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  • 本申请公开了一种目标检测方法、装置、设备及介质,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取待检测区域的实时图像数据;将所述实时图像数据输入预先训练好的目标检测模型,以得到目标检测结果;所述目标检测模型为基于YOLOv8架构,结合空间深度转换卷积...
  • 本申请提供一种安全隐患检测方法、装置、设备、介质及产品,涉及人工智能领域。包括:获取待检测图像;将待检测图像输入至训练好的检测模型;检测模型包括输入层,特征增强层,上采样层;输入层用于对待检测图像进行卷积处理,得到多个不同尺寸的第一特征图;...
  • 本发明属于目标检测技术领域,具体公开了一种基于形状‑距离感知的高精度小目标检测方法及系统,该方法包括如下步骤:获取遥感图像;将所述遥感图像输入训练后的YOLO检测单元,实现小目标检测,所述YOLO检测单元的损失函数构建方法为:结合交并比Io...
  • 本发明公开了一种基于动态卷积与多尺度特征融合的火焰烟雾检测方法及系统,属于计算机视觉目标检测技术领域,包括:步骤1:获取火灾数据集,并将其经过预处理后划分为训练集和测试集;步骤2:构建改进YOLOv5s模型:C3模块替换为C3‑ODConv...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLO11的五龙鹅目标检测与计数系统,涉及计算机视觉目标检测技术领域,其技术要点包括以下步骤:S1、视频采集模块:用于通过布置的摄像设备获取指定区域的监控视频数据;S2、视频抽帧模块:用于对视频数据进行抽帧处理、质...
  • 本发明公开了一种基于多分支重参数化异构核卷积的火焰与烟雾检测方法,通过创新网络架构设计显著提升了复杂环境下火灾目标的检测精度与实时性。该方法在YOLOv8框架基础上进行了以下关键改进:其一,构建多尺度特征融合增强网络,采用浅层辅助融合(SA...
  • 本发明公开了一种远海船难事故落水人员的动态定位方法及系统,方法包括获取落水人员图像数据,并对图像数据进行处理,得到数据集;将数据集输入CGW_YOLOv7模型,获得落水人员目标检测结果;所述CGW_YOLOv7模型具体在YOLOv7模型的主...
  • 本申请属于水域生态环境治理领域,具体公开了一种自巡航水草切割与垃圾收集多功能作业系统及方法。通过本申请,在检测模块中融合GPS定位、实时水面图像及障碍物距离的多源数据采集技术,解决了单一传感器易受环境干扰导致的定位与识别精度不足问题;进一步...
  • 一种基于HTCS图像增强与改进YOLOv11的变电设备红外图像识别方法,包括以下步骤:步骤一,提升对比度,实现图像增强;步骤二,以YOLOv11识别模型为基础,设计SPD‑Conv并添加PPA机制模块来加强模型保留小目标信息特征的能力;步骤...
  • 本申请公开了一种供热管道缺陷检测方法、装置、设备、介质及产品,涉及工程无损检测领域,该方法包括获取供热管道的原始图像;根据所述原始图像,采用缺陷检测模型,得到所述供热管道的缺陷类别;所述缺陷检测模型为预先根据训练样本集搭建的改进YOLOv1...
  • 本发明公开了一种松材线虫虫情预警监测系统及方法,涉及害虫防治技术领域,包括:数据获取模块;图像获取模块;活动识别模块;啃食识别模块;模型建立模块;松脂识别模块;虫害识别模块,所述虫害识别模块利用松脂估计模型和松脂存在区域中的松脂体积,从松脂...
  • 本发明公开了一种高效的雾天环境下的目标检测方法,涉及目标检测技术领域。本发明通过方法搭建了一种轻量级雾天目标检测模型,称为DF‑DETR,通过边缘增强模块设计了双分支结构的去雾模块,有效捕获雾天图像的目标特征;随后,设计了双重卷积特征提取模...
  • 本申请适用于检测技术领域,尤其涉及一种目标检测方法、装置、电子设备及计算机程序产品。该方法中,电子设备可以获取初始检测结果,初始检测结果可以包括目标物体对应的目标检测框。随后,电子设备可以获取位于目标检测框内的第一点云,并可以根据第一点云,...
  • 本发明公开一种计算机视觉中红外与可见光图像融合目标检测方法,涉及计算机视觉目标检测技术领域。该方法包括构建融合图像数据集,收集多环境图像,经预处理、融合、标注而成;设计深度学习目标检测模型,以YOLOv5为基础改进网络结构,引入注意力机制,...
  • 本发明提出一种基于地理信息混合专家模型的遥感图像船只目标检测方法。该方法依托深度学习中的混合专家模型与Mask‑RCNN网络,是一种适用于多空间分辨率、复杂地理环境下的可见光遥感图像船只目标深度学习检测方法。在Mask‑RCNN的特征提取环...
  • 本发明涉及电网作业安全检测技术领域,特别是一种基于深度学习的电网作业目标检测方法及系统,其包括采集电力设施和设备的现场作业场景图像,构建电网作业场景图像数据集,并对电网作业场景图像数据集进行标注;构建深度学习模型框架,并输入标注后的电网作业...
  • 本发明涉及一种基于传感器融合的金属目标检测算法,所属计算机视觉人工智技术领域,包括如下操作步骤:第一步:传感器数据同步采集。第二步:深度图像金属区域检测。第三步:采用深度图像掩膜和原始深度图技术进行3D点云投影与聚类分割。第四步:通过金属特...
  • 本发明公开了一种基于长时空特征的多视角三维目标检测方法,包括以下步骤:S1、构建长距离跨任务检测头LSCH,LSCH利用长距离注意力LRSA和跨尺度检测头CTH生成深度预测和语义分割;S2、经过多个长时序感知模块LTPM分别提取融合深度预测...
  • 本发明提供了一种基于深度学习的雾天目标检测方法,包括以下步骤:步骤1,搭建多尺度目标检测网络;步骤2,使用雾天图像HazyDet目标检测数据集训练多尺度目标检测网络;步骤3,重复迭代训练,使多尺度目标检测网络收敛;步骤4,向多尺度目标检测网...
  • 本发明实施例公开了一种设备配置方法、装置、设备及存储介质,方法包括:展示针对目标空间的监测页面,在所述监测页面中展示针对所述目标空间下实时检测到的目标对象;响应于针对选中的目标对象的选择操作,展示针对所选中的目标对象的操作项;所述操作项包括...
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