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  • 本发明公开了一种道路交通旅游标志牌智能监测运维系统,涉及智能监测的技术领域,解决了难以依据实时监测采集的视频图像数据,利用人脸识别技术、眼球追踪算法、目标检测模型分析头部姿态变化率、视线方向变化率、表面的灰尘覆盖程度值和褪色变化率;难以依据...
  • 本申请提供了一种可行驶区域的检测模型的训练方法、检测方法及设备,包括:获取车辆上的鱼眼相机所拍摄的样本图像,样本图像中有多个样本点,样本点的标签包括:样本位置标签以及样本类别。将样本图像输入到初始神经网络,获取多个预测点以及预测点对应的预测...
  • 本申请涉及一种确定道路摩擦系数的方法、装置、电子设备和存储介质,所述方法包括:获取拍摄装置发送的目标路段的道路图像;通过目标识别模型对所述道路图像进行处理,识别出所述道路图像中包含的至少一种裂纹类型,其中,不同的裂纹类型对道路摩擦系数有不同...
  • 本发明涉及人工智能与土木工程交叉领域,具体公开了一种基于人工智能的水电站建设安全管理方法及其系统;本发明通过违章检测模型对待检测的目标图像进行分析,判断目标图像中是否存在违章行为,如果存在违章行为就会输出违章报告,提示安全管理人员及时解决安...
  • 本发明公开了一种用于显著性目标检测和伪装目标检测的通用方法,涉及计算机视觉的技术领域,该方法包括:首先,自下而上整合多尺度信息,利用元变换器提取多层次特征,结合选择性多尺度特征融合模块和特征注意力增强模块优化特征表达;其次,细化初步检测的目...
  • 本发明涉及一种基于YOLO的拟穴青蟹表型参数计算方法,该方法包括:采集青蟹的多角度图像,获得青蟹图像数据集;通过标注的青蟹图像数据集,对基于点采样方法及引入二级池化机制融合的YOLO模型进行训练,获得青蟹关键点检测模型;基于所述青蟹关键点检...
  • 本发明提供基于深度学习的教育视频内容智能分析与标注系统,属于视频分析技术领域,包括:数据处理模块:基于预处理后的教育视频数据利用预训练的深度学习模型提取若干个场景特征;特征筛选模块:将提取的场景特征输入特征融合网络,基于预设条件进行特征筛选...
  • 本申请提供了一种基于YOLOv8的病虫害检测方法,属于目标检测领域;解决了果实病虫害检测中存在的小目标识别困难、果实密集分布、叶片遮挡严重、环境光照变化大、计算资源受限等问题;包括以下步骤:构建数据集并进行预处理;构建改进YOLOv8的目标...
  • 基于深度学习的农作物害虫监测与智能喷洒控制方法,其特征在于,包括以下步骤:通过多光谱摄像头与环境传感器实时采集农田图像及环境数据,环境数据包括温湿度、光照强度与风速;基于改进的YOLOv5模型对图像进行害虫检测,采用非极大值抑制(NMS)算...
  • 本发明公开了基于深度学习的卫星资料降水反演方法及系统,包括将指定时间内预设区域中卫星资料中获取的数据,作为待分析数据;通过所述确定数据确定第一降水区域,对所述不确定数据进行不确定性估计获得第二降水区域,在所述第一降水区域和所述第二降水区域内...
  • 本申请涉及一种基于因果解耦表征学习的偏差SAR目标识别方法。所述方法包括:对输入SAR图像进行特征提取、可学习二值掩码解缠、反事实特征生成、批加权平均标签生成和目标分类得到分类结果,该方法通过对所提高维特征的可学习二值掩码解缠实现混合特征的...
  • 本发明提出了一种基于生成式自监督学习与小波变换的高光谱目标检测方法,实现步骤为:获取预训练/测试样本集和微调样本集;构建基于小波变换的空谱重建模型并对其进行生成式自监督预训练;构建先验约束的高光谱目标检测网络模型并对其进行微调训练;获取高光...
  • 本发明涉及一种点标注遥感目标定向检测方法及装置,方法包括:获取点标注图像,将点标注图像输入改进后的ResNet50模型,获取类概率图;改进模型包括:在ResNet50模型的输出层依次连接空洞卷积层,基于典型相关分析的特征提取网络以及基于混合...
  • 一种基于光栅图像的房屋户型识别与三维重建方法及系统,属于房屋户型图像识别技术领域。本发明包括:步骤1.收集并筛选适合中国地区国情的高质量户型图,构建光栅户型图矢量数据集;步骤2.基于关键点检测网络对户型图中的墙体、门窗、比例尺进行识别,通过...
  • 本发明公开了一种面向精准采摘的多任务学习黄花菜分割与采摘参数测定方法,构建ADPPL‑MYOLO多任务自优化分割模型,所述ADPPL‑MYOLO多任务自优化分割模型包括IMSM密集多尺度特征提取模块、MBFE多维条形特征提取器模块、TSDS...
  • 本申请提供了一种神经网络模型的训练方法、装置和图像目标检测方法,能够减少在使用神经网络模型进行图像目标检测过程中的目标检测像素点损失,提升目标检测的准确度。方法应用于图像目标检测,包括:获取标注好的训练数据集,训练数据集包括样本图像和标注数...
  • 本发明提出了基于点引导的范例提示策略的少样本目标计数方法及装置,属于计算机视觉领域,包括:特征提取器提取查询图像深浅层特征得到查询图像特征;多尺度注意力融合模块通过不同尺度的卷积处理、空间和通道注意力加权,得到多尺度注意力加权特征;点引导的...
  • 本发明公开了基于Diffusion技术的架空输电线路故障图像样本扩充方法,本发明涉及电力巡检与计算机视觉技术领域,解决了存在的故障图像样本数量不足,导致识别存在差异的技术问题,本发明对数据进行了严格的筛选和标注工作和标准化处理,提升了数据的...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,揭露了一种基于机器视觉的广告设计图检测方法和装置,其中,所述方法,包括:采集广告设计图的原始图像,对原始图像进行图像增强,得到增强图像;根据生成的梯度强度和颜色通道直方图生成图像特征;逐个计算图像特征的特征评分,...
  • 本发明公开了一种基于图像识别的铁路货车平板车厢编号自动识别方法,包括如下步骤:S1、采集铁路货车平板车厢的图像数据,并进行预处理;S2、利用改进的CPSeg模型对预处理图像数据进行图像分割,并在改进的CPSeg模型中引入对比学习的预训练任务...
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