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  • 本發(fā)明公開了一種光學(xué)遙感圖像顯著目標檢測方法及相關(guān)裝置，方法包括：將待檢測光學(xué)遙感圖像輸入到特征編碼模塊中提取不同層級的編碼特征；將不同層級的編碼特征輸入到邊緣提取模塊中進行邊緣提取操作得到顯著目標邊緣圖；將不同層級的編碼特征和顯著目標邊緣...
  • 本發(fā)明公開了一種基于在軌適配的大視場圖像空間碎片檢測方法，包括：獲取待檢測的大視場星空圖像，將大視場星空圖像輸入到訓(xùn)練好的空間碎片檢測模型中，得到針對大視場星空圖像的目標檢測結(jié)果；所述空間碎片檢測模型包括耦合因素評估模塊、稀疏混合專家處理模...
  • 本發(fā)明公開了基于偏振一致性局部對比度的弱小目標檢測方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取弱小目標的灰度圖像和對應(yīng)的多個偏振圖像；基于引導(dǎo)濾波算法實現(xiàn)灰度圖像和偏振圖像的融合降噪，得到輸出圖像；利用局部對比度的機理，結(jié)合聯(lián)合偏振增強系數(shù)，對整個輸出...
  • 本發(fā)明涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的船用餌料投飼計量方法及系統(tǒng)，屬于漁業(yè)餌料投飼技術(shù)領(lǐng)域，獲取多個目標區(qū)域的養(yǎng)殖生物特征，根據(jù)多個所述目標區(qū)域的養(yǎng)殖生物特征確定出目標水產(chǎn)生物的活動范圍以及養(yǎng)殖密度；獲取餌料中所需營養(yǎng)成分的營養(yǎng)成分含量的評估結(jié)果，結(jié)合...
  • 本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的肺部腫瘤浸潤性影像識別方法及系統(tǒng)，涉及肺部腫瘤浸潤性識別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取肺部腫瘤的醫(yī)學(xué)影像，同時收集標注良好的樣本影像；基于標注結(jié)果對肺部腫瘤進行區(qū)域分割，得到腫瘤區(qū)域；提取腫瘤區(qū)域的邊緣特征、形態(tài)特征...
  • 本申請公開了一種基于特征重構(gòu)的紅外船舶圖像分類方法、系統(tǒng)及設(shè)備，該方法通過對特征矩陣進行第一次特征重構(gòu)和第二次特征重構(gòu)；基于第一特征重要性分數(shù)和第二特征重要性分數(shù)，對特征矩陣中的特征進行篩選，得到新特征矩陣；將提取的視覺特征與新特征矩陣進行...
  • 本發(fā)明提供了一種基于生成式水印的人工智能生成圖像識別方法和系統(tǒng)。實現(xiàn)方案為：對第一圖像中的第一水印信息向量和第一圖像潛向量分別進行語義解析，得到第一圖像語義信息、第一非圖像語義信息和第二圖像語義信息；在第一圖像語義信息與第二圖像語義信息的相...
  • 本發(fā)明公開一種基于茶園無人機影像的茶行邊界矢量高精度自動提取方法，包括以下步驟：獲取無人機多光譜影像，標注感興趣區(qū)域獲得茶園地塊ROI掩膜；基于閾值分割進行二分類處理，獲得茶樹?土壤初分類圖像；對茶樹?土壤初分類圖像進行邊界輪廓提取和直線檢...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種輸電線路周邊的異物目標感知方法及系統(tǒng)，包括：獲取每幀監(jiān)控圖像內(nèi)的輸電線路與吊車，得到輸電線上的每一像素點所在平面的深度畸變程度，根據(jù)相鄰幀監(jiān)控圖像內(nèi)的吊車吊臂像素點的變化，得到吊車在每一次吊起運動時的...
  • 本申請公開了一種臺球比賽數(shù)據(jù)智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：獲取目標臺球比賽區(qū)域的監(jiān)測視頻；將監(jiān)測視頻進行逐幀分解，以獲得多張監(jiān)測圖像；獲取目標選手的臺球桿姿態(tài)信息以及目標臺球的實際軌跡信息；根據(jù)臺球桿姿態(tài)信息，從目...
