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  • 本发明公开了一种基于YOLO‑AGU的火炮自动装填系统轻量级目标检测方法,对YOLOv11架构进行改进,包括在骨干网络前端嵌入AOD‑Net图像增强模块,通过多尺度卷积特征提取提升图像质量;采用GSConv模块结合标准卷积与深度可分离卷积的...
  • 本发明提供了一种基于对比学习的物料缺陷分类方法、装置、设备及介质,其方法包括:对原始物料图像进行增强处理,获得增强物料图像,原始物料图像和增强物料图像组成多个图像对;将图像对输入初始分类模型,初始分类模型包括编码器和投影头,编码器提取图像对...
  • 本申请涉及一种多尺度特征融合的轻量级目标检测架构,涉及视觉与人工智能应用技术领域,一种多尺度特征融合的轻量级目标检测架构包括:主干网络以及与主干网络连接的颈部网络,主干网络接收图像并输出多尺度特征图,包括:多个沿数据传输路径依次设置的Dua...
  • 一种基于ResNet算法的人体心脏骤停跌倒检测方法,包括:采集人体心脏骤停跌倒和一般跌倒的视频流数据集;对收集到的视频流数据集进行超分和锐化预处理;将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集;搭建3D ResNet18网络模型,采用训练...
  • 本发明属于图像处理技术领,公开了一种报废汽车有色金属目标检测方法以及系统。该方法通过GAN双模态融合网络与双主干网络的深度耦合,构建报废汽车有色金属目标检测模型,以实现高效、精准的分选报废汽车中的有色金属。在模型输入层引入双模态融合网络,生...
  • 本发明公开了一种基于内涝监测点的地表积水深度空间推测方法。首先对语义分割网络SegNet进行改造:将其输入层的通道数量和第一个卷积层的输入数据通道数量均设置为n+1,将其最后一个卷积层的输出数据通道数量设置为1,移除其Softmax层,其余...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,可应用于智能体自主决策、金融科技及医疗健康等业务场景中,公开了一种基于视觉注意力增强的任务处理方法、装置、设备及介质,包括:获取视觉、语言和动作数据预处理后生成多模态初始特征,提取视觉分层特征,双中央凹注意力模块...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv11的轻量化小目标检测方法,涉及人工智能与计算机视觉技术领域。包括获取包含小目标的山林区域图像,对包含小目标的山林区域图像进行数据预处理获得小目标数据集;使用CGBlock模块替换YOLOv11模型的C3K...
  • 本发明提供一种基于无人机具身导航的罂粟检测方法、装置及电子设备,其中的方法包括:根据无人机采集的当前航拍图像,获取初步视觉理解结果;根据初步视觉理解结果和无人机的历史轨迹图,规划无人机的最佳导航动作;根据最佳导航动作,控制无人机采集目标航拍...
  • 本发明提供了一种用于露天矿山环境下的三维目标检测方法,主旨在解决现有方法中因目标尺度差异显著且弱小目标点云稀疏,导致检测准确率较低的问题。其实施方案为:1)获取数据集与检测标签;2)构建三维目标检测模型;3)构建损失函数;4)训练三维目标检...
  • 本申请涉及目标检测技术领域,公开了一种目标检测模型获取方法、目标检测方法、终端设备及介质,该方法包括:构建待训练的目标检测模型,通过适配器将目标检测模型的特征提取层分别关联每个视觉基础模型;将关联的每个视觉基础模型作为老师,获取目标检测模型...
  • 本发明公开了一种美术教学作品分析方法及系统,涉及美术教学作品分析技术领域。该美术教学作品分析方法,通过获取待教学的若干个美术作品的作品图像数据,并结合预训练的作品评估模型,分析其相应的美术作品的评估特征集,并获取每个学生的若干个历史美术作品...
  • 本发明涉及一种基于组选择特征提取的共显著目标检测方法、设备及介质,将各图像的骨干网络最终特征输入特征挖掘模块,通过双向组选择扫描子模块得到两个组特征权重图,通过权重生成子模块和原型生成子模块计算得到共显著区域的协同显著权重矩阵和特征原型图;...
  • 本发明属于数据识别技术领域,提供了一种基于优化结构的卷积神经网络鱼类识别方法及装置,利用获取的历史鱼类图像数据对改进的YOLOvx目标识别模型进行训练;模型的构建过程包括先利用龙卷风算法进行一次全局寻优,获得初始龙卷风位置,随后采用龙卷风算...
  • 本发明涉及作物根系检测与农业智能识别领域,尤其一种基于YOLOv8的棉花根系存活率检测模型,其技术方案包括:以YOLOv8为基础框架,通过在主干网络、特征融合层、检测预测层中引入多种模块,提升对棉花根复杂形态与分布特征的建模能力;通过引入轻...
  • 本发明公开基于ResNet算法改进的搭建数据可视化大屏的方法、系统、设备和介质,方法包括:构建训练数据集,利用训练数据集训练改进ResNet18模型;去除训练好的改进ResNet18模型的两层全连接层后作为特征提取器;利用特征提取器提取训练...
  • 本发明提供了一种基于YOLOv8和OpenCV的可视污染AI识别系统和装置,利用YOLOv8模型进行初步训练后形成基准模型,反向用于图像自动标注,再结合人工校验不断迭代训练,构建高质量的闭环数据体系;使用自研的图像灰度、二值化处理与像素比例...
  • 本申请涉及机器学习技术领域,更具体地,涉及一种视频伪造鉴别方法、视频伪造鉴别模型、介质及设备,所述方法包括:获取待鉴别视频中的第T‑1帧图像对应的第一实际光流信息和第T帧图像对应的第二实际光流信息;根据所述第一实际光流信息,获取所述第T帧图...
  • 本发明提供了一种基于跨模态ViT架构的图像篡改检测方法及装置,尤其适用于定位复制‑移动、拼接、擦除等数字图像篡改操作。该方法包括获取待检测图像,并将待检测图像输入预先建立的跨模态双流ViT架构;跨模态双流ViT架构包括空域ViT编码器层、频...
  • 本申请提出的视频伪造检测方法和装置、电子设备、存储介质,涉及人工智能技术领域,适用于金融科技领域及医疗健康领域。该方法包括:获取目标视频,对所述目标视频进行特征提取,得到视频多通道时空特征;对所述视频多通道时空特征进行通道门控处理,得到通道...
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