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  • 本發(fā)明公開了一種基于無人機攝影的動態(tài)建模視點優(yōu)化系統(tǒng)，涉及攝影管理技術(shù)領(lǐng)域，提高了攝影結(jié)果的精確度。本發(fā)明通過無人機采集目標場景區(qū)域的第一場景攝影數(shù)據(jù)，以及根據(jù)來自場景建模端的模糊場景網(wǎng)格建立多條動態(tài)無人機飛行路徑，進而各個無人機沿著動態(tài)無...
  • 一種適用于草坪場景環(huán)境感知的網(wǎng)絡(luò)模型和方法，網(wǎng)絡(luò)模型包括特征提取模塊、特征強化模塊、特征融合模塊和檢測模塊；方法包括對草坪環(huán)境進行圖像預處理并對收集到的草坪環(huán)境數(shù)據(jù)進行標注；通過特征提取模塊對進行過預處理的草坪圖像進行特征提取；通過特征強化...
  • 本發(fā)明公開了一種遙感時序數(shù)據(jù)合成間隔最優(yōu)指數(shù)計算方法及裝置，屬于遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括計算有效觀測值比例PVO，所述PVO表示在給定合成間隔下，合成時間序列中有效觀測值占所有觀測值的比例；計算信息損失ILC，所述ILC表示合成時...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像處理的地理場景識別方法，包括：采集水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域的遙感圖像，將遙感圖像劃分為多個區(qū)域。在各區(qū)域內(nèi)，根據(jù)像素點的明度和飽和度確定像素點的反光可能性，根據(jù)像素點的反光可能性與其局部范圍的反光一致性，...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于畜牧牧區(qū)的自動巡檢方法及系統(tǒng)，該方法包括：對畜牧牧區(qū)的目標圖像進行邊緣檢測，得到目標圖像中的邊緣；確定目標聚簇，將目標聚簇記為牲畜連通域；確定牲畜連通域的干癟率；根據(jù)牲畜連通域中邊緣像素點的比較像...
  • 本申請公開了一種基于聲吶圖像的水下目標檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及水下探測領(lǐng)域，該方法包括獲取聲吶圖像樣本集，聲吶圖像樣本集包括樣本圖像，以及每張樣本圖像附帶的樣本標簽，每個樣本標簽包括位置信息和類別概率分布，位置信息指所述水下目標在聲...
  • 本發(fā)明涉及一種基于多尺度實例解耦的遙感影像域泛化語義分割方法，涉及遙感圖像解譯技術(shù)領(lǐng)域，包括多尺度實例編碼、域不變實例解耦和域泛化語義解碼；以分割骨干網(wǎng)絡(luò)中的圖像特征作為輸入，多尺度實例編碼模塊利用深度卷積、多尺度協(xié)同、多路徑感知來有效感知...
  • 本申請公開了一種模型構(gòu)建方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)與計算機程序產(chǎn)品，涉及模型構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，包括：接收被標注的原始圖像樣本集，其中，原始圖像樣本集中的原始圖像樣本的建筑缺陷特征被有向旋轉(zhuǎn)框選中；基于原始圖像樣本集對預設(shè)初始圖像識別模型進行訓練，...
  • 本發(fā)明提供了一種基于深度學習的海表高度異常數(shù)據(jù)降尺度方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括如下步驟：對數(shù)據(jù)進行預處理，數(shù)據(jù)包括：AVISO數(shù)據(jù)、SWOT數(shù)據(jù)和關(guān)鍵輔助變量；構(gòu)建基于增強型超分辨率生成對抗網(wǎng)絡(luò)ESRGAN，生成高分辨率特征圖，E...
  • 本發(fā)明公開了一種新生兒眼底圖像描述生成方法及成像方法，包括獲取現(xiàn)有的新生兒眼底圖像并進行描述和預處理以構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；基于特征提取網(wǎng)絡(luò)、特征映射網(wǎng)絡(luò)和大語言模型，構(gòu)建新生兒眼底圖像描述生成初始模型并訓練得到新生兒眼底圖像描述生成模型；采用得...
