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  • 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(jìn)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(biāo)指紋圖像，緩存目標(biāo)指紋圖像；若第一指紋...
  • 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(jìn)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(jìn)行直線檢測，...
  • 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(diǎn)，并獲取當(dāng)前微藻采收時間節(jié)點(diǎn)的實(shí)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(diǎn)的實(shí)時污染物數(shù)據(jù)進(jìn)行污染...
  • 本發(fā)明公開一種基于視覺的農(nóng)業(yè)環(huán)境感知與機(jī)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(biāo)位置估算，機(jī)器人調(diào)度器五個獨(dú)立模塊，利用RGB攝像頭和二維激光雷達(dá)獲取信息，通過定制長短期記憶網(wǎng)絡(luò)處理...
  • 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(jìn)行集成，通過自注意力機(jī)制對多個圖像特征向量進(jìn)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)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)云自動標(biāo)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(diǎn)云序列，將點(diǎn)云序列劃分為若干個子序列；將每一幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)中每一個點(diǎn)從世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換至相對坐標(biāo)系，得到每一個點(diǎn)的相對坐標(biāo)系值；將每一幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)...
  • 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(jìn)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(diǎn)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(diǎn)與光源擬合圓之間的距離確定像素點(diǎn)受到光源的照明影響程度；結(jié)合相鄰幀之間...
  • 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(jìn)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(biāo)臺球比賽區(qū)域的監(jiān)測視頻；將監(jiān)測視頻進(jìn)行逐幀分解，以獲得多張監(jiān)測圖像；獲取目標(biāo)選手的臺球桿姿態(tài)信息以及目標(biāo)臺球的實(shí)際軌跡信息；根據(jù)臺球桿姿態(tài)信息，從目...
  • 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(biāo)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(diǎn)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(diǎn)的變化，得到吊車在每一次吊起運(yùn)動時的...
  • 本發(fā)明公開一種基于茶園無人機(jī)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(jī)多光譜影像，標(biāo)注感興趣區(qū)域獲得茶園地塊ROI掩膜；基于閾值分割進(jìn)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(jìn)行邊界輪廓提取和直線檢...
  • 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(shí)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(jìn)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(jìn)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?jǐn)?shù)和第二特征重要性分?jǐn)?shù)，對特征矩陣中的特征進(jìn)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(jìn)行...
  • 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(biāo)注良好的樣本影像；基于標(biāo)注結(jié)果對肺部腫瘤進(jìn)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(biāo)區(qū)域的養(yǎng)殖生物特征，根據(jù)多個所述目標(biāo)區(qū)域的養(yǎng)殖生物特征確定出目標(biāo)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)明公開了基于偏振一致性局部對比度的弱小目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)，其中，方法包括：獲取弱小目標(biāo)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(shí)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(jī)理，結(jié)合聯(lián)合偏振增強(qiáng)系數(shù)，對整個輸出...
  • 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(biāo)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)明公開了一種光學(xué)遙感圖像顯著目標(biāo)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(jìn)行邊緣提取操作得到顯著目標(biāo)邊緣圖；將不同層級的編碼特征和顯著目標(biāo)邊緣...
  • 本發(fā)明公開了一種用于場景時空頻互補(bǔ)的圖像動態(tài)獲取方法，首先基于成像參數(shù)初值獲取初始圖像序列并確定相機(jī)的最佳對焦距離，之后計算重新拍攝圖像的信息量融合加權(quán)圖以及場景輻照度值并確定場景輻照度分布，基于空間域的圖像信息量和頻域的圖像信息量加權(quán)得到...
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