考图像中的位置,所述地理定位模型采用双分支伪孪生网络分别提取输入...
  • 本发明涉及一种基于时序特征融合的3D‑YOLO无人机小目标检测方法及系统,属于计算机视觉和模式识别技术领域,解决了现有方法漏检误检,无人机小目标在动态、复杂场景下检测精度低的问题。包括对采集的包括无人机小目标的原始RGB视频流进行预处理时间...
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