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  • 一种三维点云自适应区域划分方法、设备、介质,涉及点云语义分割技术领域。方法包含:获取目标域的当前帧点云和历史帧点云。参考点云处理网络对当前帧点云生成参考划分结果,基于参考划分结果对自适应点云处理网络施加基础约束。当前帧点云执行点级一致性处理...
  • 本发明公开了一种基于多传感器融合的岩渣特征识别方法,包括:一、工业相机与激光雷达同步采集岩渣图像与点云数据;二、构建改进YOLO11n‑seg网络;三、将岩渣图像经过改进YOLO11n‑seg网络进行特征提取;四、构建总损失;五、基于总损失...
  • 本申请提供一种动态超声心动图的左室射血分数测量方法。该方法通过将待识别超声心动图序列输入至基于多帧特征聚合的神经网络分割模型中,再通过空间特征编码器结构对待识别超声心动图序列的各帧图像进行空间特征编码,得到与各帧图像对应的空间特征图,然后,...
  • 本申请提供了一种分割优化方法及电子设备,涉及人工智能技术领域,获取针对目标用户的时序序列数据的初始事件分割结果,该初始事件分割结果包括多个初始分割点及由多个初始分割点所分隔的多个时序连续的初始事件片段,对两个时序相邻的初始事件片段进行关联性...
  • 本发明公开了一种基于多模态大模型图像语义分割自动标注方法及系统,包括:获取图像数据集和分割目标类别,对图像数据集和分割目标类别分别进行预处理,得到图像列表及目标检测任务描述信息;将图像列表和目标检测任务描述信息输入多模态大模型中,生成第一结...
  • 本申请公开了一种基于多模态小样本学习的钢板表面缺陷分割方法及系统,涉及工业视觉检测领域,方法包括:采集RGB图像与深度图像,并划分为带标签的支持集和无标签的查询集;利用双流特征编码器分别进行特征提取及多层融合,得到中层与深层融合特征,将两种...
  • 本发明涉及语义分割技术领域,尤其涉及一种基于低照度增强与边缘优化的夜间语义分割方法,方法步骤为:图像输入基于Retinex理论、局部对比增强与自适应特征融合的低光增强修复网络,得到降噪和增强处理后的中间图像,将中间图像输入语义分割网络得到每...
  • 本发明公开一种基于深度学习的胎儿心脏超声图像分割方法和系统,属于医学影像技术领域。借助独立 SE 模块实现“通道级智能加权”,解决语义冲突;生成像素级空间权重图,实现“空间级精准融合”,提升空间维度准确性。借助区域级特征聚合框架统一建模形态...
  • 本发明涉及图像分割领域,具体公开了基于查询预对准的持续图像分割,包括:S1、构建SimSEG持续图像分割框架,所述框架包含惰性查询预对齐模块、一致选择损失模块和虚拟查询模块;S2、通过惰性查询预对齐模块从图像特征图中选择语义显著位置,初始化...
  • 本发明公开了一种基于多尺度双分支编码器注意力融合的图像分割方法及系统,该图像分割方法引入数据增强模块对输入影像进行特征增强,提取不同频率层级的结构信息。增强后的特征分别送入由局部特征提取分支与多轴注意力分支构成的双分支编码器中,以实现局部细...
  • 本发明涉及遥感影像应用技术领域,具体提供一种通用的全流程遥感影像语义分割模型构建方法,基于样本采集区域遥感影像存储的特征编码结合分层聚类算法进行样本筛选,用以获取分布均匀的多样化样本影像;样本影像标注并输入到遥感大模型,直至获取整个样本数据...
  • 一种面向复杂遮挡场景的多视角分层去除遮挡物方法,由预处理多视角数据集、生成合成孔径图像、构建单视角前景重构网络、构建多视角背景重构网络、训练网络、测试网络和合成多视角分层去除遮挡物图像组成。以前景和背景分层重构实现对复杂遮挡场景中遮挡物的去...
  • 本发明提供了基于结构上下文增强与边缘引导的肺栓塞分割方法,涉及医学图像处理技术领域,包括以下步骤:获取包含目标区域标注的医学图像样本,并基于结构一致性约束的图像重构式预处理机制,对医学图像样本进行预处理,得到样本数据集;构建肺栓塞分割网络模...
  • 本申请实施例提供一种组织学图像分割方法、装置、分割设备、介质及程序产品,应用于图像处理技术。该方法包括:对待识别的组织学图像进行采样分析,获得组织学图像的至少两个尺度的特征图;对每一尺度的特征图进行尺度查询,获得每一尺度的特征图分别对应的倍...
  • 本发明公开了一种基于动态解剖对齐与边界感知的多模态医学图像分割方法,包括:获取多模态医学图像数据并预处理,得到统一尺寸的医学图像;将医学图像输入跨模态动态解剖对齐编码器,其包含两个独立的编码器分支,并嵌入动态解剖对齐模块,得到跨模态对齐后的...
  • 本发明公开了一种基于图导向聚类注意力的医学图像分割方法(GCA‑Net)。该方法采用金字塔视觉Transformer(PVT)骨干网络提取多尺度特征,并结合U‑Net解码器恢复特征。为降低传统Transformer的计算复杂度并避免特征坍塌...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的迁移体分割方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质,涉及生物医学图像处理技术领域,其中方法包括:加载预训练 U‑Net 去噪模型权重预处理原始图像;利用 YOLOv8s 网络识别分割图像;切分多帧时序显微图像...
  • 本发明提供了一种基于Mamba‑UNet的鼻旁窦骨质结构医学影像分割系统,涉及医学图像处理技术领域,本发明先提取低分辨率的全局摘要图并注入原始特征,赋予局部提取器上下文感知能力,使其能够依据解剖位置区分形态相似但意义不同的骨片,从而显著减少...
  • 本发明提供了一种基于多模态WSI的乳腺癌原位癌与浸润癌分割方法,属于医学图像处理技术领域,包括获取乳腺癌的H&E染色图像和与其空间对齐的CK5/6染色全切片图像,在标记原位癌与浸润癌后进行预处理,将预处理后的H&E染色图像输入H&E语义分割...
  • 本发明涉及医学影像处理技术领域,公开了一种基于深度学习的实体肿瘤检测定位系统及方法,该系统包括:数据预处理模块,用于对儿童医学影像进行配准、去噪及儿童年龄自适应的标准化处理;肿瘤检测分割模块,内置基于儿童实体肿瘤先验知识库构建的深度学习分割...
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