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  • 本發(fā)明提供了基于多尺度、多任務(wù)融合UNet模型的精確乳腺腫瘤分割方法，包括以下步驟：(1)獲取原始腫瘤醫(yī)學圖像以及相應(yīng)的腫瘤區(qū)域標簽并調(diào)整大小；(2)對腫瘤圖像進行Z?Score標準化和隨機旋轉(zhuǎn)進行圖像增強，并按照7：2：1的比例劃分訓練集...
  • 本發(fā)明公開了一種基于亞像素邊緣搜索的零件幾何參數(shù)檢測方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)字化測量技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集零件圖像，提取零件圖像的感興趣區(qū)域，獲取零件邊緣像素級粗定位點；基于Zernike矩計算零件邊緣的亞像素坐標進行零件姿態(tài)感知，利用零件姿態(tài)信息...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像識別算法調(diào)諧光纖鎖模激光的方法及系統(tǒng)，涉及光纖激光器鎖模技術(shù)領(lǐng)域，包括：對光譜儀圖像預處理；RGB顏色空間的光譜圖像轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間，通過顏色篩選與濾波，實現(xiàn)光譜曲線與圖像背景分離；建立基于圖像線性變換的全連接神...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是一種通過結(jié)合空間和時間結(jié)構(gòu)信息，有效提高了在標注數(shù)據(jù)有限的情況下對醫(yī)療圖像的分類精度的基于時空結(jié)構(gòu)一致性的半監(jiān)督圖像分類方法，相對于現(xiàn)有技術(shù)，通過引入時空結(jié)構(gòu)一致性機制，有效利用未標注數(shù)據(jù)，提升了模型對...
  • 本發(fā)明公開一種基于開放詞匯目標檢測技術(shù)的半監(jiān)督目標檢測方法，具體包括如下步驟：預設(shè)相關(guān)提示詞，將相關(guān)提示詞與經(jīng)過前處理的圖片數(shù)據(jù)輸入到預訓練后的OVD網(wǎng)絡(luò)中進行檢測獲得預標注檢測框；根據(jù)需要檢測的類別構(gòu)建典型樣本庫，采用大型無監(jiān)督自編碼模型...
  • 本發(fā)明提出了一種基于置信增強和圖像重構(gòu)的電力設(shè)備缺陷分類方法，涉及機器學習技術(shù)領(lǐng)域，包括：將采集到的圖像數(shù)據(jù)樣本劃分為支持集和查詢集，并輸入特征提取器獲取樣本特征；對支持集的樣本特征進行特征增強，然后添加掩碼并進行重構(gòu)，計算重構(gòu)損失；提取樣...
  • 本發(fā)明公開了基于多視角特征融合的腦膠質(zhì)瘤分級混合網(wǎng)絡(luò)的組建方法，包括數(shù)據(jù)預處理、特征提取、多視角特征融合和將得到的特征通過分類器進行分級處理四個步驟；能夠平衡全局感受野和歸納偏置，結(jié)合了全局和局部多尺度、多粒度特征，同時平衡了全局感受野和歸...
  • 針對復雜背景下僅靠可見光圖像難以提取有效特征、易受周圍環(huán)境、干擾物影響等難題，本發(fā)明提出一種基于特征對齊融合的雙波段圖像描述生成方法。本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)模型首先將輸入的可見區(qū)域和紅外網(wǎng)格特征傳入融合位置注意模塊和FFN分別獲得融合位置特征；然后，利...
  • 本發(fā)明涉及一種基于邊緣計算的多模態(tài)數(shù)字員工接待系統(tǒng)及方法，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊、邊緣計算模塊、數(shù)據(jù)融合與決策模塊、觸發(fā)激活模塊、情緒識別模塊、交互響應(yīng)模塊及行為預測模塊，通過高分辨率攝像頭、麥克風陣列和紅外傳感器采集...
  • 本申請的實施例公開了一種模型訓練及信號檢測方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域，本申請訓練基于深度學習的信號檢測模型來實現(xiàn)信號的檢測，通過圖像識別進行檢測來避開電磁環(huán)境與信噪的影響，以提升信號檢測識別的正確性，通過收集描述信號I...
