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  • 本发明公开了一种基于聚合特征与双重锚定的联合表情定位与识别方法及装置,针对第一视角视频中单人脸细粒度表情分析需求,构建了端到端的深度学习框架,实现宏表情与微表情的统一定位与识别;该方法首先将获取到的单人脸视频数据通过聚合局部与全局特征的逐帧...
  • 一种基于多模态融合的热舒适度两阶段优化评估方法。第一阶段优化通过以脸部红外热成像输入的神经网络构成的通用热舒适模型中,引入注意力机制进行改进;利用目标检测算法自动提取RGB图像中的个性化特征性别,与第一优化阶段改进型神经网络模型从红外图像中...
  • 本发明公开了一种兼顾定位精度和分类精度的轻量化图像识别方法,该方法包括下述步骤:获取苹果图像数据并进行数据增强;对数据增强后的苹果图像数据进行数据预处理,并划分为训练集、验证集和测试集;构建苹果图像识别网络模型,将YOLOv5网络模型中所有...
  • 本发明公开了一种实现模型低复杂度与高精度双目标优化的图像识别方法,包括下述步骤:获取沃柑图像数据并进行数据增强;对数据增强后的沃柑图像数据进行预处理并划分为训练集、验证集和测试集;构建沃柑图像识别网络模型,将YOLOv5网络模型中的SPP模...
  • 本发明公开了一种提高小目标检测精度和坐标变化速度的方法,该方法包括下述步骤:获取苹果图像数据并进行数据增强;对数据增强后的苹果图像数据进行数据预处理,并划分数据集;构建苹果图像识别网络模型,将YOLOv5网络模型中SPP模块后的第一个Con...
  • 本发明公开了一种实现模型识别速度与精度平衡的图像识别方法,包括下述步骤:获取沃柑图像数据并进行数据增强;对数据增强后的沃柑图像数据进行预处理,并划分为训练集、验证集和测试集;构建沃柑图像识别网络模型,在YOLOv5网络模型输入层之后加入CB...
  • 本发明公开了一种增强物体检测和分割任务特征提取的图像识别方法,包括下述步骤:获取苹果图像数据并进行数据增强;对数据增强后的苹果图像数据进行数据预处理,并划分为训练集、验证集和测试集;构建苹果图像识别网络模型,将YOLOv5网络模型SPP模块...
  • 本发明公开了一种增强小目标检测与特征提取能力的图像识别方法,该方法包括下述步骤:获取苹果图像数据,对苹果图像数据进行数据增强;对数据增强后的苹果图像数据进行数据预处理;将数据预处理后的苹果图像数据划分为训练集、验证集和测试集;构建苹果图像识...
  • 本申请涉及一种视频字幕处理方法,本申请通过合并字幕文字框,其中合并字幕文字框能够包括一帧视频帧图像中的所有字幕文本,避免当对待识别图像进行文字识别时出现缺字漏字的情况。通过对合并字幕文字框的位置进行标定,当裁剪待识别图像时保证所述待识别图像...
  • 本发明提供了一种基于多传感器融合的无人智能电站轮式巡检机器人障碍物检测方法及系统,属于障碍物检测技术领域。一种检测方法步骤为:先获取巡检机器人的传感器数据,对其中的深度数据进行类型转换和坐标变换,最后使用BP神经网络算法将深度数据和激光雷达...
  • 本发明公开了一种基于transformer特征增强的人形机器人野外障碍识别方法,包括以下步骤:步骤S1:首先使用相机获取环境的图像数据和激光雷达获取环境的点云数据;步骤S2:将在沙漠环境中采集的数据,制作成为后续模型训练检测的三维数据集;步...
  • 本发明公开了一种基于大模型的高速公路视频检测方法及系统,涉及智能交通技术领域,旨在解决传统检测技术在复杂场景下识别准确率低、人工监控成本高且易出错,无法及时精准检测交通异常的技术问题,包括以下步骤:S1:获取高速公路交通监控相机数据构建高速...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv11n的轻量化拥挤场景行人检测方法,具体包括以下步骤:(1)建立拥挤场景行人图像数据集;(2)为数据集中的图像添加标注信息;(3)构建基于改进YOLOv11n的轻量化拥挤场景行人检测模型;(4)采用训练集和...
  • 本发明是一种基于连续时间序列光谱指数的红树林空间扩张‑萎缩的监测方法,包括:步骤(1):遥感影像预处理;步骤(2):生成原始时间序列;步骤(3):去除时间序列中的异常观测数据;步骤(4):构建年内对红树林敏感的植被指数时间序列;步骤(5):...
  • 本发明公开了一种融合多源遥感数据的农业资源环境监测方法及系统,涉及农业资源环境监测技术领域,本发明对多源遥感数据整合,提高了待检区域内各子区域的生长周期的评估准确性,为后续对待检区域的进一步监测提供强力的数据支持,便于动态联合遥感远层技术和...
  • 一种文本驱动的高光谱图像地物分类方法,本发明属于图像分类技术领域,具体涉及文本驱动的高光谱图像地物分类方法。本发明的目的是为了解决现有地物分类方法分类精度低的问题;过程为:一、得到预处理后的HSI;二、得到增强后的每个patch中的HSI;...
  • 本发明提供了一种基于改进YOLOv8的冬小麦生长阶段分类方法,该方法包括:对农作物进行多角度和多尺度的全方位拍摄,获取覆盖农作物多个生长阶段的原始图像;对原始图像进行数据预处理,得到数据集;对YOLOv8n‑cls模型进行改进,得到改进模型...
  • 本发明涉及一种基于视觉图像的高空绝缘子检测方法及系统,其中方法包括以下步骤:采集包含高空绝缘子的原始图像并进行预处理,通过预处理后的数据构建训练样本集;构建视觉检测模型,包括CNN卷积神经网络模块和自注意Transformers模块,所述C...
  • 一种基于深度图卷积神经网络的成像质量评估方法属于成像质量评价领域。本发明以图卷积神经网络为基础,网络模型由图结构特征提取与融合模块、特征嵌入与池化模块两部分组成,通过结合弱监督预训练和全监督微调的训练策略,构建了一种基于深度图卷积神经网络的...
  • 本发明公开了一种基于轻量化深度学习模型的在线目标识别方法,属于人工智能与视障辅助领域,包括定制化轻量化模型构建步骤:运用深度可分离卷积、剪枝技术设计适用于视障辅助设备的轻量化深度学习模型,减少模型参数数量与计算复杂度,通过在大规模通用图像数...
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