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  • 本发明公开了一种珍稀鸟类快速识别方法, 属于计算机视觉与人工智能领域, 包括以下步骤:S1、收集珍稀鸟类影像数据, 筛选高质量图片;S2、用AI图像大模型通过图生图、图生视频等方式批量合成扩增图片;S3、将S2中的合成数据与S1中的高质量图...
  • 本发明公开了一种基于RT‑DETR的道路隐伏病害探地雷达特征融合识别方法, 所属领域为道路检测领域, 包括:通过预处理降低雷达信号信噪比, 利用希尔伯特变换提取时频特征, 并将时域与频域特征融合构建图像数据集。采用RT‑DETR算法对训练集...
  • 本发明公开了一种小目标鸟群运动监测系统, 属于鸟类识别技术领域, 具体包括:获取目标区域的毫米波雷达回波信号、激光雷达点云数据集和可见光图像;对激光雷达点云进行空间聚类分割, 生成目标点云簇, 针对任一目标点云簇, 获取其三维凸包顶点集, ...
  • 本发明公开了一种量子连续机器学习方法及装置, 首先获取需要进行分类的图像数据构建数据集, 并划分训练集和测试集;其次对数据集中每张图像数据采用交错编码的方式进行编码, 将编码后的训练集数据输入变分量子分类器进行量子连续学习完成训练;然后采用...
  • 一种针对无人机航拍图像中目标检测器的新型对抗涂层生成方法、系统、设备及介质, 方法为:对抗涂层P经过图像增强变换, 生成增强后的对抗涂层P′;并应用于干净图像x, 生成对抗图像x′;使用深度学习中的反向传播机制训练对抗涂层P, 选取模板图像...
  • 本申请提供一种图像审核模型构建方法、图像审核方法及相关装置。电子设备获取业务场景中采集的多张样本图像, 其中, 每张样本图像标注有多种违规类别中的其中一种;调用预训练的图生文模型对多张样本图像进行处理, 得到多张样本图像各自的图像描述文本;...
  • 本发明属于人工智能领域, 公开了一种基于多感知提示学习与专家混合适配的零样本异常检测方法, 包括:设计多感知提示学习, 多感知提示学习同时捕获不同大小和结构的异常, 多感知提示学习包括多尺度文本提示模板和全局与局部提示解耦;自适应混合专家,...
  • 本发明属于3D异常检测领域, 公开了一种基于2D多模态大模型的3D零样本异常检测方法, 包括以下步骤:步骤1, 获取辅助多模态点云数据集;步骤2, 获取2D全局和局部信息的表征;步骤3, 获取3D隐式表征;步骤4, 获取3D显式表征;步骤5...
  • 本发明提供了一种SAR图像对比小样本学习方法及相关装置, 属于图像处理技术领域。本发明根据正负样本对对应的特征计算对比损失, 得到几何畸变不变的特征;利用几何畸变不变的特征, 构建图神经网络, 并利用图神经网络消息传递更新节点表示, 节点表...
  • 本申请公开了一种基于全极化SAR图像的地物分类方法及相关装置, 涉及图像处理技术领域, 该方法包括:对于全极化SAR图像中的每一像元, 提取像元对应的复数特征和实数特征, 以所有像元对应的复数特征作为输入, 利用复数卷积神经网络提取得到复数...
  • 本发明公开了一种混凝土构件表观缺陷的评价系统, 涉及表观缺陷分析技术领域, 本发明通过构件的生产的配比、使用时长、功能数据和环境数据, 确认构件的检测方案, 然后利用构件的环境数据和检测方案, 确认构件的检测时段方案, 再获取构件的表观缺陷...
  • 本发明公开了一种基于近红外光谱特征解耦的柑橘无损辨识方法及系统, 该方法包括:获取柑橘样本的近红外光谱数据, 并编码至潜空间得到光谱特征表示;利用矢量量化器将池化后的特征映射至离散的柑橘模式码本, 提取模式特征;对光谱特征表示进行多尺度卷积...
  • 本发明公开了一种基于神经网络的宫颈癌识别方法, 包括以下步骤:S1 : 采集宫颈细胞图像, 标注正常细胞及不同级别病变细胞类别以构建训练数据集S2随后对图像进行颜色增强和归一化预处理, 提升后续识别效果;S3 : 进而设计一种改进的神经网络...
  • 本发明提供了一种弹珠颜色识别方法和识别装置。该弹珠颜色识别方法包括:获取彩色弹珠图像;对彩色弹珠图像进行增强处理;获取增强后的彩色弹珠图像的二值图像;获取彩色弹珠的ROI区域;采用K近邻算法获取每个彩色弹珠ROI区域的最佳预测分类结果;输出...
  • 本发明公开了一种结合形变感知和特征时空对齐聚合的视频目标检测方法。特征提取主干网络提取关键帧与参考帧特征后, 通过所设计的形变感知增强模块提取形状敏感特征, 采用通道划分与自适应池化操作增加网络感受野大小, 结合方向敏感可分离卷积进行目标细...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的PCB荧光涂层覆涂检测方法及系统, 向固定位置PCB板照射特定波长光线获取荧光图像;标注覆涂区域并划分训练/测试集, 对数据集进行预处理;构建改进U‑net网络:编码器采用小波卷积层提取多尺度特征, 解码器集成...
  • 本发明涉及人工智能领域, 技术方案可应用在金融科技/医疗健康领域, 公开了一种图像可解释分类方法、装置、设备及介质, 方法包括:将输入图像进行特征提取, 生成具有空间位置编码的初始特征图;将所述初始特征图通过级联的多个注意力优化层进行动态特...
  • 本申请实施例提供了一种图像分类方法和装置、电子设备及存储介质, 属于数据处理技术领域。该方法包括:对不同层次的特征进行选择和加权, 生成综合特征表示, 整合综合特征表示与不同层次的特征, 得到第一特征;对第一特征进行空间方向特征评分, 确定...
  • 本公开提供一种医学图像分类和分割模型的构建方法及相关应用, 该方法包括:构建用于多尺度提取医学图像通用特征的特征提取模块, 所述特征提取模块包括至少4个尺度的特征提取层, 每个特征提取层分别输出一个层级的影像特征;构建分割模块, 所述分割模...
  • 本申请属于分子生物学诊断技术领域, 涉及一种液相芯片数据自动分群及指标识别方法, 包括以下步骤:分别取n个编码通道的数据, 生成n张一维直方图, n≥1;采用一维遍历寻峰法, 寻找每张一维直方图中有效密集峰的边界位置;建立一个n维空间, 每...
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