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  • 本申请涉及一种石油录井样品数据分析方法、装置、设备及介质,应用于石油录井技术领域,方法包括:获取岩样的图像数据以及监测数据;对所述图像数据进行特征提取,得到岩样特征,所述岩样特征包括局部特征以及全局特征;基于所述局部特征以及所述全局特征确定...
  • 本申请的实施例涉及X射线图像目标检测领域,具体涉及基于多尺度注意力融合的X射线图像目标检测方法与计算机设备。该方法的一具体实施方式包括:将预先获取的X射线图像输入至多尺度特征提取模型,得到第一X射线特征图、第二X射线特征图和第三X射线特征图...
  • 发明公开了一种乳腺癌图像识别方法及系统,所述方法包括:S1、输入乳腺癌图像数据并对其进行预处理;S2、通过多个预训练的卷积神经网络提取乳腺癌图像数据的特征;S3、通过粒子群优化算法选择乳腺癌图像数据的重要特征;S4、采用多个分类器对特征选择...
  • 本发明公开了一种基于GAN的医疗图像增强方法,包括基于肝脏病变分类设计CNN架构;进行传统医学图像数据增强;通过GAN生成肝脏病变图像;基于GAN的医学图像进行数据增强与模型训练。本发明利用生成对抗网络生成高质量的合成医学图像,特别是肝脏病...
  • 本发明提供了一种面向海洋船舶目标的检测方法,包括:S1、获取一段海洋视频序列,并划分为训练集和测试集;S2、通过在线混合样本复制粘贴的方式,对训练集进行数据增强;S3、构建第一多尺度特征提取网络和第二多尺度特征提取网络,将数据增强后的多帧训...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的卫星云图云分类方法,涉及云图检测技术领域,具体为S1、建立云层坐标系:S2、检测云层高度;S3、云图种类检测;S4、代入云图信息;S5、建立云图信息库;S6、构建学习网络;S7、代入其他气候情况;S8、进行天气...
  • 本发明公开了一种基于作用域预处理与arctan模型拟合的学习方法,包括以下步骤:第1步骤、进行基本数据预处理操作:对缺失值进行众数填充操作;对数据集进行异常值处理;对数据进行归一化操作;对缺陷样本进行SMOTE过采样操作;第2步骤、闭合式作...
  • 本发明提供一种用于无监督视频异常检测的多尺度U型自适应聚类学习增强框架,增强了对正常与异常编码特征的差异化表征能力,包括:自编码器架构、双尺度特征级联模块IDCN、以及基于MLP的深度聚类模块MLP‑ACA;所述自编码器架构为3D编码器‑2...
  • 本发明涉及一种基于浮选泡沫图像识别的工况判别加药方法,属于浮选工况智能识别技术领域,解决了工业现场标签稀缺、现有聚类模型难以反映实际工况的问题。包括:采集浮选泡沫图像并划分数据集,对无监督训练集进行无监督聚类,得到无监督聚类结果;构建工况耦...
  • 本发明一种特征多维聚类与特征选择并行下的一次性生成算法,包括以下步骤:第1步骤、进行遍历和样本膨胀操作;第2步骤、进行直立空间区域聚类;第3步骤、对每个堆进行相应的SVDD分类训练;第4步骤、对数据进行预测。该算法把两步操作的聚类特征选择转...
  • 本发明公开了图像边缘匹配度计算与巡视点位纠偏控制方法及系统,针对传统IMU粗调、单一模板匹配及SLAM算法存在的精度低、鲁棒性差问题,创新性的采用语义分割与多层级特征融合机制。通过云台相机采集图像后进行去噪处理,利用RANSAC算法计算初始...
  • 本发明提供一种基于OpenCV的保护压板状态判断方法,包括:步骤A:对保护压板开闭状态模板图像依次执行灰度转换、高斯模糊轮廓检测、Canny边缘提取、结构元素去噪及轮廓精细化描述,得到模板精细化轮廓;步骤B:对待识别保护压板图像执行步骤A的...
  • 本申请公开了一种图像匹配方法、电子设备和存储介质,该方法包括:获取模板图像和待匹配图像;将模板图像和待匹配图像进行匹配,得到初始匹配结果;其中,初始匹配结果包括待匹配图像的若干待匹配区域与模板图像中的参考目标的相似度;采用多个不同尺度的抑制...
  • 本发明提供了一种基于分型域加权的断路器散斑图像匹配方法及系统,该方法通过采集的高压直流断路器分合闸运动期间的数字散斑关键帧图像确定第一散斑图像对应的第一局部盒维数向量与第一灰度信息矩阵,以及第二散斑图像对应的第二局部盒维数向量与第二灰度信息...
  • 本发明提供一种作业批改留痕方法、装置和设备,方法包括:采集待批改作业的作业图像和作业图像特征,获取作业图像的批改结果;采集待留痕作业的留痕图像特征,将留痕图像特征与作业图像特征进行匹配,得到与待留痕作业匹配的作业图像;基于待留痕作业的采集顺...
  • 本发明公开了一种基于频域自适应的立体匹配无监督域自适应方法。本发明方法在原有MobileStereoNet模型的基础上改进,在图像输入阶段使用跨分块语义融合,显著提升模型对遮挡区域、弱纹理区域等场景的匹配鲁棒性。在特征提取部分嵌入二维快速傅...
  • 本发明涉及农业信息技术领域,具体是一种基于计算机视觉的植物生长检测系统。该系统包括图像采集模块、深度特征提取模块、时序对比学习模块、生长异常检测模块和结果输出模块。系统通过深度卷积网络提取植物图像的多尺度特征表示,使用时序对比学习方法构建正...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,提供一种图像识别处理方法、装置及图像识别处理平台,包括:获取客户端发送的图像识别请求,其中,图像识别请求包括图像结构化数据以及与图像结构化数据对应的待处理图像;对图像结构化数据进行结构合法性校验,得到校验结果;在...
  • 本发明提供一种基于计算机视觉的胶体金检测的方法及系统,涉及胶体金检测的技术领域,包括实时采集待检测样本的胶体金测试纸条图像,对所述胶体金测试纸条图像进行预处理,得到目标胶体金测试纸条图像,从所述目标胶体金测试纸条图像中定位检测线区域和质控线...
  • 本申请公开了一种目标追踪与预警方法、系统以及设备,涉及计算机视觉和视频分析技术领域,包括:获取目标图像序列;基于目标图像序列,通过多尺度特征提取与迭代优化机制进行稠密光流估计,生成高精度稠密光流场;基于高精度稠密光流场,结合预设的目标感知模...
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