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  • 本发明涉及目标检测与跟踪技术领域,具体为一种基于多模态融合的低小慢目标检测与跟踪方法及系统。该方法对可见光图像、红外图像和雷达数据预处理;基于双流结构网络分别对可见光和红外图像检测;将检测结果输入跨模态Transformer融合模块特征融合...
  • 本发明提供了一种基于形态先验约束的粪便样品显微图像检测方法及系统,分离得到全域背景区域与潜在目标候选区域,以生成标准化的类别形态约束参数集;将增强候选区域特征图输入预设的类别约束双分支实例分割网络,以生成对应各独立有形成分的初始实例掩码集;...
  • 本发明公开了一种商用车头挂夹角的实时监测方法、装置、设备及介质,属于计算机视觉及商用车安全辅助驾驶技术领域,能够解决现有商用车头挂夹角监测中存在的对人工标识或特定几何特征依赖性强、抗环境干扰能力弱以及模型泛化性不足的技术问题。包括:首先通过...
  • 本发明属于金属制造评估分析技术领域,尤其是一种基于多维缺陷特征与集成学习的增材制造金属疲劳寿命预测方法,首先通过CT扫描与图像处理获取并识别构件内部缺陷的三维模型;继而提取每个试样中临界缺陷的多维度几何特征,包括尺寸、位置及形态特征;利用基...
  • 本发明公开了一种基于Gamma单位冲激响应模型的非平稳瞳孔信号盲源分离方法。与现有技术方案相比,本发明:提升了临床评估的生态效度;实现了零硬件成本的高精度校验;解决了生理信号的时序非同步难题。
  • 本发明公开了一种基于多域协同与全链路结构保持的图像特征提取方法,属于图像处理技术领域。包括:构建多域协同的图像特征提取模型并进行训练,然后采用训练后的模型处理待处理图像,得到目标图像。本发明在模型前端在卷积层之间引入KAN网络替代传统卷积降...
  • 本发明涉及一种生成用于训练和/或测试机器学习系统的数据集的方法,所述方法包括以下步骤:提供(101)特定于不同环境场景的图像的图像数据(40);提供(102)特定于不同环境场景的描述的场景描述数据(45),其中,针对场景描述数据(45)生成...
  • 本发明公开了一种用于医学图像分类的参数稳定迁移学习方法,属于医学图像分类迁移学习领域。该方法包括构建梯度映射和梯度调整优化模块,针对两个不同的数据集,先将源域和目标域同步训练同一卷积神经网络模型,在预训练阶段,将目标域梯度作为动量项加入源域...
  • 本发明提出一种基于生成扩散模型的遥感图像动目标虚实迁移方法,属于遥感图像处理与计算机视觉领域。解决高分辨率光学遥感图像中目标样本稀缺、训练数据类别不平衡及仿真数据逼真度不足的问题。方法包括:根据目标的三维几何模型及遥感成像参数,构建光学遥感...
  • 本发明涉及一种对抗式遥感目标检测模型补丁分割中和防御方法,包括以下步骤:获取待防御的遥感图像;将遥感图像输入至预先训练好的对抗补丁分割模型,得到遥感图像中对抗补丁区域的补丁掩码;其中,对抗补丁分割模型基于改进型U‑Net++架构,并利用包含...
  • 本申请提供了一种模型训练方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品;方法包括:通过第二网络、第一模型的第一网络对图像样本进行特征提取,得到N个第一特征图和N个第二特征图;从N个第一特征图中筛选出M个第三特征图,以及从N个第二特征图中筛选出M...
  • 本申请提供了一种对象分割模型的训练方法、对象分割方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质;方法包括:通过预训练的对象分割模型对样本图像中的对象进行分割,得到N个预测实例的分割结果;针对每一预设锚框,基于预设锚框的锚框预测结果和真实标签进行损...
  • 本发明公开了一种钻孔图像结构面识别方法,包括如下:步骤一、对高分辨率的裂缝图片标注;步骤二、得到扩展训练集;步骤三、对扩散训练集中特定标签的图片进行图像特征提取,得到特定标签的图像特征向量;步骤四、选择颜色、形状和纹理中的任何两个的组合对扩...
  • 本申请提供了一种用于缺陷生成的模型训练方法、装置及电子设备,该方法包括:获取缺陷样本图像、所述缺陷样本图像对应的第一掩码,以及所述缺陷样本图像的初始缺陷外观特征;将所述第一掩码输入至初始模型,得到初始空间分布特征;将所述缺陷样本图像、所述第...
  • 本申请适用于机器人技术领域,提供了一种具身智能体的动作规划模型的训练方法及终端设备,该方法包括:将第一训练样本输入待训练的动作规划模型,得到预测信息,预测信息中不仅包括预测的具身智能体的下一步动作,还包括动态区域的预测图、动态区域中物体的检...
  • 本发明公开了一种检测模型训练方法、设备检测方法、装置、设备及介质。该方法包括:对设备标识对应的正常设备图像进行标注,确定原始正样本;对设备标识对应的异常设备图像进行标注,确定原始负样本;将原始正样本和原始负样本输入神经网络模型进行训练,确定...
  • 本公开涉及一种异常检测方法、模型训练方法、装置及车辆;异常检测方法,包括:获取车辆座舱的目标识别图像;通过预训练的检测模型,根据所述目标识别图像进行异常检测,得到异常检测信息,所述异常检测信息用于表征所述目标识别图像的异常原因;检测模型由训...
  • 本发明具体涉及一种基于边缘自适应Transformer架构的火焰检测方法及装置,包括:收集不同场景的火焰图像与视频数据,精确标注火焰位置信息以构建火焰检测数据集,划分为训练集和测试集;对火焰检测数据集执行数据增广操作;构建火焰检测网络,包括...
  • 本发明提供一种图像标注方法、装置、介质及设备,方法包括:对初始图像数据集进行扩充,得到扩充图像数据集;根据初始图像数据集对所述扩充图像数据集进行预标注;对所述扩充图像的预标注结果进行审核,得到每张扩充图像的m个审核标注结果;对m个审核标注结...
  • 本申请提供了一种目标识别模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品;方法包括:获取多个第一样本图像以及第一样本图像对应的样本标注信息,第一样本图像中包括第一前景区域图像以及第一背景区域图像;针对每个第一样本图像执行以下处理:基于预设...
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