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  • 本发明属于多媒体信息智能处理与分类应用领域,涉及一种基于TSK规则迁移的多媒体领域标签信息标注方法。该方法包括标签集划分、规则迁移建模和多标签分类三部分。首先,依据多媒体多标签数据的标签分布特性,构建标签分离机制,将标签集划分为常规标签与稀...
  • 本发明涉及生活场景空间安全防护技术领域,具体为自适应场景感知的安全防护方法及系统;所述方法包括:建立远场映射条目集合以及远场静态纹理数据库,计算得到候选对象对应的远场相似度标记与串扰降权系数;提取边缘梯度响应并判定双峰结构,生成第一反射标签...
  • 本申请公开了一种肌腱病亚型有创分类模型训练和应用方法及相关装置,涉及肌腱病亚型分类技术领域,该方法包括:以目标样本子图像作为输入,以目标样本子图像的类型作为标签,对第一初始模型进行训练,得到第一训练后模型,对样本组织学图像数据进行分割,得到...
  • 本发明公开了一种概念瓶颈网络驱动的SAR图像目标识别方法,涉及计算机视觉与遥感图像处理技术领域,该方法包括:利用图像编码器将待测SAR图像转换成SAR图像数据;将SAR图像数据输入至训练好的概念瓶颈网络模型中,得到待测SAR图像的预测目标类...
  • 本发明提供了一种非接触式计算机视觉食物营养素识别方法和系统及设备,包括:拍摄采集膳食图像;对所述膳食图像进行识别;根据识别得到的膳食,确定膳食在第一层级分类中的类型,记为第一类型;根据识别得到的膳食的第一类型,确定膳食在第二层级分类中的类型...
  • 本发明涉及计算机视觉领域,揭露了基于多尺度注意力机制的目标图像识别方法,包括:获取待识别的目标图像,对目标图像进行尺寸归一处理,得到归一目标图像,对归一目标图像进行颜色增强,得到增强目标图像;将增强目标图像输入到改进的目标检测网络,利用目标...
  • 本申请提供了一种高光谱图像分类方法,可以应用于人工智能技术领域或金融科技领域。该方法包括:通过预先训练的小样本网络、预先训练的自监督模型分别对所获取的高光谱图数据进行特征提取,以获取小样本特征、增强特征;其中,小样本特征通过小样本网络捕获高...
  • 本申请公开了一种肌腱病亚型无创分类模型训练和应用方法及相关装置,涉及肌腱病亚型分类技术领域,该方法包括:以样本影像组学数据作为输入,以样本肌腱病亚型作为标签,训练得到第一训练后模型,以样本临床电子病历数据作为输入,以样本肌腱病亚型作为标签,...
  • 本发明涉及生态控草决策管理技术领域,涉及一种基于人工智能的生态控草决策管理系统及其应用,包括:图像采集模块,用于采集农田杂草苗期生长状况图像、杂草花果期生长状况图像以及作物收获后的土壤样品图像;远程定量监控模块,用于接收所述图像采集模块采集...
  • 本发明公开基于病理图像的基因重排状态预测方法、设备以及装置。包括:获取HE染色病理切片图像,进行多尺度图像分块处理,通过预训练视觉编码模型提取图像特征,经线性变换和激活函数统一维度;构建多专家结构对不同尺度特征独立建模,通过门控机制融合输出...
  • 本发明涉及智能医学技术领域,尤其涉及一种基于大模型驱动的克罗恩病肠道纤维化病情预警方法,包括:获取克罗恩病患者的肠道MRI影像序列;将肠道MRI影像序列输入预训练的肠道结构解析大模型,定位初始肠道纤维化区域位置;基于肠腔狭窄进展指数确定克罗...
  • 本申请具体涉及一种机具的开关状态识别方法、装置、计算机设备、存储介质,该方法包括:获取当前待识别的机具的目标图像信息;将目标图像信息输入目标模型,得到识别出的待识别机具当前所处于的目标状态类别、目标状态类别的置信度以及待识别机具的边界框,其...
  • 本发明公开了一种基于共识模型和半监督联邦学习的图像分类方法,其中,该方法包括:获取待分类图像;其中,所述待分类图像为包含目标对象的无标签图像;将所述待分类图像输入预先训练的目标分类模型中,得到所述待分类图像与至少一个图像类别对应的待比对置信...
  • 本发明涉及烟草制造和质量控制技术领域,具体涉及一种卷烟装潢的色差检测方法及系统。该方法首先获取卷烟装潢的图像,对卷烟装潢的图像进行预处理,得到卷烟装潢图像;提取所述卷烟装潢图像中的颜色信息,划分出颜色簇;根据颜色簇的聚类中心点与标样像素点的...
  • 本发明提供一种基于标准模板的病灶识别方法以及影像报告生成方法,具体包括:接收患者医学影像;确定所述患者医学影像所属的部位,选取与所述部位对应的标准模板,所述标准模板包括解剖标志结构;提取所述患者医学影像中的关键内部结构轮廓,并将所述关键内部...
  • 本发明提出了一种基于多模态数据融合的输电线路微气象识别方法及系统,该方法包括:将实时的输电线路场景下的气象图片采用 Swin Transformer 网络结构提取图片信息源;依据实时的输电线路场景下采集到的微气象观测数据,采用标准的Tran...
  • 本发明公开了一种基于时间延展梯度累积平均的联邦学习图像分类方法。各个客户端利用本地数据集对本地模型训练得到当前通信轮次梯度信息,压缩后上传中央服务器;客户端开始上传当前通信轮次压缩梯度信息到服务器完成当前通信轮次压缩梯度信息聚合的时间段内,...
  • 本申请涉及一种敏感数据识别方法、装置、计算机设备和可读存储介质。所述方法包括:通过获取待识别数据对应的目标模态数据,对目标模态数据进行特征提取,得到目标模态数据对应的模态内特征,通过与目标模态数据的模态类型相匹配的敏感度量化模型,根据目标模...
  • 本申请提供一种异常识别系统、方法、设备及存储介质,涉及计算机视觉、人工智能、物联网及图像处理技术领域,以解决如何提高对管道区域安全防护的效率的技术问题。该异常识别系统包括:摄像头用于采集视觉数据,并向摄像头周边的边缘计算设备发送视觉数据;边...
  • 本发明提供一种X射线单投影成像种子智能分类方法、系统及介质,包括:利用X射线相位衬度成像系统,获取不同种子样品在不同角度的投影图像,作为图像数据集;对投影图像进行预处理,得到预处理后的图像数据集;利用预处理后的图像数据集对深度学习模型进行训...
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