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  • 本发明公开了一种语义分割方法、电子设备及存储介质:其中,方法包括:获取目标场景在多个不同视角下的第一图像,得到第一图像集,以及获取所述目标场景的稀疏点云;根据所述第一图像集中的每一第一图像,确定所述第一图像对应的第二图像,得到第二图像集;将...
  • 本申请适用于图像分割技术领域,提供了一种图像分割方法、装置、终端设备及存储介质,该方法包括:冻结图像分割模型中的特征提取模块的参数,特征提取模块为DINO网络,对图像分割模型进行训练,更新图像分割模块中数据解码模块的参数;然后对图像分割模型...
  • 本发明提供了一种基于深度学习的SAR图像极地海冰检测方法、系统及介质,先利用基于DeeplabV3网络的水域检测算法分割陆地和水域,其中DeeplabV3网络借助空洞卷积、空间金字塔池化模块及解码器提升分割精度,且采用轻量型MobileNe...
  • 本申请的一种基于深度学习的无人机遥感图像语义分割方法,涉及遥感图像处理及地物信息提取,包括构建公共遥感数据集与自制遥感数据集,对数据集进行标注与预处理,形成用于训练的图像数据集;选取多种主流语义分割模型进行对比分析,确定性能最优的基础模型;...
  • 本申请实施例公开了一种图像处理方法及装置、设备、存储介质、程序产品,所述方法应用于电子设备,所述电子设备设置有至少两个摄像头,所述方法包括:在识别到反光镜接入的情况下,通过目标摄像头采集图像;在所述图像中目标识别对象被所述反光镜遮挡的情况下...
  • 本发明公开了一种基于点监督的伪标签优化的伪装目标检测方法,具体为,将图像输入骨干网络得到对应的初始预测图;将图像对应的点注释和边界框注释组成多提示输入万物分割模型分割得到点掩码和边界框掩码;采用语义熵的多掩码加权融合机制得到伪标签;构建全局...
  • 本发明公开了一种基于双分支注意力的无人机图像目标检测网络,属于无人机图像目标检测网络设计技术领域,由Backbone、Neck和Head三部分组成;Backbone部分包括两条路径,分别为多级特征提取的分支和补充原始细节信息分支。本发明,通...
  • 本发明公开了基于多传感器融合的智能驾驶汽车目标检测系统及方法,属于图像处理技术领域,包括:对图像数据、点云数据采集及处理;将处理后的图像数据分四个阶段逐级进行图像特征提取,将处理后的点云数据分四个阶段逐级进行点云特征提取,将每一阶段提取的图...
  • 本发明提供了一种基于跨模态局部交叉注意力的城市交通目标识别方法,本发明改进SSAN核心网络,将其非局部注意力网络替换成跨模态局部交叉注意力网络,通过将图像分块所得到的局部特征与文本语义子部分的局部特征动态交互,实现了跨模态的细粒度特征对齐,...
  • 本申请公开一种抵近式空间目标检测与特殊部件智能识别方法及系统,包括以下内容:对可见光图像进行预处理,得到二值图像;提取二值图像内所有疑似目标,得到初始疑似目标点集合,根据目标特征亮度和面积融合置信度对疑似目标点进行排序,得到第一疑似目标点集...
  • 本发明公开了一种基于大卷积反向残差网络的货物倾倒检测方法,该方法利用优化构建的多尺度货物倾倒检测网络模型,在主干网络层通过初始卷积层和C2f模块后,经过倒残差注意力iRMB模块,增强对货物倾倒区域的特征提取能力,再经过空间金字塔感知卷积SP...
  • 本发明涉及人工智能领域,公开了一种基于深度学习的目标识别方法及系统,包括以下步骤:获取同一场景的可见光与红外图像,通过对抗训练网络生成光照不变性特征;利用时空联合网络对所述特征序列进行建模,生成初始识别结果;采用马尔可夫随机场模型对连续多帧...
  • 本发明公开了基于人工智能的起重安全检测方法及系统,属于起重安全管理技术领域,方法包括全景视野感知、目标提取、时空轨迹建模和安全风险评估。本发明采用结合多模态结构化目标提取方法进行目标提取,集成RGB图像与深度信息,既克服了单一摄像头在遮挡和...
  • 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...
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