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  • 本發(fā)明涉及水下機(jī)器人聲吶數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于卷積自編碼器的水下機(jī)器人聲吶數(shù)據(jù)處理方法及裝置，包括以下步驟：S1、搭建數(shù)據(jù)庫(kù)：S2、標(biāo)準(zhǔn)化處理：S3、構(gòu)建卷積自編碼器模塊：S4、訓(xùn)練預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)：S5、提取特征并降噪；S6、輸出數(shù)據(jù)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多模態(tài)大模型的訓(xùn)練方法、圖文翻譯方法以及裝置，確定包括訓(xùn)練文本、翻譯文本、訓(xùn)練圖像以及問(wèn)詢信息的訓(xùn)練樣本，基于訓(xùn)練樣本對(duì)待訓(xùn)練的多模態(tài)大模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得已訓(xùn)練的多模態(tài)大模型，多模態(tài)大模型報(bào)包括圖像編碼器、適配器以及大語(yǔ)言模...
  • 本申請(qǐng)的實(shí)施例公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練及信號(hào)檢測(cè)方法、裝置、介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)訓(xùn)練基于深度學(xué)習(xí)的信號(hào)檢測(cè)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的檢測(cè)，通過(guò)圖像識(shí)別進(jìn)行檢測(cè)來(lái)避開(kāi)電磁環(huán)境與信噪的影響，以提升信號(hào)檢測(cè)識(shí)別的正確性，通過(guò)收集描述信號(hào)I...
  • 本發(fā)明涉及一種基于邊緣計(jì)算的多模態(tài)數(shù)字員工接待系統(tǒng)及方法，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊、邊緣計(jì)算模塊、數(shù)據(jù)融合與決策模塊、觸發(fā)激活模塊、情緒識(shí)別模塊、交互響應(yīng)模塊及行為預(yù)測(cè)模塊，通過(guò)高分辨率攝像頭、麥克風(fēng)陣列和紅外傳感器采集...
  • 針對(duì)復(fù)雜背景下僅靠可見(jiàn)光圖像難以提取有效特征、易受周圍環(huán)境、干擾物影響等難題，本發(fā)明提出一種基于特征對(duì)齊融合的雙波段圖像描述生成方法。本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)模型首先將輸入的可見(jiàn)區(qū)域和紅外網(wǎng)格特征傳入融合位置注意模塊和FFN分別獲得融合位置特征；然后，利...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于多視角特征融合的腦膠質(zhì)瘤分級(jí)混合網(wǎng)絡(luò)的組建方法，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、多視角特征融合和將得到的特征通過(guò)分類器進(jìn)行分級(jí)處理四個(gè)步驟；能夠平衡全局感受野和歸納偏置，結(jié)合了全局和局部多尺度、多粒度特征，同時(shí)平衡了全局感受野和歸...
  • 本發(fā)明提出了一種基于置信增強(qiáng)和圖像重構(gòu)的電力設(shè)備缺陷分類方法，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括：將采集到的圖像數(shù)據(jù)樣本劃分為支持集和查詢集，并輸入特征提取器獲取樣本特征；對(duì)支持集的樣本特征進(jìn)行特征增強(qiáng)，然后添加掩碼并進(jìn)行重構(gòu)，計(jì)算重構(gòu)損失；提取樣...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于開(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的半監(jiān)督目標(biāo)檢測(cè)方法，具體包括如下步驟：預(yù)設(shè)相關(guān)提示詞，將相關(guān)提示詞與經(jīng)過(guò)前處理的圖片數(shù)據(jù)輸入到預(yù)訓(xùn)練后的OVD網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行檢測(cè)獲得預(yù)標(biāo)注檢測(cè)框；根據(jù)需要檢測(cè)的類別構(gòu)建典型樣本庫(kù)，采用大型無(wú)監(jiān)督自編碼模型...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體的說(shuō)是一種通過(guò)結(jié)合空間和時(shí)間結(jié)構(gòu)信息，有效提高了在標(biāo)注數(shù)據(jù)有限的情況下對(duì)醫(yī)療圖像的分類精度的基于時(shí)空結(jié)構(gòu)一致性的半監(jiān)督圖像分類方法，相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)，通過(guò)引入時(shí)空結(jié)構(gòu)一致性機(jī)制，有效利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)，提升了模型對(duì)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像識(shí)別算法調(diào)諧光纖鎖模激光的方法及系統(tǒng)，涉及光纖激光器鎖模技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)光譜儀圖像預(yù)處理；RGB顏色空間的光譜圖像轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間，通過(guò)顏色篩選與濾波，實(shí)現(xiàn)光譜曲線與圖像背景分離；建立基于圖像線性變換的全連接神...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于亞像素邊緣搜索的零件幾何參數(shù)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)字化測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集零件圖像，提取零件圖像的感興趣區(qū)域，獲取零件邊緣像素級(jí)粗定位點(diǎn)；基于Zernike矩計(jì)算零件邊緣的亞像素坐標(biāo)進(jìn)行零件姿態(tài)感知，利用零件姿態(tài)信息...
