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  • 本申請(qǐng)涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)公開(kāi)了一種人體姿態(tài)的估計(jì)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其能提升三維人體姿態(tài)估計(jì)的連續(xù)性和準(zhǔn)確性。所述方法包括獲取視頻序列；將視頻序列輸入視頻切分模塊進(jìn)行切分處理，獲得多個(gè)視頻片段；將目標(biāo)視頻片段輸入二維人體姿...
  • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像識(shí)別的內(nèi)鏡洗消狀態(tài)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括內(nèi)鏡洗消圖像采集模塊、內(nèi)鏡污染物識(shí)別模塊、內(nèi)鏡洗消狀態(tài)評(píng)估模塊以及內(nèi)鏡洗消狀態(tài)報(bào)警模塊，可通過(guò)在內(nèi)鏡洗消環(huán)節(jié)工作區(qū)域內(nèi)實(shí)時(shí)采集該內(nèi)鏡洗消過(guò)程對(duì)應(yīng)的內(nèi)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種隱蔽性地質(zhì)災(zāi)害多模態(tài)遙感智能識(shí)別方法，包括：對(duì)多模態(tài)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；構(gòu)建像素級(jí)跨模態(tài)視覺(jué)轉(zhuǎn)換器；構(gòu)建像素級(jí)跨模態(tài)注意力模塊，包括像素自注意子模塊、像素互注意子模塊和層適應(yīng)混合模塊；引入層適應(yīng)性噪聲機(jī)制，自適應(yīng)調(diào)節(jié)不同...
  • 本發(fā)明涉及遙感圖像處理領(lǐng)域，公開(kāi)了基于解混的端到端高光譜圖像變化檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其中方法，包括：獲取待檢測(cè)的雙時(shí)相高光譜圖像；對(duì)第一時(shí)相高光譜圖像和第二時(shí)相高光譜圖像進(jìn)行相減得到待檢測(cè)的圖像差圖；將待檢測(cè)的圖像差圖，輸入到訓(xùn)練后的高光譜圖像...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于三元組置信度檢測(cè)的圖像語(yǔ)義誤識(shí)別判斷方法，包括：在GRU基礎(chǔ)上增設(shè)歷史動(dòng)態(tài)門模塊，構(gòu)建HG?GRU模型，并在其輸入、輸出端分別引入GC、SEM模塊；基于上述三個(gè)模型構(gòu)建HGReasoner評(píng)估器，并結(jié)合ResourceRan...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種輕量級(jí)目標(biāo)檢測(cè)方法及無(wú)人機(jī)畫(huà)面目標(biāo)檢測(cè)方法，包括獲取現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)圖像數(shù)據(jù)信息并預(yù)處理以構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；基于卷積網(wǎng)絡(luò)、空間金字塔池化融合網(wǎng)絡(luò)和特征提取網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建輕量級(jí)目標(biāo)檢測(cè)初始模型并訓(xùn)練得到輕量級(jí)目標(biāo)檢測(cè)模型；采用輕量級(jí)目...
  • 一種城市交通場(chǎng)景下航拍小目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)。屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及城市交通場(chǎng)景下小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其解決了以往的目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)于城市交通場(chǎng)景中的無(wú)人機(jī)航拍圖像目標(biāo)檢測(cè)精度低的技術(shù)問(wèn)題。基于改進(jìn)的YOLOv7模型進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)...
  • 本發(fā)明屬于相機(jī)標(biāo)定領(lǐng)域，公開(kāi)了一種雙目相機(jī)的標(biāo)定方法。標(biāo)定方法包括：第一步對(duì)雙目相機(jī)中的左單目相機(jī)、右單目相機(jī)分別進(jìn)行標(biāo)定，獲取各單目相機(jī)內(nèi)部參數(shù)矩陣K，并得到各單目相機(jī)畸變參數(shù)；第二步對(duì)雙目相機(jī)中的左單目相機(jī)、右單目相機(jī)同時(shí)進(jìn)行標(biāo)定，獲得...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種地下空間多視角跨模態(tài)3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合探測(cè)方法，首先從不同的視角和方位采集地下空間的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；然后對(duì)采集的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)；然后提取局部特征點(diǎn)、并剔除動(dòng)態(tài)物體，進(jìn)行特征處理與地圖構(gòu)建；然后將提取的特征輸入彈性池化層...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種大尺度海洋鋒識(shí)別方法，涉及貝葉斯統(tǒng)計(jì)以及海洋中尺度現(xiàn)象智能識(shí)別領(lǐng)域，該方法包括根據(jù)海洋學(xué)知識(shí)將大尺度海域進(jìn)行分塊處理，確定多個(gè)分塊區(qū)域；基于貝葉斯算法，提取每個(gè)分塊區(qū)域內(nèi)的鋒區(qū)；所述鋒區(qū)為含有鋒面的區(qū)域；利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法，...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的耳鼻喉科智能診斷與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，獲取多模態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，提取患者的內(nèi)窺鏡監(jiān)測(cè)圖像；對(duì)內(nèi)窺鏡監(jiān)測(cè)圖像進(jìn)行邊緣監(jiān)測(cè)，得到內(nèi)窺鏡監(jiān)測(cè)邊緣圖像，依據(jù)內(nèi)窺鏡監(jiān)測(cè)邊緣圖像生成分泌物擾動(dòng)掩膜，根據(jù)分泌...