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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明涉及河道治理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能交互河道治理咨詢管理系統(tǒng)及方法。方法包括：在河道預(yù)設(shè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)布設(shè)多層次水質(zhì)監(jiān)測(cè)探頭陣列，通過多層次水質(zhì)監(jiān)測(cè)探頭陣列對(duì)河道水質(zhì)進(jìn)行基于自適應(yīng)采樣頻率方法的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，得到多層次水質(zhì)原始數(shù)據(jù)，其中多層次水...
  • 本發(fā)明涉及圖像超分辨率領(lǐng)域，更具體的，涉及一種圖像重建方法，具體為一種基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的傅里葉疊層圖像重建方法。利用反射式遠(yuǎn)場(chǎng)傅里葉疊層成像系統(tǒng)，通過相機(jī)陣列拍攝一系列低分辨率圖像，將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的傅里葉疊層相結(jié)合，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)低分辨...
  • 本發(fā)明提出了一種面向電力缺陷場(chǎng)景的小樣本圖像生成方法，涉及圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、獲取電力缺陷圖像并進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)預(yù)處理后的圖像建立訓(xùn)練集和測(cè)試集；S2、構(gòu)建擴(kuò)散模型，同時(shí)在擴(kuò)散模型中引入紋理調(diào)制模塊，并通過訓(xùn)練集訓(xùn)練擴(kuò)散模型；S3...
  • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與核回歸的一致性蒙特卡洛繪制降噪方法和裝置，方法包括：對(duì)蒙特卡洛繪制降噪的核回歸數(shù)學(xué)模型進(jìn)行建模，并基于核回歸一致性理論與漸進(jìn)積分均方誤差推導(dǎo)理論核帶寬表達(dá)式，最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)核帶寬的值并使用交叉雙邊濾波與T...
  • 本發(fā)明屬于圖像修復(fù)領(lǐng)域，即利用一個(gè)基于即插即用分裂算法的擴(kuò)散模型實(shí)現(xiàn)對(duì)退化模型未知的非線性或盲修復(fù)任務(wù)，具體為一種面向盲圖像修復(fù)的即插即用分裂算法。一種面向盲圖像修復(fù)的即插即用分裂算法，通過設(shè)計(jì)一種間接引導(dǎo)策略在縮小現(xiàn)行即插即用圖像修復(fù)方法...
  • 本發(fā)明涉及一種結(jié)合無(wú)監(jiān)督圖像特征提取技術(shù)的缺陷檢測(cè)方法，包括：收集產(chǎn)品的合格圖像，作為無(wú)監(jiān)督卷積自編碼器的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，獲得特征提取器；采集缺陷圖像并標(biāo)注；將訓(xùn)練集中的缺陷圖像輸入到Y(jié)OLOv8中進(jìn)行訓(xùn)練，獲得多尺度特征圖；將同一張缺陷圖像輸入...
  • 本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識(shí)別方法。本公開提出了一種基于YOLOX為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)框架的改進(jìn)型核燃料棒射線缺陷目標(biāo)檢測(cè)算法，基于單階段目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOX進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)修改，引入輕量級(jí)CA(...
  • 本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于規(guī)則模型的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識(shí)別方法。本公開通過引入專家規(guī)則，實(shí)現(xiàn)基于規(guī)則模型的缺陷識(shí)別算法，可有效工業(yè)環(huán)境中因?yàn)閳D像數(shù)據(jù)規(guī)模較小，在引入數(shù)據(jù)增強(qiáng)擴(kuò)充數(shù)據(jù)模型后導(dǎo)致缺陷位置信息丟失等原因...
  • 本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識(shí)別用圖像質(zhì)量校核方法。本公開提供的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識(shí)別用圖像質(zhì)量校核方法，通過對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，可以高效提取出單根核燃料棒端塞的有效待評(píng)定圖像；使用單根核...
  • 本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于改進(jìn)UNet模型的水下管道缺陷檢測(cè)方法，包括：在第一分支中，基于改進(jìn)UNet網(wǎng)絡(luò)框架構(gòu)建用于特征提取的先驗(yàn)分布網(wǎng)絡(luò)，對(duì)原始水下管道圖像進(jìn)行特征提取和重建，生成管道缺陷特征提取圖像；在第二分支中，基于改...
