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  • 本发明提供了一种基于多模态数据的物料筛分效率判断方法及系统,属于矿物加工领域技术领域,该方法包括:基于振动筛入料端和出料端,通过时间同步和空间标定,采集得到包含点云数据和图像数据的多模态数据;对点云数据进行预处理、补全以及切分,得到筛面物料...
  • 本发明属于图像处理技术领域,涉及一种基于分割的RGB‑T目标跟踪方法和系统。本发明使用双流特征提取网络从模板图像和搜索区域图像中提取单模态RGB特征与单模态TIR特征;基于判别式多模态融合模块融合单模态RGB特征与单模态TIR特征得到第二层...
  • 一种编码解耦及脉冲驱动的恰可识别失真预测方法,包括:建立多编码标准的跨模型恰可识别失真数据集;将跨模型恰可识别失真数据集中的原始图像输入构建的参考图像生成网络,生成具有编码失真形式的参考图像;将原始图像和参考图像输入包括特征提取模块、特征变...
  • 本发明公开了一种基于样本难度感知与多路径融合的视觉问答方法及系统,涉及视觉问答技术领域,该方法包括:将视觉问答样本输入至视觉问答网络中,通过网络中的骨干网络,分别对图像和问题编码,经多模态融合后送入主干头,生成基础预测结果;通过样本难度自适...
  • 本发明涉及混合现实多模态视觉融合与识别技术领域,具体为一种基于同质–异质关系图的混合现实多模态视觉融合与识别方法,包括以下步骤:建立并构建多模态感知数据集,训练基于同质–异质关系图的多模态融合模型,在混合现实设备中进行多模态数据采集与融合识...
  • 本发明公开了基于深度学习的杨柳絮飘飞浓度时空扩散预报方法,涉及环境监测技术领域,具体方法包括:先采集气象、物候、杨柳树分布、地形等多源数据,预处理后统一至预设置大小的网格,再标准化数据、量化物候特征,确定物候参数与有效性权重,结合区域类型、...
  • 本发明公开了一种基于NFL‑DETR网络的工业场景轻量化目标检测方法,获取工业场景源图像,并将图像尺寸调整为1280*800;将调整后的图像输入NFL‑DETR网络,所述NFL‑DETR网络由TriCBAM‑NET特征提取网络、NBF‑NE...
  • 本发明公开了一种滑坡灾害监测方法、装置及计算机可读存储介质,包括:采集红外图像序列和可见光图像序列;将红外图像序列和可见光图像序列分别输入预设的特征提取网络,获得红外特征和可见光特征;并对红外特征和可见光特征进行融合,获得融合特征;基于预设...
  • 本申请涉及人工智能技术领域和审核技术领域,本申请公开了基于视觉语言模型与大语言模型的审核方法、装置及设备,该方法包括:将处理后的营业执照图像的视觉特征、处理后的申报内容的文本特征、营业执照图像的文本特征进行融合,生成当前申报材料的融合特征;...
  • 本发明提出了一种结合道路目标掩膜生成的可见光与红外图像融合算法。对于同一场景下由双目摄像头采集的可见光图像和红外图像,首先将其输入至掩膜分割网络,提取出行人、车辆等道路目标的二元掩膜,其中目标区域为亮、背景为暗。随后,在掩膜引导下对两幅图像...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的电力行业图像样本标注方法,涉及图像标注技术领域,方法包括:将原始图像输入目标检测网络得到定长的视觉特征向量;目标检测网络中:通过目标检测器获取图像中各个候选区域候选框的位置和类别,使用卷积网络提取区域图像特征的...
  • 本发明公开了一种基于SPPF‑Vannet与FPN‑BGA的煤矿井下智能装备目标检测方法,属于煤矿井下智能装备目标检测领域,基于SPPF‑Vannet与FPN‑BGA的小目标检测模型SPPF‑Vannet‑BGA;融合照明估计IEM和Mos...
  • 本申请实施例公开了一种设备管理方法、装置、设备以及存储介质,可适用于图像处理领域,该方法包括:获取目标设备的红外热图像,对红外热图像进行图像分块处理得到多个子图像;将红外热图像的各个子图像输入温度预测模型,得到红外热图像的预测温度值;根据目...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的SPECT肾脏扫描成像方法、系统、介质及设备,涉及扫描成像技术领域,该方法包括:获取基于快速扫描方式采集的快速肾静态图像与基于标准扫描方式采集的标准肾静态图像,构建图像数据集;对图像数据集中的快速肾静态图像与标...
  • 本发明提供了一种基于模糊综合评价的喷涂质量调控方法和系统,涉及人工智能与工业检测的技术领域,该方法通过改进的轻量化目标检测模型对实时采集的喷涂表面图像进行处理,识别喷涂区域类别并提取视觉特征指标;将指标输入预先构建的模糊综合评价模型,结合动...
  • 本申请提供了一种用于实例分割的知识蒸馏方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;该方法包括:获取实例分割教师模型针对样本图像所输出的U个第一预测实例,获取实例分割学生模型针对样本图像所输出的V个第二预测实例,U与V不相等;将...
  • 本发明实施例涉及人工智能技术领域,公开了一种基于黎曼统计对齐的无监督域自适应目标检测方法及相关装置,该方法包括:获取待检测图像;将所述待检测图像输入目标检测模型中,得到目标检测结果;将源域样本集、目标域样本集及风格迁移样本集输入目标检测模型...
  • 本发明属于计算机视觉与深度学习技术领域,具体涉及一种多层次域偏差校准的夜间无监督目标检测域自适应方法,包括构建目标检测模型并进行监督训练得到源域监督预训练目标检测模型;基于源域监督预训练目标检测模型初始化教师模型和学生模型;根据全局–局部亮...
  • 本发明属于机器视觉技术领域,提供了一种基于YOLOv11的棉麻纤维检测方法、电子设备及存储介质,方法包括:检测模型识别;模型构建过程包括:图像采集、图库构建、训练集生成、初次训练、网络检测、图库扩展、二次训练、异常样本筛选、错误预测图库构建...
  • 一种构建数据集和训练视觉问答模型的方法及计算设备,该构建数据集的方法包括:提取若干第一文档中的图像和文本,得到第一图像集和第一文本集;基于第一图像集中的各图像,从第一文本集中,确定出各图像的关联文本;通过第一大模型,基于各图像及其关联文本,...
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