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计算;推算;计数设备的制造及其应用技术
  • 本发明提供一种面向结构损伤检测的跨颜色空间信息缺失分辨方法及系统,涉及图像处理技术领域,该方法包括构建图像训练集,包含原始灰度图像及其对应的检测标签、以及由原始灰度图像转换生成的伪彩图像及其相同检测标签;将原始灰度图像和伪彩图像输入跨颜色空...
  • 本申请的实施例揭示了一种图像处理方法装置、存储介质、设备及产品。该图像处理方法获取目标对象图像以及获取模板对象图像,根据目标对象图像对模板对象图像进行特征更换处理,得到初始特征更换图像,以对模板对象中的对象身份特征进行初步替换,然后,将模板...
  • 本发明属于动物学技术领域,公开了一种基于多视角骨架分析与视频理解的犬类行为识别方法及系统,设置有至少6个高清摄像头,同步启动所有摄像头,对犬类的行为进行连续视频采集;将采集到的视频数据保存至本地服务器,确保数据安全与可访问性;相机标定步骤:...
  • 本发明公开了一种基于语义切分的法律文书自动摘要方法和系统,属于自然语言处理领域。本发明获取民事一审裁判文书作为输入,使用连续句子分类的方法,对裁判文书进行语义切分,将裁判文书划分为争议类别,原告诉求,被告陈述,事实与理由,裁判依据、裁判主文...
  • 本发明公开了一种低光照场景下基于多模态特征融合的步态识别方法,属于步态识别领域。该方法首先从采集到的视频中获取一个批次的图片生成初始检测集合,将初始检测集合输入到人物检测提取网络中来提取图片中的步态轮廓图并对步态轮廓图进行降噪处理以提高低光...
  • 本发明公开了一种对比学习结合掩码图像建模的自监督人脸表情识别方法,该方法为:构建对比学习结合掩码图像建模的自监督人脸表情识别模型;在模型上进行无监督的预训练;对预训练后的模型在带标签的验证集上进行线性探测评估和微调评估;采用微调评估后的模型...
  • 本发明公开了一种基于流量多模态特征融合的社交机器人发现方法及系统。本方法为:1)获取T个类型机器人的加密网络流并对其进行标记,得到社交平台上机器人加密流量数据集;其中,fz为第z个机器人的行为序列样本;构建一OBTT模型,其包括原始流量转灰...
  • 本发明公开一种基于数据挖掘的尾矿库安全风险早期征兆识别系统,包括:获取模块,用于实时获取尾矿库多源监测数据;特征提取模块,用于对所述尾矿库多源监测数据进行特征提取,得到目标特征;识别模块,用于将目标特征与预设尾矿库安全风险早期征兆数据库进行...
  • 本发明公开了一种计算题批改方法、存储介质及设备,通过在未作答状态下的模板图像中进行计算题题干的识别和计算,可以准确得到计算题正确答案,有效减少人工干预,节约人力成本,并保证计算题自动批改的准确率。另外,本发明通过题目区域的匹配,可以准确建立...
  • 本申请涉及回转窑设计技术领域,具体为蓄热式煅烧回转窑多场耦合协同设计平台及方法,方法包括:根据回转窑的结构参数和工艺要求,建立窑内固体物料流动与传热传质的数学模型,并构建回转窑与蓄热室之间的耦合传热模型,引入计算流体动力学方法,对窑内气固两...
  • 本发明提供了一种图像分割处理方法及其对应的模型训练方法、系统,涉及图像分割处理技术领域,该方法在图像分割处理过程中所用的网络模型引导形成更加清晰的类内聚类结构与判别性更强的特征边界,从而充分发挥对比学习在特征表示优化方面的优势,提高了图像分...
  • 本发明提供一种地理坐标渐进校正的耕地类型超分辨率制图方法及装置,涉及地球空间信息技术领域,该方法包括:基于研究区域内的低分辨率地表反射率数据确定月合成多时相低分辨率遥感影像样本和地理坐标图样本;基于月合成多时相低分辨率遥感影像样本和地理坐标...
  • 本发明提出基于姿态估计的可转移对抗攻击方法及系统。首先收集相关图像数据并进行必要预处理,同时准备好基于Transformer架构的姿态估计模型。接着当图像输入模型提取特征时,开启两个关键分支操作:一方面,针对特征输入梯度进行正则化处理,有效...
  • 本发明公开了基于物理信息神经网络的复杂装备概率疲劳寿命预测方法,属于复杂装备疲劳分析领域,首先,对复杂装备材料的疲劳寿命数据按应力进行分组,使用非参数概率估计、线性回归和最大熵建模进行自适应混合不确定性量化,接着,基于拟合得到的标准差数据训...
  • 本发明涉及基于物理约束生成对抗网络的桥梁冲刷坑三维重建方法,包括:采集光学数据及多波束声呐数据,生成联合标定文件,并进行预处理;进行多源数据融合处理,获取训练集和测试集;构建物理约束生成对抗网络;将测试集输入物理约束生成对抗网络,获取点云数...
  • 本发明属于深度学习领域,提供一种用于带状物体分割的神经网络训练方法和系统。针对现有技术在带状结构特征提取中训练低效、资源消耗大、泛化能力差等问题,本发明提出了一种创新的多级分层模型结构。该模型通过从粗到细的特征提取策略,实现了对带状结构的高...
  • 本发明涉及基于数据驱动和机理模型融合的含油饱和度预测方法,包括以下步骤:将机理模型计算出部分井段的含油饱和度值以及对应深度点影响含油饱和度的主控因素输入机器学习预测模型,对机器学习预测模型进行训练;利用训练好的机器学习预测模型对含油饱和度进...
  • 本发明提供了一种用于3D场景理解的点云多模态特征融合网络方法,包括以下步骤:步骤1:收集现有的点云数据集,其中数据集包括S3DIS数据集和ModelNet40数据集,数据集中的数据包括含颜色信息的点云数据;步骤2:根据点云数据从前视图、后视...
  • 本发明的边缘先验与CNN‑Transformer融合的LDCT伪影抑制方法,属于低剂量CT降噪领域,首先将transformer与卷积融合模块引入到多尺度的编解码网络中提取高频部分的不同尺度的纹理和边缘信息。其次为了提高高频分支的边缘感知力...
  • 本发明公开了基于深度神经网络的架空客运索道吊厢动态负载预测方法,包括如下步骤:步骤一:采集并预处理架空客运索道中多个吊厢的运行数据;步骤二:将运行数据输入至TimesNet网络;步骤三:计算初始负载预测值序列的相邻时间点之间的数值差值,标记...
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