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  • 本發(fā)明提出一種基于深度特征的AI生成全景圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法與系統(tǒng)，該方法包括：對(duì)自然全景圖像的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到等距柱狀投影格式的自然全景圖像；將等距柱狀投影格式的自然全景圖像轉(zhuǎn)換為視口圖像；對(duì)視口圖像進(jìn)行提取并得到多層深度特征圖；基于多層深...
  • 本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電池包定位方法、機(jī)器人、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：通過相機(jī)獲取電池包圖像，對(duì)電池包圖像進(jìn)行特征提取得到電池包特征，根據(jù)電池包特征獲取電池包的高度信息；通過激光傳感器獲取電池包的掃描數(shù)據(jù)，根據(jù)掃描數(shù)據(jù)確...
  • 本申請(qǐng)公開了一種圖像中的目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取待識(shí)別的圖像和訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測(cè)模型，所述目標(biāo)檢測(cè)模型至少包括特征提取網(wǎng)絡(luò)和Transformer模塊；利用所述特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述圖像進(jìn)行特征...
  • 本發(fā)明涉及室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種室內(nèi)平面圖定位方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)；其中，一種室內(nèi)平面圖定位方法包括：獲取待定位目標(biāo)采集的多視角的室內(nèi)場(chǎng)景圖像；提取室內(nèi)場(chǎng)景圖像的單目深度特征，以及解析多視角的室內(nèi)場(chǎng)景圖像的單目深度特征得到多視圖深...
  • 本發(fā)明提供了一種針對(duì)無人機(jī)的快速目標(biāo)標(biāo)定方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明包括視覺相機(jī)、標(biāo)定樣機(jī)、聲紋采集器、樣機(jī)控制臺(tái)、軟件監(jiān)控臺(tái)和標(biāo)定控制臺(tái)，并配合驗(yàn)證聲紋測(cè)距和樣機(jī)控制臺(tái)在前后距離上的控制量是否匹配，再通過樣機(jī)控制臺(tái)控制無人機(jī)平...
  • 本發(fā)明公開了一種面陣相機(jī)輻射響應(yīng)不均勻性自主協(xié)調(diào)標(biāo)定方法和系統(tǒng)，涉及面陣相機(jī)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于待標(biāo)定面陣相機(jī)在無光環(huán)境下拍攝的多張暗像片和在均勻亮度場(chǎng)下拍攝的多張響應(yīng)畸變像片，計(jì)算畸變均值像片，然后進(jìn)行濾波得到平滑像片，并確定校正...
  • 本申請(qǐng)公開了一種三維數(shù)字人體生成方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括：獲取人體正面圖像數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)集；構(gòu)建背面生成法線融合網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)集中對(duì)背面生成法線融合網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試；將待生成三維數(shù)字...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖形渲染領(lǐng)域，具體而言，是一種仿真模擬器實(shí)時(shí)渲染場(chǎng)景生成方法和系統(tǒng)。該方法通過探測(cè)無人機(jī)采集周邊的地形信息和場(chǎng)景信息，將所述地形信息和所述場(chǎng)景信息傳輸至信息處理終端；通過信息處理終端生成訓(xùn)練任務(wù)所需的地形數(shù)據(jù)和場(chǎng)景配置文件，...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種水工建筑裂縫識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)，方法包括將待檢測(cè)裂縫圖像輸入目標(biāo)裂縫識(shí)別模型，獲得識(shí)別結(jié)果，目標(biāo)裂縫識(shí)別模型通過如下步驟確定：基于初始Swin?Unet模型，引入ECA注意力機(jī)制，并將Swin?Transfor...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于人工智能的園林植物風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)預(yù)警方法及系統(tǒng)。其中，通過環(huán)境適應(yīng)型傳感器實(shí)時(shí)采集目標(biāo)設(shè)備運(yùn)行部件的振動(dòng)和溫度數(shù)據(jù)作為初始檢測(cè)數(shù)據(jù)。基于傳感器保護(hù)層與檢測(cè)區(qū)域的溫度分布特征建立補(bǔ)償計(jì)算模型，動(dòng)態(tài)計(jì)算溫度補(bǔ)償參數(shù)，生成消除環(huán)境溫度...
  • 本發(fā)明涉及智能識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的腫瘤智能識(shí)別系統(tǒng)及方法。所述系統(tǒng)包括腫瘤大數(shù)據(jù)處理模塊、腫瘤識(shí)別模型構(gòu)建模塊、腫瘤多源特征融合模塊以及腫瘤分類識(shí)別映射模塊，可通過對(duì)接獲取對(duì)應(yīng)的腫瘤多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)以及患者病理臨床數(shù)據(jù)并...
