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  • 本发明公开了一种基于深度学习的捞渣机断链检测系统及检测方法,涉及断链检测技术领域,本发明包括驱动检测模块、驱动分析模块、图像监测模块、环境监测模块、输出结果模块。评估捞渣机在安装过程中的各设备的驱动安全指数,判断驱动是否异常,避免因安装问题...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种基于多维聚合机制的皮肤疾病图像分类方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。该方法通过获取待分类的皮肤图像数据,并对皮肤图像数据进行特征提取,得到初始特征;对初始特征施加空间门控处理,得到空间门控特...
  • 本发明涉及化妆柜管理技术领域,公开了一种基于化妆柜储物物品智能管理方法。该方法先采集化妆柜中储物物品的特征数据,构建物品空间模型;设置物品使用监控模型并测试其监控性能,将该模型添加到物品空间模型中;计算预设周期内的总物品消耗量、模型的理论管...
  • 本发明公开一种用于禁飞区环境的跨线钢结构雨棚智能巡检方法及系统,包括以下步骤:S1:形成数字孪生模型;S2:建立病害三级分类体系;S3:双重定位病害标记;S4:生成维修工单并匹配维修方案;S5:消除病害标记;S6:定期输出巡检报告。本发明结...
  • 本申请公开了一种工业防护门开闭状态检测方法、设备及存储介质。该方法包括:实时获取针对目标警示设备的第一视频流和针对目标防护门的第二视频流;第一视频流和第二视频流的帧率和起始时间均相同;将第一视频流的每个视频帧依次输入至设备状态识别模型,以确...
  • 本申请实施例提供一种基于重采样与三维注意力卷积的转移预测方法及系统,涉及医学影像人工智能技术领域。所述方法可以在获取PET影像数据后,对PET影像数据中的PET影像执行重采样,以获得平衡影像数据,再通过三维残差卷积神经网络,以及基于三维卷积...
  • 本发明属于图像处理领域,具体涉及基于注意力机制的爆破片图像缺陷检测方法及其系统,包括如下步骤,用于对特征图进行空间特征提取与跨通道融合。动态权重分配增强关键特征并抑制背景干扰,生成像素级空间权重图。将特征图解耦为水平和垂直轴向,分别通过深度...
  • 本发明提供一种基于提示预测和特征转换的类增量学习方法,包括获取初始训练的分类模型,其包括特征提取器、提示预测器和分类器,对提示预测器和分类器进行多次增量训练,每次包括:获取新增任务下的多个新类样本,利用特征提取器提取各新类样本的特征;根据每...
  • 本发明提出了一种X射线成像检测的方法和装置,该方法包括将X射线的原始图像数据进行校正,获取校正原始图像,通过高斯模糊提取校正原始图像的高频信息,并进行差值和噪声抑制处理,获取预处理降噪数据;对预处理降噪数据进行二值化处理,获取降噪数据;对降...
  • 本发明公开了一种肉猪数量统计方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取肉猪检测图像以及平台数量信息;通过数量检测模型对肉猪检测图像进行肉猪识别,得到目标预测框信息,并根据目标预测框信息,确定肉猪数量结果;将肉猪数量结果与平台数量信息进...
  • 本发明公开了一种基于肉猪图像的涂改分类方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取肉猪死亡图像;通过文本检测模型对肉猪死亡图像进行文本检测,得到文本检测结果;通过涂改检测模型对文本检测结果进行涂改检测,得到肉猪死亡图像对应的涂改检测结果...
  • 本申请公开了卫星表面充电现象的识别方法及识别模型的生成方法, 该生成方法包括:构建的样本数据集包括卫星在空间环境中运行时探测的离子微分通量的时间序列数据和含有标注充电区域的标记离子能谱图;构建待训练的神经网络模型包括时间模式注意力机制层和预...
  • 本发明公开了一种基于视觉识别的振动信号故障诊断方法及装置,该方法包括:采集原始振动信号;对所述原始振动信号进行预处理以生成RGB图片;以所述RGB图片作为神经网络模型的输入进行模型训练;利用训练后的模型进行故障诊断。其在传统Morlet小波...
  • 一种用于相对于道路节段导航主车辆的系统包括:至少一个处理器,所述至少一个处理器包含电路系统和存储器,其中所述存储器包括指令,所述指令当由所述电路系统执行时使所述至少一个处理器:接收由所述主车辆上的摄像头获取的所捕获的图像;生成所述所捕获的图...
  • 本发明提供一种用于罕见疾病识别问题的多智能体协作语义转换框架,属于人工智能与医学影像分析技术领域。本发明解决了在罕见疾病识别中标记数据稀缺和跨域知识迁移困难的问题。本申请的方法包括:S1、构建多智能体并行网络架构,每个智能体配备专门的语义聚...
  • 本发明公开了一种图像标注方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括:确定待标注图像,以及标注提示信息;标注提示信息用于表征需要标注的标注对象;将所确定的待标注图像和标注提示信息,输入到预先训练的对象标注模型中;对象标注模型用于:针对输入的待标...
  • 本发明涉及了一种基于隐私图像的异构特征聚类方法,特点是通过特征化噪声与矩匹配技术将扩散生成过程从像素域转换至特征域,构建以条件去噪UNet架构为核心的待训练的扩散生成器模型,并联合样本级一致性约束与分布级对齐约束进行训练,再利用训练后的扩散...
  • 本发明提供了一种基于自步学习与噪声标签的多视图聚类方法,包括以下步骤:S1、根据多视图训练数据集,建立深度多视图聚类模型;S2、对聚类模型进行两阶段训练,得到训练完成的特征提取网络和高质量伪标签;S3、根据训练完成的网络,提取待聚类多视图数...
  • 本发明提供了伪标签引导的通用负类学习的鲁棒非完备多视图聚类方法,涉及广告推送聚类分析技术领域,目的是解决非完备性多视图聚类的假阴性问题,包括以下步骤:获取目标用户的多视图数据;在热身阶段基于多视图数据进行初步表征学习,生成伪标签;利用伪标签...
  • 本发明公开了一种基于自适应权重的图分割聚类方法,所属领域为图分割聚类领域,包括:首先构建k近邻图,利用KD树加速;随后定义连接域并计算自适应权重,以边在其邻域内相对最短边长度的负比值量化相似性;再在权重决策图拐点处设定阈值,切除低权重边完成...
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