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于退化圖像對(duì)抗學(xué)習(xí)的仿刺繡設(shè)計(jì)圖像真實(shí)感評(píng)價(jià)方法，屬于數(shù)碼印花技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：通過(guò)構(gòu)建仿刺繡設(shè)計(jì)圖像對(duì)抗學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)模型，該模型包括多尺度退化算法模塊、刺繡設(shè)計(jì)圖像生成子模型和刺繡設(shè)計(jì)圖像評(píng)價(jià)子模型；通過(guò)圖像退化、圖像...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)人機(jī)低空攝影圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，方法包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、運(yùn)動(dòng)聯(lián)合去模糊優(yōu)化、多源數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、場(chǎng)景自適應(yīng)增強(qiáng)和圖像綜合增強(qiáng)；本發(fā)明涉及無(wú)人機(jī)圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，融合慣性測(cè)量單元引導(dǎo)的模糊核預(yù)測(cè)、跨模態(tài)圖結(jié)構(gòu)匹配與彈性變換優(yōu)化、以及基于...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝嘶诙嗄B(tài)融合的超感光圖像處理方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。該方法包括：采集多模態(tài)圖像并進(jìn)行圖像預(yù)處理，對(duì)預(yù)處理后的多模態(tài)圖像進(jìn)行特征提取并篩選適配特征融合算法，根據(jù)所述適配特征融合算法進(jìn)行多模態(tài)圖像特征融合，并處理獲得超感光圖像，利用生成...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種多模態(tài)圖像融合方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，包括：對(duì)可見(jiàn)光圖像和紅外圖像，分別進(jìn)行基礎(chǔ)特征提取和細(xì)節(jié)特征提取；所述基礎(chǔ)特征提取對(duì)圖像特征分別進(jìn)行自注意力操作和通道－局部復(fù)合注意力操作后，依次通過(guò)門控機(jī)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種陸域沉積盆地深部咸水層儲(chǔ)氣庫(kù)選址方法，包括：通過(guò)基礎(chǔ)地質(zhì)條件和水文地質(zhì)條件判定，初步圈定多個(gè)第一候選區(qū)域；通過(guò)儲(chǔ)層參數(shù)定量評(píng)價(jià)、蓋層完整性評(píng)估、儲(chǔ)層裂縫連通性評(píng)估和注采過(guò)程壓力場(chǎng)變化動(dòng)態(tài)模擬，進(jìn)一步圈定第二候選區(qū)域；第二候選...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種配電網(wǎng)狀態(tài)評(píng)估方法和系統(tǒng)，涉及配電網(wǎng)狀態(tài)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)獲取待評(píng)估配電網(wǎng)的多個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)的窗口長(zhǎng)度對(duì)各個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，得到相應(yīng)的突變測(cè)量數(shù)據(jù)和目標(biāo)測(cè)量數(shù)據(jù)，基于預(yù)設(shè)的虛假數(shù)據(jù)檢測(cè)模型對(duì)各突變測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)...
  • 本發(fā)明涉及燃機(jī)電廠安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于隱患數(shù)據(jù)集成分析的燃機(jī)電廠事故預(yù)警決策方法，通過(guò)高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)燃燒室壁面溫度分布和冷卻效率，并利用快速傅里葉變換和哈爾小波變換對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，評(píng)估燃燒室壁面材料的損傷...
  • 本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的充電樁線路消防預(yù)警方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)采集目標(biāo)充電樁集群的線路運(yùn)行數(shù)據(jù)集，線路運(yùn)行數(shù)據(jù)集包括多源時(shí)序監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)多源時(shí)序監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)執(zhí)行跨模態(tài)特征對(duì)齊，生成時(shí)空關(guān)聯(lián)特征矩陣，將時(shí)空關(guān)聯(lián)特征矩陣輸入預(yù)訓(xùn)練的消防風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種基于電力工程數(shù)字化審計(jì)及AI的預(yù)警方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取目標(biāo)電網(wǎng)的當(dāng)前工程數(shù)據(jù)及歷史工程數(shù)據(jù)；確定當(dāng)前工程數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前數(shù)據(jù)摘要；利用電力工程數(shù)字化審計(jì)系統(tǒng)對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)摘要進(jìn)行分析獲取審計(jì)意見(jiàn)信息；基于審計(jì)意見(jiàn)信息從目標(biāo)電...
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