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申请/专利权人：江阴飞芯人工智能科技有限公司
摘要：本发明涉及无人机巡检技术领域，提供一种少样本的目标差异的综合检测方法，包括以下步骤：步骤一、规划拍摄航线，通过软件配合无人机进行拍摄采集素材和数据，利用较长的时间获取大量的目标检测数据样本，随后采取传统CV的图像对比算法对素材和数据进行处理；步骤二、采取传统CV的图像对比算法处理得到的大量数据，作为初步可用的数据分析结果，作为促进新的算法落地的推进项目。统合了传统CV算法和深度学习模型的算法，使之能够提供阶段性服务，来顺应客户的需求，以根据短期服务和长期服务来采取阶段性方案，从而使用传统CV算法满足客户基础需求的同时，利用传统CV算法辅助深度学习模型的算法，来补足深度学习模型的算法的缺陷。
主权项：1.一种少样本的目标差异的综合检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、规划拍摄航线，通过软件配合无人机进行拍摄采集素材和数据，利用较长的时间获取大量的目标检测数据样本，随后采取传统CV的图像对比算法对素材和数据进行处理；步骤二、采取传统CV的图像对比算法处理得到的大量数据，作为初步可用的数据分析结果，作为促进新的算法落地的推进项目；步骤三、采用步骤二中获取的初步可用的数据分析结果作为基础，针对复杂应用场景进行深度学习，形成少样本依旧可以进行目标检测的全新智能算法大模型；步骤四、利用全新智能算法大模型对监控直播中的需检测目标进行快速的实时自动识别，同时进行数据积累，进行学习迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江阴飞芯人工智能科技有限公司 一种少样本的目标差异的综合检测方法
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