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  • 本发明提出了一种基于多模态MRI特征融合的道格拉斯窝闭塞预测方法。该方法包括:收集患者多模态3D MRI数据,包括盆腔3D T1加权和T2加权MRI图像数据;并对其进行预处理,实现图像配准,将多模态MRI映射至同一空间,其次,通过自适应直方...
  • 本发明属于污水厂填料堆积检测领域,具体涉及用于污水厂填料堆积检测的对比注意力增强的Vision Transformer模型,包括图像编码器、对比注意力模块和分类头;所述图像编码器位于模型最前端,基于Vision‑Transformer架构,...
  • 本发明公开了面向小样本条件的光谱–空间深度融合高光谱图像分类方法,首先利用范围注意力卷积SAC模块,对输入的高光谱数据进行多尺度空洞卷积处理,提取多尺度上下文特征;然后利用空间归一化注意力SNA机制,对特征图进行空间维度的自适应加权调节,增...
  • 本发明公开了一种光谱‑形态网络结合的YOLOv8无土栽培生长检测方法,在输入端分离HSV通道反射分量与植物本体特征,通过可变形卷积建立形态自适应感知机制,构建生长感知模块动态调节网络参数,适应变异系数高的形态变化,从根本上解决了“遮挡‑反光...
  • 本申请实施例提供了一种人形机器人的视觉感知方法和相关设备,属于机器人技术领域。该方法包括:获取目标场景的无标签视觉数据和有标签视觉数据;将标准化的图像块数据集输入到自监督学习模型,基于自监督学习模型对无标签视觉数据进行训练,以提取目标图像块...
  • 本发明公开了一种基于原型相似度分布建模的高光谱图像开集分类方法,包括:获取训练样本集和测试样本集;在单位超球面上初始化类别原型并通过迭代优化形成均匀分布的原型空间;基于联合损失函数训练深度学习网络,引导样本在原型空间中形成高判别性的相似度分...
  • 本说明书实施例提供一种图像真伪识别及模型训练的方法及系统、存储介质。所述识别方法包括:获得待识别的目标图像,并获得用于引导对所述目标图像进行真伪识别的提示文本,再通过在视觉模态对所述目标图像进行处理得到特征图像集合,进而将所述目标图像、所述...
  • 本发明涉及计算机视觉与农业自动化技术领域,具体公开了一种基于改进YOLO模型的毛叶枣品质分级方法,以解决传统分级方法效率低、精度差且难以应对复杂背景和微小损伤的问题;该方法通过构建多角度毛叶枣图像数据集并进行数据增强,基于此,提出BCW‑Y...
  • 本发明涉及一种基于多模型融合的图像分类方法及系统,其中方法包括以下步骤:获取待分类图像样本,输入在前馈神经网络部分中引入多适配器模块的第一持续学习模型进行学习和分类推理,输出第一分类得分向量,所述第一持续学习模型采用预训练视觉主干网络;基于...
  • 本发明公开了一种钢结构点云分层智能下采样方法及系统,属于三维点云处理与计算机视觉技术领域,方法包括:获取钢结构点云数据集;通过多尺度邻域分析计算各点的线性度、曲率等几何特征并融合得到综合特征向量;基于该向量经自适应阈值判别与空间一致性验证,...
  • 本发明公开了显微镜镜头碰撞预警方法、设备、存储介质和程序产品,属于显微镜领域。本发明通过设置双重图像分割模型——实例分割模型和语义分割模型,分别实现不同检测目标和有效区域的检测识别,两个模型相互作用、相互验证,共同提升最终碰撞检测结果的准确...
  • 本申请属于人工智能技术领域,涉及一种基于人工智能的图像分析方法,包括:对第一图像与第二图像进行特征提取,并对得到的第一特征金字塔与第二特征金字塔;进行语义分割得到第一语义概率图与第二语义概率图;对第一语义概率图与第二语义概率图进行注意力生成...
  • 本发明提供了一种基于知识感知互补的图像分类系统的构建方法,所述方法包括:步骤S1、获取少样本训练集,其中,该训练集中包括多种类别的多张图像,且每张图像均对应有文本描述以指示该图像的类别;步骤S2、构建初始系统,所述初始系统包括多模态模型、多...
  • 本申请涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备和可读存储介质。所述方法包括:通过将目标图像输入至目标检测模型和多模态模型,得到目标图像的尺寸信息和全局描述文本、以及目标的类别信息、置信度、坐标信息和属性描述文本,只需要将得到的这些信息发送至云...
  • 本发明提出了一种基于深度特征降维与可视化优化的机器人地形识别方法,属于机器人视觉感知与智能分类技术领域;包括如下步骤:利用机器人本体自带的摄像头获取地形类别的输入图像,对输入图像进行预处理,得到预处理后的输入图像;对ResNet50网络结构...
  • 本发明公开了一种医学影像分类模型决策依据的可解释性方法,涉及分类模型的可解释性方法。在原型概念提取阶段引入通道和空间注意力机制,引导模型聚焦于与疾病相关的关键语义区域,降低背景干扰,显著提升了原型概念向量的语义判别性和稳定性;采用基于内容感...
  • 本发明涉及一种基于YOLO算法和芯片领域微调大模型的芯片封测缺陷检测方法,属于缺陷检测和计算机视觉领域。本发明所述方法设计了图像增强模块,对原始模糊或低对比度芯片图像进行增强,通过自适应对比度拉伸及细节锐化处理,有效提升芯片表面缺陷关键特征...
  • 本发明公开了一种基于相似度与语义信息的鲁棒灾害检测方法,采用以下创新方案:引入基于感知哈希算法(PHash)的帧间相似度计算机制,对监控视频中的连续帧进行实时比对,有效感知场景是否发生显著变化。该模块能够自动过滤静态或冗余帧,筛选出可能包含...
  • 本发明涉及三维点云数据处理技术领域,公开了一种基于几何感知拟合卷积的三维点云分类分割方法,具体步骤如下:S1选择公开数据集,读取点云坐标、标签及RGB信息,将点云划分为多个局部领域,提取点云的初始特征;S2采用双向几何归一池化模块,通过正向...
  • 本发明公开了一种用于高分遥感影像细粒度目标分类方法,首先对分类模型进行训练,训练时,将预处理后的训练样本中的影像分别通过分类模型的三个特征提取分支提取每个影像的全局特征、局部关键区域聚合特征和轮廓特征;然后将三个特征按可学习权重进行加权融合...
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