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  • 本发明属于矿区开采沉陷监测技术领域,具体涉及一种结合Deformable DETR和InSAR技术的矿区开采沉陷盆地识别方法,该方法通过构建混合样本集,将真实形变数据与基于动态概率积分法生成的模拟形变样本相结合,有效解决了训练数据不足的问题...
  • 本发明提供了一种温度异常报警方法、装置、计算服务器和存储介质,该方法包括:将高维红外图像输入构建的图像处理模块,输出时序计算结果特征图;对所述时序计算结果特征图进行差分计算,生成变化特征图;判断所述变化特征图中是否存在异常变化;若判断出所述...
  • 本发明涉及像素预测技术领域,尤其是提供了一种基于注意力机制增强的多重卷积神经网络像素预测方法。该方法包括构建初始特征提取模块FE‑Net,通过采用不同大小的卷积核,提取目标像素与其邻近像素之间的深层相关性;开发高效通道注意力网络特征融合模块...
  • 本申请公开了一种地物精细分类方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品,涉及图像分类技术领域,该方法包括:将待分类高光谱地物图像对应的三维地物图像块输入至预设地物分类网络,预设地物分类网络中设置有残差长短时记忆模块和残差内卷模块;通过残差长...
  • 本申请提供了一种图像检测方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品,涉及技术领域为:图像处理技术领域,方法包括:获取待处理图像;将待处理图像输入预设检测模型,确定待处理图像的检测结果;其中,预设检测模型是基于样本数据集利用深度检测模型指...
  • 本发明提出了基于超声多模态信息的肝脏肿瘤分类方法,属于肝脏肿瘤分类识别领域,使用卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM构建多模态共享诊断模型进行深度学习识别肝脏肿瘤。通过基于梯度的类别排序(Grad‑CAM)法,计算出多模态共享诊断模型...
  • 本发明提供使用超声波和人工智能模型的蝙蝠物种动静装置,利用超声波和人工智能模型的蝙蝠种动静装置存储了从蝙蝠身上发射的超声波波形数据基于可视化的超声波可视化数据,经学习决定所述蝙蝠种的种动静人工智能模型的存储器;并将所述超声波可视化数据作为输...
  • 本公开提供了一种物品处理方法及装置,其中,该方法包括:基于待分类物品的物品品类,筛选出所述待分类物品中的待处理物品;基于预先设置的配置信息,确定所述待处理物品的物品属性;基于所述待处理物品的物品属性,确定所述待处理物品的目标处理方法,并基于...
  • 本发明公开了一种基于自适应图学习的半监督图像聚类方法,包括迭代更新稀疏表示矩阵和成对约束矩阵至目标函数的值不变或达到最大迭代数,以更新后的成对约束矩阵作为输入的相似矩阵调用谱聚类算法将图像样本数据划分为若干样本组完成聚类输出;其中,所述目标...
  • 本发明公开了一种基于对偶特征选择的多模态遥感图像聚类方法,属于遥感图像信息处理中的多模态遥感图像聚类领域,具体包括:分别对初始高光谱与激光雷达特征图进行动态相关卷积处理,得到不同模态下初步特征图;根据不同模态下初步特征图进行多尺度卷积处理得...
  • 本发明属于机器学习技术领域,具体涉及复杂内部结构火车厢冻煤卸车厢体无损分散式清车系统,其系统包括:数据采集模块、数据分析模块和冻煤清理模块;本发明通过三维激光扫描获取车厢内部点云数据,引入表面异变度和结构不一致性两个指标来分析点云特征。结合...
  • 本发明提供了一种基于张量的多视图聚类方法及相关设备,可以对多视图进行更好的聚类。该方法包括:基于相似度构建多个特定视图中每个特定视图所对应的初始邻接图;对初始邻接图进行统一处理,以得到目标邻接图;对目标邻接图进行堆叠,以得到目标邻接张量;根...
  • 本申请公开了一种确定车辆的碰撞事件的处理方法、车辆、处理器和程序产品。其中,该方法包括:获取车辆的待识别图像;对待识别图像和多张历史图像进行聚类处理,得到聚类结果,其中,聚类结果用于表征多张历史图像各自与待识别图像之间的相似度,历史图像为车...
  • 本申请提供了面向钛棒切面的自适应缺陷检测方法、平台及介质,涉及缺陷检测技术领域,所述方法包括:搭建钛棒视觉检测平台;将目标钛棒固定在伺服运动装置上进行移动控制,采集钛棒切面图像数据;按照钛棒切面标准模板进行缺陷识别聚类;构建切面缺陷检测多通...
  • 本发明提供一种三维激光扫描仪目标物体关键几何特征智能提取的方法,属于风洞洞体内部成型面实测实量技术领域,本发明通过空间几何分析算法计算点连续性参数并结合阶跃特征识别和融合特征提取技术,运用图论中的最小生成树算法构建关联度矩阵,基于K‑mea...
  • 本发明公开了一种药瓶计数方法、系统、设备及计算机可读存储介质。该方法包括:获取预设的目标药瓶图像;对目标药瓶图像进行聚类处理,得到聚类中心数据;根据聚类中心数据,计算出与目标药瓶图像对应的交并比数据;将预设的阈值和交并比数据进行比较处理,得...
  • 本发明属于视图聚类技术领域,公开了密集编码器与实例到语义对齐的深度多视图聚类方法,包括:S1、构建模型,各个视图数据经过特定于视图的DenseEncoder学习每个视图的特征表示;S2、在特征级别的对比学习(FCL)模块中,特征表示经过投影...
  • 本申请公开了一种双模糊驱动的多视图平衡图像聚类方法、装置、介质和设备,通过构建各子视图样本矩阵;对子视图样本矩阵进行双重模糊标签解耦,得到重构特征,根据重构特征和各子视图样本矩阵构建双重模糊标签解耦函数,基于平衡簇学习算法进行图结构回溯,并...
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的视觉场景实时语义分割方法和系统,涉及图像处理技术领域,通过分别将预设高分辨率数据集和预设低分辨率数据集进行数据集划分和数据预处理,生成训练集、验证集和测试集;将训练集中的目标高分辨率训练子集和目标低分辨率训...
  • 本发明涉及视觉检测技术,尤其涉及一种元器件的视觉检测方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取元器件在普通光源下的原始图像,基于预设的特征模板在原始图像中建立原始坐标系,得到待测区域范围,然后从原始图像中截取待测区域范围的图像作为局域图...
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