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  • 本发明涉及计算机视觉和工业检测技术领域,尤其涉及一种基于两阶段深度学习的工业缺陷检测方法及系统,包括以下步骤:接收多光源图像对;对各光源通道进行四维度质量评估与筛选,融合生成高保真图像并进行预处理;输入预设的改进 U‑Net网络,得到最终缺...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的三维声呐时序点云目标分类方法和系统,包括:利用点云预处理模块对三维声呐点云执行粗滤波、反射强度归一化、以及K近邻降噪过程;利用时序特征编码模块将预处理后的点云帧编码为体素特征,并在时间维度上引入帧级位置编码;利...
  • 本发明涉及数字化识别与智能分类技术领域,具体涉及一种非遗花纹的智能识别与分类方法,包括构建多维刺绣花纹知识库,通过计算视差图和高度图得到立体感强度系数,并结合方向梯度直方图计算针法复杂度指数作为物理向量,同时利用花纹识别模型输出各独立花纹部...
  • 本发明属于图像识别技术领域,本发明公开了一种传统非遗花纹自动识别算法;包括:构建包含特征分布信息和共生关系强度的特征星座图;获取待识别图像,基于频率域特性构建底布共振场,基于色彩及梯度特性构建花纹显著场;对花纹显著场进行协同增强处理,利用底...
  • 本发明涉及一种亿像素全景态势感知系统,涉及姿态感知技术领域,系统包括:预处理模块,用于得到经初级标准化处理的采集流;归一化模块,用于根据采集流,生成包含亮度一致性参数、纹理复杂度参数与视角置信参数的归一化数据包;配准分析模块,用于对归一化数...
  • 本发明公开了基于散射特征引导的双路特征提取SAR船舶分类方法,包括以下步骤:步骤S1、散射中心特征提取:基于属性散射中心模型与理想点散射中心模型融合的实图像域散射中心模型;步骤S2、拓扑图构建:根据提取的散射中心坐标及强度参数构建图结构数据...
  • 本发明公开了一种基于教师学生网络模型的海面雷达目标分类方法,包括:对海探测雷达原始回波,得到雷达视频数据和雷达目标检测点迹数据;进行目标的分类标注;并形成数据集;对于目标分类数据集中样本数据进行抽取,并构建训练数据集和测试数据集;基于教师学...
  • 本发明提供了一种棉花株型数字化三维精准分类方法、装置、设备及介质,涉及株型分类技术领域,包括:构建待分类的棉花植株对应的三维点云模型,以利用三维点云模型提取棉花植株对应的关键株型参数,关键株型参数包括株高和果枝水平距离;根据关键株型参数确定...
  • 本发明涉及骨科医疗技术领域,更具体地说,涉及一种用于骨科分析和治疗设计的系统,用于解决现有技术不能精准刻画病变发展,无法实现状态动态更新与可解释性因果链挖掘,不能区分疾病进展模式和揭示主要致病机制,无法为个性化治疗提供科学支持的问题;本发明...
  • 本申请公开了一种农作物雌穗吐丝识别方法、装置、电子设备和存储介质。该方法由机器人上中央处理控制单元执行,所述机器人上还搭载全景图像采集单元;所述方法包括:获取所述全景图像采集单元采集的田间农作物的原始全景图像;根据所述原始全景图像确定植株感...
  • 本申请公开了一种热转印纸涂料后缺陷检测方法及系统,属于缺陷检测技术领域。包括构建数据集和轻量化缺陷检测网络,根据数据集对轻量化缺陷检测网络进行训练和测试;获取预处理后的目标涂料热转印纸图像,根据轻量化缺陷检测网络对所述目标涂料热转印纸图像进...
  • 本申请公开了一种基于图像识别的嗜尸性麻蝇分类方法及系统,涉及图像识别领域。所述方法包括:获取待分类的嗜尸性麻蝇的图像数据信息;对图像数据信息进行数据增强与预处理,得到图像数据处理信息;将图像数据处理信息输入至图像识别分类模型中,输出分类结果...
  • 本发明公开了基于双模态时序协同融合的蔬菜病害潜育期检测方法及系统,通过搭建采集环境获取叶片图像构建训练样本数据集,构建霜霉病潜育期光谱特征自适应增强(AW‑FPF)模块,经光谱时序自适应小波解耦分解高光谱信号为低频和高频分量,通过光谱多尺度...
  • 本发明公开了一种衬衫黄斑污渍智能识别方法,涉及智能识别技术领域,具体包括如下步骤:选取带有CAP参数的衬衫图片,构建衬衫黄斑污渍图像训练集;所述CAP参数包括目标距离、ISO感光度和曝光时间;基于所述衬衫黄斑污渍图像训练集,使用YOLO‑C...
  • 本发明属于计算机视觉与模式识别技术领域,涉及一种利用文本识别模块的洗发水快消品细粒度分类优化方法。该算法融合文本特征与深度学习图像识别技术,先利用识别方法提取快消品视觉特征,再通过OCR识别算法提取快消品包装上的文本信息,最后融合文本特征与...
  • 本发明提供一种基于区域异常生成和多层级反向蒸馏的缺陷检测与定位方法,涉及工业缺陷检测技术领域。本发明提出的新的合成异常的方法,通过生成大小不同、形状各异的伪异常图像,模拟现实场景中异常区域的随机性,为模型提供丰富训练数据;提出单尺度修复策略...
  • 本发明涉及一种基于扩散异质困难实例挖掘的病理分类预测方法,包括如下步骤:选取公开的病理图像WSI数据集;利用预训练特征学习模型遍历D中每一个包,得到所有的实例特征集合构成训练集D’;构建困难实例挖掘模型M,M包括基于原型的困难实例挖掘模块M...
  • 本发明公开了利用MRI影像组学对子宫肌瘤和子宫肉瘤进行分类的方法,包括:通过三维影像处理工作站采集两类病变患者的MRI原始影像数据,提取特征数据;将影像数据输入MRI影像感知图卷积网络,经多尺度卷积核动态调整提取特征,生成初始影像特征图;初...
  • 本申请公开了一种图像分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:从待分类图像中获取多个采样像素,每个采样像素包括像素坐标和颜色值;将多个采样像素的像素坐标和颜色值组合构建为张量数据;利用基于KAN神经网络的图像分类模型,根据张量数据进行图像...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,提供了一种内河环境目标识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括获取内河环境待识别的目标图像;将待识别的目标图像输入预训练的目标检测模型SMCF‑YOLO,输出用于标识目标图像的类别信息;根据类别信息,确定目标...
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