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  • 本发明公开了一种基于机器视觉的肉羊体外寄生虫智能识别系统,包括:图像采集模块,用于获取肉羊体表的原始视觉数据;图像预处理与增强模块,连接至图像采集模块,用于对原始图像进行规范化处理并实施面向微小目标的区域增强,图像预处理与增强模块包括自适应...
  • 本申请涉及半导体自动化测试设备技术领域,公开了一种基于视觉检测的pogopin寿命监控系统,该系统包括图像检测模块、图像预处理模块、处理器、服务器及预警模块,图像检测模块利用上方和侧方双工位采集单元获取pogopin接触前后的外观图像,图像...
  • 本申请提供了一种基于目标检测和孪生网络的物体识别方法及装置。该方法在离线阶段中,利用特征提取模块对物品库中不同物体类别的物体图像进行特征抽取,得到相应物体图像对应的固定维度特征向量,并将固定维度特征向量存储至物体特征数据库;在线阶段中,获取...
  • 本发明提供了一种抗季节性干扰的频域感知遥感图像变化监测方法和系统,包括:首先,构建基于Transformer的孪生特征提取网络,并在编码阶段嵌入半实例归一化模块,有效消除双时相图像间的辐射和光照差异;其次,设计频率域自适应滤波模块,利用小波...
  • 本申请实施例提供了一种风格迁移方法、设备、存储介质及计算机程序产品,该方法包括:获取第一图像和第二图像;其中,第一图像与第二图像的风格不同;将第一图像和第二图像输入至第一模型,得到第三图像;其中,第三图像与第一图像的内容相似,且与第二图像的...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv8s的水下垃圾识别方法,主要包括以下步骤:(1)建立水下垃圾数据集;(2)为数据集中的图像添加标注信息;(3)构建基于改进YOLOv8s的水下垃圾识别模型;(4)采用训练集和验证集对模型进行训练,并将训练好...
  • 本发明涉及医学图像分析技术领域, 公开了乳腺肿瘤微创旋切术中切除洁净度的智能评估方法与系统,该方法首先获取患者术前及术中超声图像,通过结构相似性指数匹配感兴趣区域,并分别截取主图像和局部patch;随后利用深度神经网络分别提取主图像的全局特...
  • 本发明公开了一种基于多任务混合专家视觉Transformer的结构健康监测异常数据诊断方法。将多座桥梁的一维监测时间序列转化为二维图像,通过patch嵌入获得Token序列并叠加位置编码;构建MT‑MoE ViT共享主干,在混合专家注意力模...
  • 一种基于水上水下多视图的水质监测方法及装备,输入水上光学图像与水下声学、化学数据,结合历史水质数据及对应的水质标签,构建部分标记的多视图水质矩阵;对多视图水质矩阵进行降噪;提取对噪声鲁棒的特征,得到水质特征共享表示;基于所述水质特征共享表示...
  • 本发明涉及图像外观缺陷检测技术领域,具体公开了基于视觉识别的卷烟辅材外观缺陷检测方法及系统,本发明通过搭建高精度图像采集系统实时获取卷烟辅材图像以及光源工作参数,将卷烟辅材图像均匀划分为若干个辅材区域块,识别辅材区域块的区域特征区分疑似缺陷...
  • 本发明提供了一种基于轻量级双注意力网络的图像识别方法及系统,涉及图像识别技术领域,包括:S1:获取训练图像,构建训练识别模型,所述图像识别模型包括双注意力模块和分类模块;S2:使用双注意力模块对训练图像进行特征提取,得到深度特征;S3:使用...
  • 本发明公开了一种基于超像素光谱相似性度量的高光谱图像分类方法,该方法基于主成分分析提取前三个主成分合成假彩色图像,采用熵率超像素分割算法生成空间相干的超像素单元,既保持空间结构完整性又保留内部光谱信息;采用域变换递归滤波对原始高光谱图像进行...
  • 本发明提供基于增强层次化注意力机制的混合多示例学习的Gleason自动分级,涉及人工智能与医学影像分析技术领域。该系统包括多示例病理数据预处理模块、增强层次化注意力特征提取模块、混合多示例学习分类模块、Gleason评分映射与优化模块及模型...
  • 本发明属于图像处理领域,涉及基于节点注意力和特征融合的图像识别方法及系统,包括对图像进行预处理并结合灰度归一化、随机翻转旋转增强数据,通过预训练后的CNN能精准捕捉X射线图像中病灶区域与边缘纹理,生成深层语义特征向量,避免关键信息遗漏;并且...
  • 本发明公开了一种柑橘病害智能识别方法,涉及图像处理及计算机视觉技术领域,该方法首先获取柑橘叶片图像,利用高斯滤波去除高频噪声,采用Canny算子提取叶片轮廓并生成二值化掩膜,通过掩膜运算去除背景区域;构建基于DenseNet121的第一模型...
  • 本申请公开了一种基于彩色图和深度图的目标检测方法、装置、设备及存储介质,涉及安全监测技术领域,通过图像采集设备同步获取退站台彩色图像与深度图像,经预处理后分别执行全目标检测;彩色图像通过轻量级模型得到第一目标检测结果,深度图像转换为点云数据...
  • 本申请涉及图像处理技术领域,公开了一种基于图像识别的水土流失自动监测方法及系统。该方法包括:获取多时相多尺度图像建立特征数据库并关联环境参数,从特征数据库中检索相似环境历史记录计算特征可靠性评分向量,将可靠性评分向量输入注意力网络得到权重向...
  • 本发明涉及一种低对比度场景下冰水特征与冰封率智能识别方法,包括:图像获取;数据集制作;模型构建与训练;模型调用与冰封率识别;结束。本发明基于可变形卷积神经网络的冰封率智能识别算法,采用可变性卷积层和注意力机制,引导采样点向冰体轮廓方延伸,扩...
  • 本发明涉及一种基于WFD‑Net的水面漂浮物多任务识别方法,属于计算机视觉领域,旨在解决现有技术在复杂水体场景下漂浮物检测精度低、小目标漏检、功能单一及多任务协同性差的技术痛点。该方法包括:构建多类别、多场景的水面漂浮物标注数据集并进行针对...
  • 本申请涉及图机器学习技术领域,特别涉及一种图层级异常检测方法及电子设备,其中,方法包括:获取源域图数据集和目标域图数据集,其中,源域图数据集包括源域属性图和部分标注的源域属性图的标签信息,目标域图数据集包括完全未标注的目标域属性图,源域属性...
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