  • 本申請公開了一種多模態(tài)大模型的訓練方法、圖文翻譯方法以及裝置，確定包括訓練文本、翻譯文本、訓練圖像以及問詢信息的訓練樣本，基于訓練樣本對待訓練的多模態(tài)大模型進行訓練，獲得已訓練的多模態(tài)大模型，多模態(tài)大模型報包括圖像編碼器、適配器以及大語言模...
  • 本發(fā)明涉及水下機器人聲吶數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于卷積自編碼器的水下機器人聲吶數(shù)據(jù)處理方法及裝置，包括以下步驟：S1、搭建數(shù)據(jù)庫：S2、標準化處理：S3、構(gòu)建卷積自編碼器模塊：S4、訓練預處理網(wǎng)絡(luò)：S5、提取特征并降噪；S6、輸出數(shù)據(jù)...
  • 一種基于深度學習的巖石微裂紋識別檢測方法，屬于地質(zhì)資源與地質(zhì)工程中巖石微裂紋檢測與識別技術(shù)領(lǐng)域，通過集成多尺度特征預提取模塊（MFP）、編碼器空間級聯(lián)編碼路徑（ESCE）和解碼器輸入SE模塊，大幅提升了巖石微裂紋的檢測精度，減少了誤檢和漏檢...
  • 本發(fā)明實施例公開了一種基于高光譜圖像的設(shè)備狀態(tài)檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中該方法包括：使用電力設(shè)備的高光譜圖像數(shù)據(jù)，基于不同深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練確定出每一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主成分組合；根據(jù)所述主成分組合的圖像的重建效果，確定降維后的目標主...
  • 本發(fā)明公開了一種基于跨域檢測的無人機航拍圖像中光伏組件識別方法及系統(tǒng)，將光伏組件的無人機航拍圖像和衛(wèi)星遙感影像作為目標域和源域，從目標域和源域數(shù)據(jù)集分別選取圖像提取共性特征與非共性特征，通過距離度量使共性特征接近且非共性特征遠離，將分類器作...
  • 本發(fā)明公開了基于視頻深度學習的內(nèi)鏡管道內(nèi)壁裂隙自動識別系統(tǒng)，涉及管道檢測技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括圖像獲取模塊、圖像預處理模塊、管道內(nèi)壁模型建立模塊、深度學習識別模塊及結(jié)果輸出模塊；圖像獲取模塊，用于利用自主移動內(nèi)鏡裝置采集管道內(nèi)圖像，其多輪驅(qū)動...
  • 本發(fā)明提供了一種多模態(tài)全類別鐵路障礙物入侵檢測方法。該方法包括：獲取軌道交通周界各路段的視頻圖像，對于視頻圖像進行解碼分析，將視頻圖像拆解為連續(xù)視頻幀，將視頻幀輸送到特征提取模塊中；特征提取模塊采用Rail?IDET算法對視頻幀進行特征提取...
  • 本申請公開了一種乘員損傷檢測方法、裝置、電子設(shè)備、車輛、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域，其中，方法包括：在檢測到車輛發(fā)生碰撞的情況下，獲取第一圖像，第一圖像是通過設(shè)置在車輛內(nèi)部的攝像頭采集的；對第一圖像進行分析，確定乘員的第一接觸部位與車輛的...
  • 本發(fā)明涉及文檔處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于WebGL的PDF圖紙電子測量方法，首先基于PDF規(guī)范解析PDF圖紙，利用WebGL技術(shù)將獲取到的圖形矢量數(shù)據(jù)渲染到網(wǎng)頁；加載電子測量模塊，實時追蹤用戶鼠標操作軌跡；識別鼠標關(guān)鍵操作，頁面給出樣式...
  • 一種基于DenseNet雙模塊網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的輕量級人臉識別方法，使用了輕量級網(wǎng)絡(luò)DenseNet作為主干網(wǎng)絡(luò)，姿態(tài)角度反饋信息作為輔助網(wǎng)絡(luò)，并引入角度懲罰機制；輔助網(wǎng)絡(luò)和角度懲罰機制通過在訓練過程中將角度損失與關(guān)鍵點檢測損失相結(jié)合，幫助主網(wǎng)絡(luò)更...
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