  • 本申請實施例公開了一種基于圖像識別的水質(zhì)檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待處理的水質(zhì)圖像；通過窗口注意力機制對水質(zhì)圖像進行特征提取處理，得到水質(zhì)圖像所屬水域的水質(zhì)特征向量；基于水質(zhì)特征向量，獲取水域的水...
  • 本發(fā)明公開了一種基于分布感知特征對齊的半監(jiān)督域適應(yīng)圖像分類方法，包括以下步驟：針對源域和目標域的圖像數(shù)據(jù)，分別進行強數(shù)據(jù)增強和弱數(shù)據(jù)增強，生成多視圖輸入特征，通過共享的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取輸入特征，并結(jié)合基于分布校準的偽標簽監(jiān)督策略，將當前概率...
  • 本申請公開了一種圖形處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，其中，該圖形處理方法包括獲取待處理的曲邊閉合圖形；對曲邊閉合圖形的邊界進行參數(shù)化，生成曲邊函數(shù)；對曲邊函數(shù)進行傅里葉級數(shù)展開，生成曲邊閉合圖形的傅里葉級數(shù)；從傅里葉級數(shù)中選取預設(shè)級數(shù)的...
  • 本申請公開了一種基于圖像去霧的輕量級目標檢測方法，屬于目標檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取原始圖像，將原始圖像輸入到目標檢測模型中，得到目標圖像，目標檢測模型包括深度可分離卷積子模型、特征提取子模型和特征融合子模型；基于目標圖像進行檢測，得到...
  • 本發(fā)明公開了一種基于循環(huán)復用卷積的紅外目標檢測方法，應(yīng)用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：利用循環(huán)復用卷積網(wǎng)絡(luò)中的多個復用卷積編碼器和多個雙向注意力聚合解碼器，對待檢測目標圖像進行處理，得到目標檢測信息；每個復用卷積編碼器的卷積核一致，雙向注意力聚...
  • 本申請公開一種基于狀態(tài)更新的建筑矢量端到端提取方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)模型領(lǐng)域，方法包括：提取待檢測遙感影像中的建筑特征，得到含有多尺度信息的初始特征圖；基于初始特征圖，利用中心點預測頭計算建筑中心點，利用偏移量預測頭計算建筑輪廓與建筑中心點的...
  • 本申請公開了一種地圖興趣點聚合方法、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品，本申請涉及地理信息服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，該地圖興趣點聚合方法包括：獲取目標區(qū)域的地圖興趣點數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型和三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)，其中，地圖興趣點數(shù)據(jù)包括地圖興趣點的二維坐標，三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)包括...
  • 本發(fā)明公開了一種基于正球面映射的橢球面多邊形布爾運算方法，包括以下步驟：S1，將橢球面的多邊形頂點映射到一個正球面；S2，在正球面上進行映射后的球面多邊形的布爾運算；S3，將正球面上的多邊形布爾運算的結(jié)果映射到原橢球面，作為橢球面上多邊形布...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，且公開了一種基于圖像識別的地鐵天地線綜合平臺監(jiān)測方法及系統(tǒng)，用于解決進行地鐵天地線監(jiān)測時，會出現(xiàn)采集圖像數(shù)據(jù)時，監(jiān)測區(qū)域被高速運行的列車遮擋視野的問題，包括，對檢查區(qū)域進行圖像數(shù)據(jù)采集，若檢查區(qū)域中未存在運行列車遮擋...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度正則化的動態(tài)高斯場景重建方法。本發(fā)明步驟如下：步驟（1）、利用SfM點云初始化一組3D高斯集合，每個高斯體由中心位置、協(xié)方差矩陣等參數(shù)描述；步驟（2）、引入控制網(wǎng)絡(luò)解耦運動與幾何結(jié)構(gòu)，利用時間變量與高斯中心位置進行偏...
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