  • 本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的智能圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法，包括：通過預(yù)訓(xùn)練的圖像和文本特征提取網(wǎng)絡(luò)分別從圖像和文本中提取高級(jí)語義特征；使用擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)將圖像和文本特征從低維空間映射到更高維度；引入局部和全局對(duì)比學(xué)習(xí)策略，通過動(dòng)態(tài)重采樣和記憶增強(qiáng)機(jī)制優(yōu)化...
  • 本發(fā)明提供了一種基于漸進(jìn)式主動(dòng)無源域適應(yīng)的胚胎發(fā)育人工智能評(píng)估方法，S1：使用源域數(shù)據(jù)集訓(xùn)練源域模型，源域數(shù)據(jù)集為具有高質(zhì)量和低質(zhì)量標(biāo)簽的胚胎圖像序列；S2：使用訓(xùn)練后的源域模型對(duì)目標(biāo)域的胚胎圖像序列數(shù)據(jù)集生成偽標(biāo)簽，利用源域模型和目標(biāo)域數(shù)...
  • 本發(fā)明涉及洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于閾值區(qū)間與鄰域分析的洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)方法。所述方法包括以下步驟：獲取洪澇災(zāi)區(qū)極化雷達(dá)影像并進(jìn)行預(yù)處理，得到雷達(dá)后向散射系數(shù)波段數(shù)據(jù)；其次，繪制雷達(dá)后向散射系數(shù)直方圖，并通過直方圖雙峰識(shí)別獲取陸地與...
  • 本發(fā)明提供了一種高光譜圖像稀疏解混方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：對(duì)原始高光譜圖像進(jìn)行特征提取，得到多尺度空間特征和光譜特征；拼接多尺度空間特征和光譜特征，得到原始空譜聯(lián)合特征；對(duì)原始空譜聯(lián)合特征進(jìn)行特征解耦，得到增強(qiáng)空譜聯(lián)合特征；...
  • 本發(fā)明公開了一種深遠(yuǎn)海下太陽能光伏板點(diǎn)蝕與裂縫識(shí)別定位方法，該方法根據(jù)采集的光伏板表面圖像，利用構(gòu)建的光伏板點(diǎn)蝕及裂縫缺陷識(shí)別模型來進(jìn)行光伏板點(diǎn)蝕與裂縫識(shí)別。模型的損失函數(shù)由配備權(quán)重系數(shù)的邊緣檢測(cè)損失、分割損失和廣義Dice損失三個(gè)部分組成...
  • 本申請(qǐng)公開了一種基于SAR波模式影像的冰山信息提取方法、設(shè)備及產(chǎn)品，涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域。該方法首先獲取典型冰山場(chǎng)景的SAR波模式SSR圖像及對(duì)應(yīng)標(biāo)注圖像并制作樣本數(shù)據(jù)集；構(gòu)建基于SARIcebergNet網(wǎng)絡(luò)的冰山語義分割模型，并采用樣本數(shù)據(jù)...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于圖像識(shí)別的無人機(jī)物流控制方法、系統(tǒng)及無人機(jī)，涉及倉儲(chǔ)管理技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過獲取無人機(jī)在當(dāng)前拍攝點(diǎn)位拍攝的當(dāng)前巡回視野圖像，對(duì)當(dāng)前巡回視野圖像和前一次巡回視野圖像進(jìn)行圖像比對(duì)，若貨物存在變動(dòng)，則向無人機(jī)發(fā)送多點(diǎn)位識(shí)別指令，...
  • 本發(fā)明公開了基于視覺識(shí)別的智能臺(tái)球計(jì)分裝置及方法，涉及圖像處理相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，該裝置包括：實(shí)時(shí)采集臺(tái)球桌面的高清視頻流數(shù)據(jù)；對(duì)高清視頻流數(shù)據(jù)進(jìn)行雙通道并行采樣處理，獲取關(guān)鍵幀細(xì)節(jié)圖像集合和動(dòng)作捕捉圖像集合；進(jìn)行快速特征識(shí)別，獲取多維臺(tái)球運(yùn)動(dòng)特...
  • 本發(fā)明公開了基于AIOT與圖像識(shí)別的工程安全交底智能記錄方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)平臺(tái)負(fù)載平衡技術(shù)領(lǐng)域，包括采集識(shí)別晨會(huì)人員信息、晨會(huì)內(nèi)容與晨會(huì)環(huán)境數(shù)據(jù)，對(duì)人員信息、晨會(huì)內(nèi)容與晨會(huì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過晨會(huì)人員信息與晨會(huì)環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)...
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