  • 本發(fā)明提供了基于多尺度、多任務(wù)融合UNet模型的精確乳腺腫瘤分割方法，包括以下步驟：(1)獲取原始腫瘤醫(yī)學(xué)圖像以及相應(yīng)的腫瘤區(qū)域標(biāo)簽并調(diào)整大小；(2)對(duì)腫瘤圖像進(jìn)行Z?Score標(biāo)準(zhǔn)化和隨機(jī)旋轉(zhuǎn)進(jìn)行圖像增強(qiáng)，并按照7：2：1的比例劃分訓(xùn)練集...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種針對(duì)圖像的跨域目標(biāo)檢測(cè)模型的訓(xùn)練方法及裝置和跨域目標(biāo)檢測(cè)方法。該訓(xùn)練方法包括：獲取源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)；將源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)輸入到深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，得到第一特征圖；基于跨通道交叉注意力策略，對(duì)第一特征圖中的注意力權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種紅外圖像光伏組件熱斑缺陷識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取帶有光伏組件熱斑缺陷標(biāo)注邊界框的光伏組件紅外圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建目標(biāo)檢測(cè)模型，目標(biāo)檢測(cè)模型包括ESRGAN網(wǎng)絡(luò)、改進(jìn)Transformer...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于可變形隱式光傳輸函數(shù)的自適應(yīng)表示與動(dòng)態(tài)繪制方法和裝置，包括以下步驟：對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行物體組劃分，并計(jì)算物體組間的隱式影響，基于隱式影響計(jì)算面向各物體組的場(chǎng)景表示，其中每個(gè)物體組至少包含一個(gè)物體；依據(jù)各物體組的場(chǎng)景表示計(jì)算各物體...
  • 本發(fā)明提供了一種三維高斯噴濺重建方法及相關(guān)設(shè)備，所述方法包括：對(duì)獲取的圖像序列進(jìn)行分組處理，得到多個(gè)圖像對(duì)，圖像序列包括多個(gè)未標(biāo)定姿態(tài)的圖像，多個(gè)圖像對(duì)中任一圖像對(duì)包括圖像序列中的兩個(gè)圖像；基于多個(gè)圖像對(duì)確定的成對(duì)點(diǎn)圖和成對(duì)點(diǎn)圖關(guān)聯(lián)的置信圖...
  • 本發(fā)明公布了一種基于單張全景圖像的新視角合成三維重建方法及系統(tǒng)，包括串行連接的全景圖轉(zhuǎn)化網(wǎng)格模塊、網(wǎng)格補(bǔ)全模塊和網(wǎng)格轉(zhuǎn)化三維高斯場(chǎng)模塊；從單個(gè)位置的任意相機(jī)捕獲的全景圖像中生成全景圖像。包括首先從輸入的全景圖像構(gòu)建初步網(wǎng)格，然后通過(guò)全景補(bǔ)全...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于多相機(jī)同步采集與神經(jīng)輻射場(chǎng)的植物三維重建和器官分割方法、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采用多相機(jī)同步采集植物的多視角圖像；對(duì)所述多視角圖像進(jìn)行二維圖像分割，得到像素的語(yǔ)義標(biāo)簽并構(gòu)建Tiff圖像；采用...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于對(duì)比學(xué)習(xí)的磁共振釓對(duì)比增強(qiáng)圖像的生成方法，SDACL模型，還包括對(duì)SDACL模型進(jìn)行基于補(bǔ)丁的多層對(duì)比學(xué)習(xí)和設(shè)計(jì)的損失函數(shù)的調(diào)整，其中SDACL模型包括表示多模態(tài)MRI通道疊加圖像的域X和表示T1CE圖像的域Y、生成器G...
  • 本發(fā)明涉及化學(xué)發(fā)光計(jì)算斷層成像技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種化學(xué)發(fā)光計(jì)算機(jī)斷層的火焰流場(chǎng)重建方法，具體包括：將火焰流場(chǎng)區(qū)域中感興趣的部分進(jìn)行體素劃分，體素發(fā)出的光在相機(jī)成像平面出現(xiàn)的投影占據(jù)一個(gè)或多個(gè)像素，將體素占據(jù)像素的面積稱為權(quán)重系數(shù)；當(dāng)體素的投...
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