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  • 本发明公开了一种基于人工智能的智慧安防管理方法,涉及安防管理技术领域。该基于人工智能的智慧安防管理方法,包括以下步骤:S1,交通拥堵评估;S2,交通信号故障评估;S3,交通管理评估;S4,应急安防反馈。本发明通过交通数据得到的交通拥堵指数判...
  • 本申请涉及一种转换装置和售电系统。所述转换装置包括:第一通信模块,用于与售电主站连接,接收所述售电主站发送的第一售电指令;数据处理模块,与所述第一通信模块连接,用于根据所述第一售电指令获取购电数据,并根据所述购电数据生成第二售电指令;所述第...
  • 本发明涉及教育信息化技术领域,尤其涉及一种基于多视图深度行为识别的在线学习行为识别方法及系统。该方法通过获取学生在线学习时的正面与侧面RGB视频数据及骨架数据,经过预处理后,利用深度学习技术提取视频和骨架数据的特征向量,使用模态间循环生成对...
  • 一种电力场景作业人员违规行为与带电距离监测方法,属于电力安全检测技术领域,解决如何实时监测电力场景作业人员违规行为和带电距离的问题;本发明通过采集电力场景监控视频中的作业人员视频,对视频帧进行图像预处理,构建图像训练数据集,训练YOLOv5...
  • 本发明提供一种宫颈细胞识别方法及系统,方法包括:识别待检测病理图像中的合格视野区域;提取合格视野区域中的每一个待测宫颈细胞的轮廓坐标信息,分割出并提取每一个待测宫颈细胞的特征向量;基于每一个待测宫颈细胞的特征向量,到查询集中查询,得到每一个...
  • 本发明公开了一种基于注意力机制的肾透明细胞癌病理图像的识别方法,包括:获取肾透明细胞癌的病理图像,进行分割和预处理得到病理图像块数据集;以卷积神经网络为框架,结合多尺度空间注意力机制、残差机制、小型神经网络和线性分类器构建深度学习识别模型;...
  • 本申请提供了一种基于知识蒸馏的的机器人形态识别方法及装置,所述方法包括:获取预训练大模型和待训练模型;所述预训练大模型为Transformer架构的大规模语言模型;基于知识蒸馏方式,将预训练大模型迁移至待训练模型,得到迁移模型;基于迁移模型...
  • 本发明公开了基于多模态数据融合的行车记录仪疲劳驾驶检测与提醒方法,包括如下步骤:S1、车载摄像头采集面部图像并预处理,进行人脸检测和区域定位;S2、采用动态图像分块技术,动态调整图像块大小和位置;S3、利用视觉变换器进行面部图像特征提取;S...
  • 本发明公开了一种高光谱图像水质反演的混合网络方法,涉及高光谱图像分析技术领域。该模型包括光谱特征提取模块、改进的Transformer编码器、LSTM模块、跨时间注意力模块和自适应特征融合模块。模型通过深度卷积网络提取空间和光谱特征,并利用...
  • 本发明公开了一种基于高效局部注意力机制与对抗学习的耕地提取方法。本发明包括以下步骤:步骤S1:样本制作;对耕地影像和标签数据进行预处理和分块处理,构建耕地样本库;步骤S2:数据增强;对耕地样本库进行数据增强,将增强后的耕地样本库按比例划分成...
  • 本申请公开了一种植物识别方法、装置及电子设备,属于人工智能技术领域。该方法包括:对植物图像中的植物进行识别,得到植物识别结果信息;其中,所述植物识别结果信息是根据所述植物的植物多模态特征信息生成的;显示植物识别结果信息;其中,所述植物识别结...
  • 本发明涉及桥梁装备技术领域,公开了一种基于音视频的伸缩缝监测装置及方法,包括以下步骤:步骤1,采集目标点位的图像信息及目标场景的音频信息,并形成病害数据库;所述目标点位包括桥梁上的伸缩缝及该位置的盖梁;所述目标场景包括车辆行驶通过伸缩缝的场...
  • 本发明公开了一种基于BiRG‑YOLO算法的输电线路典型故障识别方法及系统,包括:获取输电线路航拍图像数据,对输电线路航拍图像数据进行预处理,得到处理后的航拍图像,并分为训练集和测试集;引入YOLOv8n网络,使用BiFormer模块和Re...
  • 一种面向遥感像素级解译的单域泛化方法、系统、设备及介质,其方法为:设计多层随机卷积,对输入的源域样本集中的图像进行卷积操作,模拟不同遥感数据源间,获取纹理增强图像;设计随机归一化操作,对纹理增强图像风格增强,结合相应的像素级标签,构建辅助域...
  • 本公开涉及自动化影像分析技术领域,提出了一种喉气管狭窄自动评估系统及方法,包括:喉气管分割模块,被配置为对获取的CT影像进行喉气管区域分割,生成喉气管分割掩膜;喉气管重建模块,被配置为基于分割掩膜,采用形态学处理以及曲线优化相结合的方法提取...
  • 本发明属于基于特定计算机模型数据处理的技术领域,更具体地,涉及基于多模态预训练大模型的输电线路运维算法、装置及计算机可读存储介质。所述方法包括S1、获取输电通道场景下的隐患图像,并对图像隐患附以文本描述信息,构成图像‑文本的样本格式;S2、...
  • 本发明请求保护一种基于轻量化单目深度估计的虚实遮挡处理方法,包括以下步骤:进行模型训练,使用轻量级卷积神经网络结合小型视觉Transformer层作为网络模型,输入的单目图像预测出对应的深度图,应用像素级对比损失函数对模型进行优化,利用Op...
  • 本发明公开了一种基于多阶段动态剪枝与特征补偿的Swin‑YOLOv9目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤;步骤1:对输入目标图像进行预处理;步骤2:设计目标检测网络,目标检测网络用于对预处理后的目标图像进行特征提取;步骤3:基于注意力机制...
  • 本申请提供了一种基于预训练大模型的医学图像融合方法及装置,所述方法包括:获取待融合MRI图像和待融合CT图像;将待融合CT图像和待融合MRI图像输入已训练的图像融合模型,得到融合图像;所述图像融合模型由第一编码结构、第二编码结构、预训练大模...
  • 本申请提供一种多模态学习的模型训练方法、任务处理方法、设备及介质,属于人工智能技术领域,模型训练方法包括:获取第一模态的训练数据和第二模态的训练数据;将第一模态的训练数据输入至预训练的第一模态模型中得到第一特征向量;将第二模态的训练数据输入...
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