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  • 本发明涉及农业智能防控技术领域,具体涉及一种应用于豇豆田的海岛小花蝽释放监测调控系统及方法,包括多光谱成像模块、环境传感模块、动态决策模块、定位释放模块以及声光引导模块;其中:多光谱成像模块:输出虫害分布热力图;环境传感模块:实时采集冠层温...
  • 本申请提供了一种基于智慧灯杆的行人闯灯检测方法及系统,涉及闯灯告警的技术领域,所述方法包括:获取包含交通信号灯和行人的实时图像,采用优化的YOLOv5s网络对实时图像进行分析处理,获取交通信号灯的实时状态,并利用深度学习边缘检测算法识别实时...
  • 本发明公开了基于视觉时空算子的监控盲区检测方法,涉及监控盲区检测技术领域,用于解决监控完整性降低,安全隐患风险增大的问题,通过对进行货物填充的园区仓库进行监测,获取园区仓库内各摄像头的偏移角度和焦距变化量,利用偏移角度计算各摄像头的角度变更...
  • 本发明公开了一种融合多分支特征融合与高效计算单元的智能巡课方法及系统,旨在借助改进的YOLOv11模型实现智能化课堂巡查检测;本方案集成了多分支注意力网络、卷积门控线性单元以及高效计算模块,多分支注意力网络通过并行分支结构同步提取不同尺度、...
  • 本发明提供一种适用于电气化铁路接触网的除冰方法及系统,涉及接触网维护领域,包括:获取接触网位置信息,并计算除冰装置高度参数;分别获取除冰装置工作位置前后的接触网覆冰图像,提取覆冰空间域特征;对接触网覆冰图像进行多尺度Retinex分解,提取...
  • 本发明公开了一种面向变电站巡检图像的设备识别与质量等级联合评价方法,包括将采集的原始变电站图像输入至图像识别与质量等级联合评价模型,该模型包括依次连接的检测感知图像增强模块、目标检测模块、ROI提取模块和图像质量评价模块;利用检测感知图像增...
  • 本发明公开了一种低能见度环境下船舶引航多源通航数据融合感知方法与系统,涉及船舶引航技术领域,本申请通过构建艇载雷达、AIS、光学透雾相机、水文气象探测器、机载SAR雷达等多源数据采集体系,结合生成对抗网络(GAN)构建低能见度图像增强模型,...
  • 本发明公开了一种多模态大模型视频内容理解推理加速方法及系统,主要涉及人工智能推理加速技术领域。包括以下步骤:输入视频数据并对视频数据进行预处理,生成视频帧序列;对生成的视频帧序列执行自适应视频Token压缩,输出压缩视觉Token集;对压缩...
  • 本发明公开了一种基于感知和记忆的视频动态质量评价与分析方法,涉及视频质量分析技术领域,包括:将待评价视频分解为连续帧序列,剔除异常帧后划分动态与静态区域,基于敏感度将单帧划分为高、中、低三类敏感度区域,并记录区域特征;计算各敏感度区域的流畅...
  • 本发明公开了一种作业区域的移动对象轨迹确定方法及装置,方法包括:采集作业区域的视频数据,对视频数据进行采集类别划分,给出第一类的视频数据和第二类的视频数据;对第一类和第二类的视频数据分别通过目标检测模型进行逐帧识别,给出所有视频数据的目标检...
  • 本申请公开了一种基于深度学习的下颌下腺手术流程识别方法,属于深度学习图像处理技术领域,包括:采集并整理微创下颌下腺手术的视频资料,构建微创下颌下腺手术视频资料库;根据下颌下腺手术的解剖结构和操作步骤,制定手术流程标准化标注方案;将手术视频资...
  • 本发明为基于类脑视觉反卷积编解码模型的火灾事件检测方法,所述检测方法包括以下步骤:对采集的火灾视频图像逐帧进行类脑视觉预处理;构建基于类脑视觉反卷积编解码模型,所述基于类脑视觉反卷积编解码模型包括类脑视觉层级卷积稀疏编码器和多尺度反卷积特征...
  • 本发明公开了一种视频关键帧质量增强方法、装置、设备及存储介质。方法包括:确定待处理视频序列中的动态目标区域,以及动态目标区域对应的候选关键帧集合,所述候选关键帧集合中包括多个包含关键目标的候选关键帧;基于所述关键目标在相邻候选关键帧之间的移...
  • 本发明公开了一种基于视角鲁棒学习的化学实验视频在线动作分割方法,涉及视频理解与智能教育技术领域,包括以下步骤:对实时化学实验视频流进行帧级采样,通过预训练的视觉特征提取网络获得连续帧的时空特征序列;将所述时空特征序列进行特征分离,得到视角相...
  • 本发明涉及智能安检技术领域,公开了一种应用于安检通道智能排班管理的视频分析预测系统,该系统包括:数据处理模块,从机场的航班信息系统获取航班信息,并融合视频监控采集的实时客流数据,构建多维数据集;多曲线分析模块,基于所述多维数据集,生成满载曲...
  • 本发明公开了一种基于transformer与时序检测的港口禁区车辆违停监测方法,包括视频采集与预处理,利用基于深度卷积神经网络构建的检测模型对视频的每帧图像进行目标检测,利用多目标追踪算法,对同一车辆在视频序列中进行ID分配和轨迹跟踪,结合...
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,公开了一种基于深度学习的实时视频分析方法。该方法通过图像采集设备获取实时视频流,进行帧分割处理生成连续视频帧序列。采用预训练的卷积神经网络对视频帧序列提取特征,得到多维特征向量,将其输入时序分析模型计算动态关联...
  • 本发明属于计算机视觉和数字视频处理技术领域,公开了一种基于查询自适应注意力与判别性记忆的视频对象分割方法,包括以下步骤:步骤1:视频数据集构建与数据预处理;步骤2:构建多尺度语义特征集成与查询自适应判别性增强相结合的视频对象分割模型并进行训...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的火灾视频图像检测方法及装置,该方法包括模拟火灾场景并实时获取火灾生成与扩散的动态过程图像,对动态过程提取关键帧图像后进行预处理生成第一数据集;使用第一数据集训练改进的YOLOv8模型,改进的YOLO...
  • 本发明涉及深度学习领域,具体为基于多场景视频分析的油井地面故障实时智能识别系统。具体实现步骤包括:首先通过结构化标注将多路非同步视频转化为图像特征流;随后,利用特征场景不变模块中领域自适应学习机制和基于深度学习的图像特征重构网络,消除光照、...
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