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  • 本发明公开了岩溶隧道衬砌质量智能检测与图像分析系统,涉及图像处理与缺陷识别技术领域,系统包括多光谱图像采集模块、衬砌缺陷自动识别引擎和缺陷定量评估平台,多光谱图像采集模块采集可见光和近红外图像并进行融合增强,衬砌缺陷自动识别引擎采用双分支注...
  • 本发明涉及美学评价技术领域,具体为一种产品美学感知价值差异评价方法、系统、设备及介质。评价方法包括如下步骤:构建质量评价模型:质量评价模型包括特征提取网络、融合层、全连接层、输出层。特征提取网络用于提取产品外观图像的美学特征;融合层用于将进...
  • 本发明公开了金库门框扫描与安全盲区监测方法,属于金库安全防护领域,其具体包括:在金库门框设多模态扫描装置,内部及周边安全盲区设N个扫描传感器,用于收集人员进出时间、活动轨迹与操作流程信息;基于此建立人员行为模式模型并存储于数据库,依此设定人...
  • 本发明涉及地理信息处理技术领域,具体涉及一种基于多模态时空信息融合的地类识别方法,包括构建多模态地类识别模型框架,输入待识别地物的照片数据和对应的时空元数据;基于图像特征提取子网络对输入照片数据进行特征提取,得到图像特征;基于时空信息编码子...
  • 本发明提供一种多模态目标检测的方法及装置,所述方法包括获取待识别目标对应的RGB图像和红外图像,RGB图像的图像质量低于第一预设阈值,红外图像的图像质量低于第二预设阈值;将待识别目标对应的RGB图像和红外图像输入训练完毕的深层检测模型,输出...
  • 本发明涉及卫星遥感技术领域,提供一种双流空谱融合方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取全色图像和上采样多光谱图像,将其输入至双流空谱融合模型,输出目标高分辨率多光谱图像;其中,双流空谱融合模型采用空间流架构和光谱流架构,空间流架构...
  • 本发明涉及多维数据监测领域,尤其涉及一种基于多维数据监测的电池电芯分离系统和方法,该方法包括:将电池电芯表面的三维胶膜点云坐标与红外热像仪采集的电池电芯表面的胶膜红外图像进行坐标系配准,以确定电池电芯表面的像素点的红外温度三维坐标融合数据;...
  • 本发明公开了一种基于解耦的多图融合对比学习推荐系统的预测方法,涉及图像处理技术领域。本发明突破单一图结构的限制,提高高阶语义建模能力,通过将用户‑物品交互图(UI 图)解耦为用户‑用户图(UU 图)和物品‑物品图(II 图),并结合聚类视图...
  • 本申请揭示了一种基于深度学习的图像处理方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取待处理图像,并对待处理图像进行特征提取得到特征提取结果;基于特征提取结果确定待处理图像对应的图像特征和文字特征;按照预设融合策略对图像特征和文字特征进行跨模态融合...
  • 本发明涉及食品包装检测技术领域,尤其涉及基于图像分析的即食预制菜包装气密性识别方法,包括通过实时采集的红外图像计算清晰质量量化指标,以获取高质量包装图像;从包装图像中提取可见光边缘、红外温度及纹理等多模态缺陷特征,构建特征显著度矩阵,并基于...
  • 本发明公开了融合几何、上下文与频域多源特征的滑坡检测深度学习方法,属于地质灾害识别与滑坡遥感信息处理技术领域。解决了现有技术传统的滑坡检测方法识别精度较低中的问题;本发明构建基于GCF‑Net架构的滑坡检测模型,对滑坡检测模型输入待检测图像...
  • 本发明涉及洞渣岩性识别的技术领域,公开了基于多元数据融合与机器学习的洞渣岩性智能识别方法,包括步骤一,多元数据同步采集;步骤二,数据预处理;步骤三,多模态特征提取;步骤四,特征融合;步骤五,岩性智能识别;步骤六,模型在线自学习与优化。该基于...
  • 本发明公开了一种基于多种维度特征融合的小目标检测方法,包括:为有效地提取并融合小目标特征,设计了多维度特征融合模块(Multi‑Dimensional Feature Fusion, MDFF),其核心思想是通过对输入的两个特征图进行初步处...
  • 本申请涉及一种基于神经网络的道路介电常数反演及病害判别方法。所述方法包括:基于TransUNet基线扩展跳跃连接数量并引入门控注意力机制,增设多尺度特征融合模块、非对称深度‑空间注意力模块及深监督解码头;采用AdamW优化器与Warmup‑...
  • 本发明公开了一种结合偏振多模态的溺水检测方法及系统,属于溺水检测技术领域,旨在解决现有方法受水面反光、复杂水体环境影响导致准确率低的问题。方法包括:采集游泳者的偏振度图和强度图;将两图输入预训练的偏振融合网络,经特征提取、融合与重构得到融合...
  • 本发明提供了一种CNN图像识别场景中的数据投毒防御方法,属于机器学习的安全技术领域,解决了在卷积神经网络图像识别的学习训练阶段,攻击者向训练数据集中注入恶意样本或修改现有样本,以此影响模型学习过程,最终使模型的图像识别性能下降的技术问题。其...
  • 本发明公开了一种基于YOLO模型的电力杆塔基础滑坡隐患识别方法、系统、设备及介质,属于遥感图像处理领域,包括:采集遥感影像数据,形成时间序列监测数据集进行预处理,生成包含杆塔邻域区域的影像子块数据;基于影像子块数据构建训练数据集,并训练深度...
  • 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的垃圾发酵程度识别方法,属于智能控制技术领域。利用基于深度学习方法对垃圾发酵特征进行提取和识别,准确判断垃圾的发酵程度是否满足焚烧热值需求,精确定位满足热值需求的垃圾位置;相比传统人工判断方式,本发明有效...
  • 本发明公开了基于深度学习的车牌图像遮挡修复方法,具体为:构建包含大比例遮挡的带掩码灰度车牌图像、掩码图像、残缺边缘车牌图像及带掩码彩色真实车牌图像,分为训练数据集和测试数据集;设计EXTNet网络模型;第一部分为包括生成器与判别器的轮廓生成...
  • 本发明实施例提供了基于AI大模型的资源巡检方法。该方法首先基于AI大模型的输入要求配置相机画面参数,避免因帧数据格式不匹配导致的额外处理耗时;再加载经量化优化后的PyTorch框架AI模型,实现模型在移动终端的快速启动;接着对视频帧数据进行...
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