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  • 本公开实施例涉及一种图像跨模态显著性检测方法、装置、设备及介质,该方法包括:获取色彩图像和色彩图像对应的深度图像;确定色彩图像对应的第一相位图,并确定深度图像对应的第二相位图;根据色彩图像、深度图像、第一相位图、第二相位图进行基于预设分布的...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,具体公开了一种应用于激光治疗的病灶图像数据处理方法,包括以下步骤:获取患者的图像,在图像中标注出病灶区域,并获取图像的光照分量和反射率分量;基于反射率分量获取归一化反射率分量;分别对光照分量中的正像素和负像素进行...
  • 本发明涉及一种基于传统图像处理的试管位置识别方法,属于计算机视觉技术领域。该方法解决现有技术依赖特制标识物或深度学习模型导致的成本高、通用性差及实时性不足的问题。技术方案包括:系统配置与图像采集,预先获取无试管参考图并划分感兴趣区域;图像预...
  • 本申请涉及一种浓烟环境下的电气设备开关识别与控制方法、装置、设备、存储介质和程序产品,涉及人工智能技术领域。本申请能够提高电气设备开关识别的准确性和鲁棒性。方法包括:获取通过红外相机在浓烟环境下采集的原始红外标记图像,将原始红外标记图像通过...
  • 本发明涉及一种基于对抗式双教师知识蒸馏的域自适应目标检测方法及系统,方法包括:获取源域数据,利用源域数据对Deformable DETR模型进行自学阶段训练,获得基础学生模型;基于基础学生模型生成主干教师模型与辅助教师模型,并在基础学生模型...
  • 本发明涉及遥感图像处理技术领域,提供一种空谱特征协同的高光谱目标探测方法及装置,该方法包括:获取高光谱影像;将高光谱影像输入至目标检测模型,输出目标检测结果。本发明提供的空谱特征协同的高光谱目标探测方法,能够深入挖掘高光谱影像中不同局部光谱...
  • 一种基于融合稀疏增强与几何注意力的改进PointPillars三维目标检测方法,属于深度学习、三维目标检测领域。本发明提出融合稀疏Pillar增强机制(SEPA)和点感知空间注意力机制(PASA)的SP‑PointPillars改进框架。融...
  • 本发明公开了一种基于频域和空间域自适应增强的遥感小目标检测网络及方法,属于人工智能技术领域。该网络基于FCOS轻量化检测框架,通过空间域与频域特征的协同提取、自适应增强与融合,在大幅降低参数量和计算复杂度的同时,显著提升小目标检测精度与效率...
  • 一种基于改进视觉RWKV的双分支编码红外可见光小目标检测方法。其包括分别组成单模态红外小目标图像训练集和双模态红外‑可见光小目标图像训练集;构建初始红外‑可见光小目标检测网络模型;获得训练好的红外‑可见光小目标检测网络模型;对模型进行测试,...
  • 本发明提供基于视觉深度学习的机器人场景理解方法及系统,涉及机器人视觉识别技术领域,包括通过多层金字塔特征分解和局部区域间双向特征传递,建立目标关系矩阵;利用历史场景数据计算目标转移概率矩阵优化当前场景目标属性。本发明实现了场景内目标间关系的...
  • 本发明属于图像数据处理技术领域,特别涉及一种水面移动目标的检测方法,包括:对激光雷达及同步惯性测量单元获得的目标原始点云数据滤波、对齐、体素化并构建全局体素地图,为每个体素分配不同维度的观测属性,从时空角度获得初选动态体素集合,在集合内提取...
  • 本申请涉及识别定位技术领域,其具体地公开了一种机器人的多目标识别与定位方法及系统,其首先利用摄像头与雷达设备,将离散的三维点云数据实时转化为与二维视频帧像素级对齐的密集深度图。基于此,动态地将图像分割为多个深度区域,并为每个区域生成定制化的...
  • 本发明提供一种应用于多目标检测的数据处理方法及系统,首先获取包含多个服务场景图像单元的待检测图像集合,其中每个单元存在至少两类关联目标,基于业务需求构建场景关联规则,涵盖属性、空间和时序关联条件,根据场景关联规则对关联目标进行关联分析,提取...
  • 本发明属于遥感图像智能处理与计算机视觉技术领域,基于不确定性感知混合专家的多模态遥感目标检测方法。在统一检测模型的共享主干网络中构建模态特定路由器,为不同模态分配独立的门控网络以解耦决策空间,消除跨模态梯度竞争;设计不确定性感知训练策略,利...
  • 本发明涉及人工智能与计算机视觉技术领域,为解决传统单纯增加参数规模的扩展策略无法有效突破该语义细化瓶颈的问题,提供基于多模态思维树的视觉感知方法及系统。基于多模态思维树的视觉感知方法包括获取待处理的原始图像和目标指代文本,构建多模态思维树;...
  • 本发明提出了一种基于风格增广的小样本目标检测方法,包括以下步骤:提取查询图像的内容特征和支持图像的风格特征,融合内容特征与风格特征生成风格增强样本,提取风格增强样本的嵌入特征,计算嵌入特征与各类别中心向量之间的角相似度;对目标类别的角相似度...
  • 本发明提供了一种解耦槽注意力学习全局以物体为中心的表示方法及装置,具有这样的特征,包括以下步骤:步骤S1,构建初始图像分割与识别模型;步骤S2,根据多个现有图像构建训练数据集;步骤S3,根据训练数据集对初始图像分割与识别模型进行训练,得到训...
  • 本申请涉及医学图像领域,公开了一种基于医学图像的血管分割方法,包括:使用分割模型对三维医学图像进行初步血管分割,生成初步的血管分割结果;根据初步的血管分割结果对血管进行定位,生成第一图结构;使用基于图通道注意力网络和图空间注意力网络的双流编...
  • 本发明公开了一种基于transformer的医学图像分割方法、系统及存储介质,属于医学图像分割技术领域。方法包括:S1:通过图像编码器提取目标医学图像中的高维特征得到图像特征;S2:提示编码器将用户输入的边框坐标或特定位置点转换为特定的向量...
  • 本发明涉及图像处理领域,为了提高图像分割精度,提供了基于图像超分辨率分割的视觉检测方法及系统,在分割模型中融入超分辨率技术,实现了基于原输入尺寸直接输出高分辨率分割结果,提升了图像分割精度和重复精度,增强了视觉检测的精度和可靠性。
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