  • 本發(fā)明提供基于ETC控制裝置的交易管理系統(tǒng)，涉及智能交通領(lǐng)域，基于ETC控制裝置的交易管理系統(tǒng)包括路側(cè)單元、車載單元、多個拍攝單元、數(shù)據(jù)處理單元以及中心管理單元，對采集的多張圖像進行圖像預(yù)處理，通過Brenner梯度函數(shù)對預(yù)處理后的多張圖像...
  • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種低照明度下道路障礙物可視化系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：采集低照明度下道路的視頻數(shù)據(jù)；根據(jù)過曝點的聚類結(jié)果獲取光源區(qū)域；基于非光源區(qū)域內(nèi)像素點與光源擬合圓之間的距離確定像素點受到光源的照明影響程度；結(jié)合相鄰幀之間...
  • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種變電站表計低位缺陷識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：通過改進的Yolov9?m表計識別模型獲取變電站表計圖像的表盤區(qū)域類型、表盤區(qū)域檢測框、刻度區(qū)域掩模和指示區(qū)域掩模；根據(jù)表盤區(qū)域檢測框?qū)ψ冸娬?..
  • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點云自動標注方法、裝置及介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，該方法包括：獲取原始的點云序列，將點云序列劃分為若干個子序列；將每一幀點云數(shù)據(jù)中每一個點從世界坐標系轉(zhuǎn)換至相對坐標系，得到每一個點的相對坐標系值；將每一幀點云數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明適用于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了融合雙流注意力集成與跨模態(tài)融合的農(nóng)產(chǎn)品分類方法，包括以下步驟：通過自適應(yīng)層權(quán)重對多個文本特征向量進行集成，通過自注意力機制對多個圖像特征向量進行集成，加權(quán)求和得到集成后的文本特征和圖像特征；對集成后的...
  • 本發(fā)明公開一種基于視覺的農(nóng)業(yè)環(huán)境感知與機器人輔助采摘方法，該方法采用端對端檢測，跟蹤和分類框架，含物體檢測與跟蹤，特征提取，活動識別，目標位置估算，機器人調(diào)度器五個獨立模塊，利用RGB攝像頭和二維激光雷達獲取信息，通過定制長短期記憶網(wǎng)絡(luò)處理...
  • 本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的微藻特征融合分析方法及系統(tǒng)，屬于微藻特征識別與分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過根據(jù)微藻生長采收閾值范圍獲取微藻采收時間節(jié)點，并獲取當(dāng)前微藻采收時間節(jié)點的實時污染物數(shù)據(jù)，最后根據(jù)當(dāng)前微藻采收時間節(jié)點的實時污染物數(shù)據(jù)進行污染...
  • 本發(fā)明提供了一種紙質(zhì)水文年鑒表格結(jié)構(gòu)化識別方法，包括如下步驟：獲取紙質(zhì)水文年鑒的掃描文件并轉(zhuǎn)換為圖片文件；獲取每張轉(zhuǎn)換后的圖片文件中的表格圖像及其屬性信息；對獲取的表格圖像進行圖像預(yù)處理、校正和超分辨率轉(zhuǎn)換；對轉(zhuǎn)換后的表格圖像進行直線檢測，...
  • 本發(fā)明公開了一種指紋處理方法、裝置和系統(tǒng)。該方法包括：獲取第一指紋圖像；對第一指紋圖像進行圖像分析，確定第一指紋圖像對應(yīng)的圖像類型；若第一指紋圖像對應(yīng)的圖像類型為弱模板類型，則基于第一指紋圖像，確定目標指紋圖像，緩存目標指紋圖像；若第一指紋...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)評估處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)的農(nóng)村澇區(qū)澇片風(fēng)險等級評估及預(yù)警方法。所述方法包括以下步驟：獲取農(nóng)村澇區(qū)地理信息、水文與洪水?dāng)?shù)據(jù)以及防洪排澇工程資料數(shù)據(jù)，并進行多源數(shù)據(jù)融合，得到農(nóng)村洪澇多源數(shù)據(jù)；對農(nóng)村洪澇多源數(shù)據(jù)進...
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