  • 本發(fā)明公開了一種用于幕墻鋁單板老化程度的預(yù)警系統(tǒng)及方法，涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待檢測(cè)鋁單板圖像，將待檢測(cè)鋁單板圖像劃分為多個(gè)像素窗口；獲取與待檢測(cè)鋁單板相同規(guī)格的無(wú)老化鋁單板，以及各老化特性鋁單板，建立各老化特性對(duì)鋁單板老化的影響...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的異物檢測(cè)方法、裝置及相關(guān)介質(zhì)，該方法包括：獲取待識(shí)別的目標(biāo)圖像；利用圖像分割模型對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行分割處理，得到所述目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的分割掩碼圖；對(duì)所述分割掩碼圖進(jìn)行邏輯處理，并根據(jù)邏輯處理的結(jié)果判斷所述目標(biāo)圖像是...
  • 本申請(qǐng)涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的馬鈴薯葉片病害檢測(cè)分級(jí)方法，包括：收集包含在真實(shí)自然生長(zhǎng)環(huán)境下的馬鈴薯病害葉片的圖片；將收集的圖片輸入AMW?YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢測(cè)，從而定位每個(gè)圖片中病害葉片的位置，得到病害葉片...
  • 本發(fā)明涉及機(jī)械零件質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于人工智能的機(jī)械零件質(zhì)量檢測(cè)方法。該方法包括：本發(fā)明獲取待檢測(cè)的機(jī)械零件圖像，基于圖像增強(qiáng)后的待檢測(cè)的機(jī)械零件圖像計(jì)算圖像中所有滿足預(yù)設(shè)位置關(guān)系的兩個(gè)像素點(diǎn)之間的灰度值，并根據(jù)灰度值生成圖像灰度...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于Segment Anything模型的智能摳圖方法，通過獲取待處理的樣本圖像，將樣本圖像輸入至Image Segmentation模型中進(jìn)行分割，得到初步前景與背景掩碼，制作成樣本數(shù)據(jù)集；調(diào)用Seg...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體的說(shuō)是一種基于MedficientSAM圖像分割大模型，能夠顯著提高醫(yī)學(xué)圖像處理效率和準(zhǔn)確率的基于視覺大模型的醫(yī)學(xué)圖像處理方法及系統(tǒng)，利用MedficientSAM模型對(duì)包括CT、MR、超聲等在內(nèi)的九種不同模...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于紅外熱成像的外陰VIN預(yù)測(cè)方法及裝置，該方法包括如下步驟：采集多個(gè)VIN樣本的外陰部位的紅外熱成像圖像；基于FLIR系統(tǒng)，從紅外熱成像圖像中分割并提取病變部位，及病變部位對(duì)應(yīng)的溫度值；基于提取的...
  • 本公開涉及一種基于特征融合和迭代關(guān)聯(lián)的在線多目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)，涉及目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域。其中，所述的在線多目標(biāo)跟蹤方法，包括：利用給定視頻序列中每幀圖像內(nèi)可能目標(biāo)對(duì)應(yīng)的位置信息和置信度對(duì)所述置信度進(jìn)行融合更新，得到融合更新置信度；利用迭代算法...
  • 本申請(qǐng)公開了一種超聲微血管成像中的運(yùn)動(dòng)校正與配準(zhǔn)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及超聲微血管成像領(lǐng)域，該方法包括獲取隨時(shí)間變化的超聲序列圖像；利用數(shù)據(jù)幀相關(guān)性系數(shù)的閾值對(duì)超聲序列圖像進(jìn)行劃分；根據(jù)靜止幀之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行聚類處理的聚類結(jié)果確定靜止...
  • 本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種直線檢測(cè)方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及直線檢測(cè)領(lǐng)域，方法包括：遍歷待檢測(cè)平面上的各點(diǎn)，基于各點(diǎn)的法向量和坐標(biāo)構(gòu)建第一投票累加器，在第一投票累加器不為空時(shí)，從第一投票累加器中獲取第一最大投票值的投票位置，基于第一最大投...
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