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  • 本申請實施例提供一種基于無人機的智能化監(jiān)控方法及系統(tǒng)，包括對第二光譜圖像數(shù)據(jù)中每行像素的當前像素點，判斷上一像素點的光譜數(shù)據(jù)和當前像素點的光譜數(shù)據(jù)是否滿足替換條件，若是，使用上一像素點的光譜數(shù)據(jù)替換當前像素點的光譜數(shù)據(jù)；若否，維持當前像素點...
  • 本申請涉及一種產(chǎn)線異常情況檢測方法、系統(tǒng)及終端，涉及產(chǎn)線檢測的領域，包括獲取產(chǎn)線的圖像檢測原始數(shù)據(jù)和激光檢測原始數(shù)據(jù)；根據(jù)圖像檢測原始數(shù)據(jù)控制預設的視覺模態(tài)處理分支提取視覺特征向量；根據(jù)激光檢測原始數(shù)據(jù)控制預設的激光模態(tài)處理分支提取激光特征...
  • 本發(fā)明公開了基于AIOT與圖像識別的工程安全交底智能記錄方法及系統(tǒng)，涉及計算機平臺負載平衡技術領域，包括采集識別晨會人員信息、晨會內(nèi)容與晨會環(huán)境數(shù)據(jù)，對人員信息、晨會內(nèi)容與晨會環(huán)境數(shù)據(jù)進行預處理；通過晨會人員信息與晨會環(huán)境數(shù)據(jù)構建神經(jīng)網(wǎng)絡計...
  • 本發(fā)明公開了基于視覺識別的智能臺球計分裝置及方法，涉及圖像處理相關技術領域，該裝置包括：實時采集臺球桌面的高清視頻流數(shù)據(jù)；對高清視頻流數(shù)據(jù)進行雙通道并行采樣處理，獲取關鍵幀細節(jié)圖像集合和動作捕捉圖像集合；進行快速特征識別，獲取多維臺球運動特...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于圖像識別的無人機物流控制方法、系統(tǒng)及無人機，涉及倉儲管理技術領域，該方法通過獲取無人機在當前拍攝點位拍攝的當前巡回視野圖像，對當前巡回視野圖像和前一次巡回視野圖像進行圖像比對，若貨物存在變動，則向無人機發(fā)送多點位識別指令，...
  • 本申請公開了一種基于SAR波模式影像的冰山信息提取方法、設備及產(chǎn)品，涉及圖像識別領域。該方法首先獲取典型冰山場景的SAR波模式SSR圖像及對應標注圖像并制作樣本數(shù)據(jù)集；構建基于SARIcebergNet網(wǎng)絡的冰山語義分割模型，并采用樣本數(shù)據(jù)...
  • 本發(fā)明公開了一種深遠海下太陽能光伏板點蝕與裂縫識別定位方法，該方法根據(jù)采集的光伏板表面圖像，利用構建的光伏板點蝕及裂縫缺陷識別模型來進行光伏板點蝕與裂縫識別。模型的損失函數(shù)由配備權重系數(shù)的邊緣檢測損失、分割損失和廣義Dice損失三個部分組成...
  • 本發(fā)明提供了一種高光譜圖像稀疏解混方法、裝置、電子設備及介質(zhì)，該方法包括：對原始高光譜圖像進行特征提取，得到多尺度空間特征和光譜特征；拼接多尺度空間特征和光譜特征，得到原始空譜聯(lián)合特征；對原始空譜聯(lián)合特征進行特征解耦，得到增強空譜聯(lián)合特征；...
  • 本發(fā)明涉及洪澇災害監(jiān)測技術領域，尤其涉及一種基于閾值區(qū)間與鄰域分析的洪澇災害監(jiān)測方法。所述方法包括以下步驟：獲取洪澇災區(qū)極化雷達影像并進行預處理，得到雷達后向散射系數(shù)波段數(shù)據(jù)；其次，繪制雷達后向散射系數(shù)直方圖，并通過直方圖雙峰識別獲取陸地與...
  • 本發(fā)明提供了一種基于漸進式主動無源域適應的胚胎發(fā)育人工智能評估方法，S1：使用源域數(shù)據(jù)集訓練源域模型，源域數(shù)據(jù)集為具有高質(zhì)量和低質(zhì)量標簽的胚胎圖像序列；S2：使用訓練后的源域模型對目標域的胚胎圖像序列數(shù)據(jù)集生成偽標簽，利用源域模型和目標域數(shù)...
