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  • 本申请提供一种架空电力线测绘图像中的关键区域识别处理方法和系统,其中,该方法包括:获取相机采集的原始图像数据和相机拍摄位置的地理位置数据;将地理位置数据与预设的地理位置数据库进行匹配,得到与相机拍摄位置对应的自然材质先验概率数据集;从原始图...
  • 本发明公开了一种基于熵驱动特征增强的图像区域分析方法,涉及图像分析及特征增强技术领域。本发明方法以局部通道信息熵作为核心特征统计量,通过对图像特征信息量的显式量化,实现对不同重要性区域特征的自适应加权与强化;依据特征值高低动态调整权重分配,...
  • 本发明公开了一种电缆绞盘装卸车的视觉检测及定位系统,属于电缆绞盘装卸技术领域,所述系统包括:处理器、摄像头、控制器以及第一驱动器,摄像头用于:在装卸车移动到电缆绞盘的下方后,采集图像数据,并将图像数据上传至处理器;处理器用于:对图像数据进行...
  • 本发明实施例公开了一种基于人工智能的摄像头图像校正方法及系统,方法包括:获取通过摄像头采集的包含畸变区域的待校正摄像头图像,将其输入已训练的第一图像校正模型,识别图像中存在的畸变模式与程度,得到描述畸变区域形态和分布特征的畸变状态特征。接着...
  • 本发明涉及建筑施工与计算机视觉交叉技术领域,且公开了一种基于激光扫描与深度学习的钢结构构件定位方法,本发明包括三维激光扫描模块、特征提取模块、理论建模模块、修正指令生成模块、匹配验证模块、安装质量评价模块和模型自优化模块;本发明将事后检测变...
  • 本发明涉及一种基于数据清理与稳态元学习的少样本目标检测方法。首先,整个网络训练分为基类训练和新类微调两个阶段,使用基于YOLOv9的特征提取网络提取查询集图像特征,以及通过“稳态特征提取模块”得到支持集输出向量,支持集输出向量将进入向量译码...
  • 本发明涉及电力电网技术领域,且公开了二次设备防误操作状态识别压板图像采集后的处理方法,包括以下步骤:对压板图像进行采集,并对采集到的图像进行预处理,包括上下左右扫描图像确定红色边界,识别出压板区域四周的外框红线范围;该二次设备防误操作状态识...
  • 本发明属于目标检测技术领域,具体涉及一种电力安监场景下的教师张量知识蒸馏驱动反违章目标检测方法,包括如下步骤:输入图像数据至学生模型与预训练的教师模型;对学生模型进行前向传播,得到学生预测张量;基于学生预测张量与输入图像数据关联真实标签之间...
  • 本申请提供一种基于多模态特征融合的目标检测方法、装置及电子设备,涉及计算机视觉和图像处理技术领域。该方法包括:确定多模态拼接特征;对多模态拼接特征进行多维度张量变换和加权融合,得到多模态融合特征;将多模态融合特征划分,得到第一分支特征、第二...
  • 本申请提供一种基于目标检测与语义分割的心电图处理方法、装置及系统,本申请的方法包括:获取期望进行数字化处理的第一心电图;将第一心电图输入采用深度学习网络构建的目标检测模型,得到第一心电图中各个导联区域的位置和类别;根据各个导联区域的位置和类...
  • 本发明公开了基于注意力机制的两级级联轻量化加油锥套检测方法,包括以下两大步骤;步骤一:构建锥套图像数据集,作为锥套轮廓检测方法的训练集,并对数据集进行预处理;构建由第一级粗检子网络和第二级精检子网络相结合的两级级联的轻量级锥套检测;使用构建...
  • 本公开涉及管道识别技术领域,提供了一种基于改进YOLOv7模型的管道内部结构识别方法及装置,所述方法包括:获取管道几何变形检测器采集的关于目标管道的多通道时序信号数据;并对多通道时序信号数据进行滑动窗口截取及伪彩色图像转换处理,得到待检测的...
  • 本申请涉及目标识别技术领域,公开了一种基于MCU框架视觉模组的智能目标识别方法及系统,该方法包括:对MCU视觉模组采集的图像执行特征图解析,得到第一特征图、第二特征图和第三特征图;通过分离尺度损失与融合方向约束的轻量级损失函数进行处理,得到...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOV11的中药材目标检测方法,包括以下步骤:获取待检测的中药材图像,对得到的待检测的中药材图像进行数据预处理,以获取数据预处理后的中药材图像,对数据预处理后的中药材图像进行图像处理,以获取图像处理后的中药材图像...
  • 本申请提出了一种目标的位置检测方法、装置、可读存储介质和电子设备。目标的位置检测方法应用于电子设备,并包括:以第一拍摄参数拍摄目标,获取目标的第一图像;根据第一图像,获取目标的第一图像数据,第一图像数据包括第一像素数据和第一目标特征;根据第...
  • 本发明具体涉及一种基于注视引导与边缘增强的伪装目标检测方法,包括:将伪装图像输入至图像特征提取模块,输出多层次图像特征;基于多层次图像特征,预测对应的注视点热图;将所预测的注视点热图与低分辨率语义特征结合,利用多尺度信息增强方式提取上下文语...
  • 本发明涉及显著性目标检测领域,尤其涉及一种基于多模态引导Transformer的遥感图像显著性目标检测系统及方法。该系统通过强相关互补融合模块动态融合RGB与深度信息,既能抑制噪声干扰,又能充分保留各自的互补特征;全局‑局部上下文交互模块高...
  • 本发明公开有一种基于多光谱特征融合的轨道远距离目标检测系统,属于轨道交通巡检技术领域,是基于可见光相机和热红外相机分别采集轨道区域的图像数据,对图像数据进行双光谱预处理,以提高图像分析质量,结合图像传输干扰风险分析,以确保图像数据的可用性,...
  • 本发明提出了一种基于点云与图像融合的机械臂抓取目标检测方法,包括:步骤1,搭建机械臂抓取目标检测平台;步骤2,操作机械臂抓取目标检测平台并采集点云数据和图像数据,构建点云与图像融合的数据集;步骤3,构建融合点云与图像的深度学习目标检测模型,...
  • 本发明公开了一种基于深度学习特征融合的单分子定位方法,包括以下模块:数据处理模块:将imageJ生成的模拟数样本用作训练集,生成的定位表格转化为对应的图像作为验证集;Resnet模块:对数据的特征进行提取;ASF模块:这是一个特征融合模块,...
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