  • 本發(fā)明公開了基于深度學習的智能圖像識別系統(tǒng)及方法，包括：通過預訓練的圖像和文本特征提取網(wǎng)絡分別從圖像和文本中提取高級語義特征；使用擴展網(wǎng)絡將圖像和文本特征從低維空間映射到更高維度；引入局部和全局對比學習策略，通過動態(tài)重采樣和記憶增強機制優(yōu)化...
  • 本發(fā)明涉及智能識別技術領域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的腫瘤智能識別系統(tǒng)及方法。所述系統(tǒng)包括腫瘤大數(shù)據(jù)處理模塊、腫瘤識別模型構建模塊、腫瘤多源特征融合模塊以及腫瘤分類識別映射模塊，可通過對接獲取對應的腫瘤多模態(tài)醫(yī)學影像數(shù)據(jù)以及患者病理臨床數(shù)據(jù)并...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于人工智能的園林植物風險分級預警方法及系統(tǒng)。其中，通過環(huán)境適應型傳感器實時采集目標設備運行部件的振動和溫度數(shù)據(jù)作為初始檢測數(shù)據(jù)。基于傳感器保護層與檢測區(qū)域的溫度分布特征建立補償計算模型，動態(tài)計算溫度補償參數(shù)，生成消除環(huán)境溫度...
  • 本申請實施例提供了一種水工建筑裂縫識別方法、裝置、設備、介質(zhì)，方法包括將待檢測裂縫圖像輸入目標裂縫識別模型，獲得識別結果，目標裂縫識別模型通過如下步驟確定：基于初始Swin?Unet模型，引入ECA注意力機制，并將Swin?Transfor...
  • 本發(fā)明涉及計算機圖形渲染領域，具體而言，是一種仿真模擬器實時渲染場景生成方法和系統(tǒng)。該方法通過探測無人機采集周邊的地形信息和場景信息，將所述地形信息和所述場景信息傳輸至信息處理終端；通過信息處理終端生成訓練任務所需的地形數(shù)據(jù)和場景配置文件，...
  • 本申請公開了一種三維數(shù)字人體生成方法及系統(tǒng)，屬于計算機視覺技術領域。其中方法包括：獲取人體正面圖像數(shù)據(jù)集并進行預處理，得到目標數(shù)據(jù)集；構建背面生成法線融合網(wǎng)絡模型，并根據(jù)目標數(shù)據(jù)集中對背面生成法線融合網(wǎng)絡模型進行訓練和測試；將待生成三維數(shù)字...
  • 本發(fā)明公開了一種面陣相機輻射響應不均勻性自主協(xié)調(diào)標定方法和系統(tǒng)，涉及面陣相機圖像處理技術領域，包括：基于待標定面陣相機在無光環(huán)境下拍攝的多張暗像片和在均勻亮度場下拍攝的多張響應畸變像片，計算畸變均值像片，然后進行濾波得到平滑像片，并確定校正...
  • 本發(fā)明提供了一種針對無人機的快速目標標定方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域；本發(fā)明包括視覺相機、標定樣機、聲紋采集器、樣機控制臺、軟件監(jiān)控臺和標定控制臺，并配合驗證聲紋測距和樣機控制臺在前后距離上的控制量是否匹配，再通過樣機控制臺控制無人機平...
  • 本發(fā)明涉及室內(nèi)定位技術領域，涉及一種室內(nèi)平面圖定位方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質(zhì)；其中，一種室內(nèi)平面圖定位方法包括：獲取待定位目標采集的多視角的室內(nèi)場景圖像；提取室內(nèi)場景圖像的單目深度特征，以及解析多視角的室內(nèi)場景圖像的單目深度特征得到多視圖深...
  • 本申請公開了一種圖像中的目標對象檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及設備，屬于圖像處理技術領域。方法包括：獲取待識別的圖像和訓練好的目標檢測模型，所述目標檢測模型至少包括特征提取網(wǎng)絡和Transformer模塊；利用所述特征提取網(wǎng)絡對所述圖像進行特征...
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