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  • 本发明为一种基于MHA增强的PINN‑CNN目标冲击损伤云图预测模型建立方法。包括如下步骤:采集数据:获取目标冲击条件数据集和损伤云图数据集, 预处理后将数据划分为训练集、验证集和测试集;搭建基于CNN‑MHA神经网络算法的网络模型;将PI...
  • 本发明公开了一种轻量级上下文特征自适应害虫检测方法及装置, 方法包括:采集棉花害虫图像数据并进行标注, 获取标注后的害虫数据集;对害虫数据集进行图像数据增强;利用CDB模块改进YOLOv8n的骨干网络, 用于从增强数据中提取深层特征;将提取...
  • 本发明公开了一种基于自监督的小样本目标检测方法、装置、设备及介质。所述方法包括:于预设数据源中采集小样本训练数据, 将所述小样本训练数据进行数据标注与样本构建, 生成目标训练数据;将预设轻量目标检测算法的主干网络与自适应自监督学习算法融合,...
  • 本发明涉及一种基于YOLO11n‑GPR的探地雷达城市道路隐伏病害图像检测方法, 包括:获取探地雷达采集的城市道路地下裂缝与空洞图像数据集, 进行预处理;构建基于改进YOLO11n的目标检测模型YOLO11n‑a, 并进一步根据结构化剪枝策...
  • 本发明公开了一种基于遥感影像的变电站设备目标检测与定量分析方法, 本发明涉及影像分析技术领域, 首先获取操作人员预设的拍摄周期, 提取变电站及其周边区域在该周期内所拍摄的遥感影像, 并生成标准遥感影像;接着对标准遥感影像进行切片处理和标注,...
  • 本公开的实施例公开了基于测试时自适应的图像目标检测方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括:将待检测图像输入目标检测模型, 得到候选框集和前景置信度向量集;生成背景置信度向量集并添加至前景类别置信度向量集, 生成扩展置信度向量集并进...
  • 本发明涉及一种用于煤矿井下小目标检测的轻量化目标检测方法及系统。所述方法包括:获取采集的煤矿井下小目标低照度源图像, 配置双边滤波参数对低照度源图像进行处理, 得到低照度目标图像;将低照度目标图像输入至DSC‑ResNet网络模型中, 通过...
  • 本发明涉及基于SENet改进YOLOv8小目标的检测方法, 引入语义稀释损失, 度量通道中小目标特征的稀释程度;通过SENet结构产生压制反向权重, 保留高响应区域的同时压制背景冗余;融入YOLOv8的C2f结构, 在跨层连接中传递解耦特征...
  • 本发明涉及图像处理技术领域, 公开了基于超分辨率与多维度注意力融合的低空无人机检测方法, 包括以下步骤:采用SRFormer模型对原始图像进行超分辨率重建, 获得超分辨率图像;使用超分辩率图像对YOLO11‑DFA模型进行训练, 使得YOL...
  • 本发明公开了一种基于非均匀有理样条曲线和遗传算法的果蔬高光谱感兴趣区域提取方法, 包括果蔬果梗与光谱背景去除、果蔬掩膜图像提取;数据集空间归一化;果蔬轮廓非均匀有理样条曲线近似拟合、基于遗传算法的非均匀有理样条曲线轮廓优化;数据集感兴趣区域...
  • 本发明公开了一种基于机器视觉的变压器部件损坏识别方法及系统, 方法包括以下步骤:S1.获取由机器视觉设备采集的变压器部件图像, 并进行预处理;S2.采用改进的VGG‑net网络模型对预处理后的变压器图像进行特征提取;S3.通过预训练的YOL...
  • 本发明涉及一种基于掩模引导的夜间图像分割方法及系统, 属于计算机视觉技术领域。通过互补掩模模块生成多视图伪标签, 强制网络学习图像内在结构而非依赖噪声特征, 显著提升模型对低光照、遮挡等复杂场景的鲁棒性;通过双分支知识蒸馏架构进行交替优化,...
  • 本发明公开了一种熵差引导的免源域迁移学习图像目标检测方法, 属于图像处理和计算机视觉技术领域。本发明包括以下步骤:教师和学生模型的初始化、增强目标域数据集、使用固定置信度阈值筛选教师模型输出生成伪标签、计算相同类别检测框的图像熵差和交并比、...
  • 本发明实施例涉及自动化拆垛机器人技术领域, 公开了一种拆垛方法、系统、控制器及计算机可读存储介质, 该方法包括:通过所述3D相机获取ROI区域的RGB图像信息和点云信息, 识别RGB图像信息中的待卸垛物品并生成抓取点;并通过点云信息获取抓取...
  • 本申请实施例公开了一种图像处理方法以及相关设备, 相关设备可以包括图像处理装置、电子设备、计算机程序产品和计算机可读存储介质;本申请实施例在获取至少一张待处理图像, 并对待处理图像进行实例分割, 得到待处理图像对应的至少一张待识别区域图像后...
  • 本说明书涉及沉积储层技术领域, 尤其是一种岩石薄片颗粒分割方法、装置及计算机设备。所述方法包括:采集岩石薄片的偏光序列图像, 所述偏光序列图像采集自移动光源在不同角度下照射所述岩石薄片而得到;根据所述岩石薄片的偏光图像序列中的每一偏光图像的...
  • 本发明提出了一种基于深度学习的粉末状岩屑图像实时分割识别方法, 解决了传统人工岩性识别效率低下和常见深度学习网络推理速度慢计算量大等问题。借助于表现较好的STDC网络模型, 在该网络中使用空洞卷积在提取特征过程中保持分辨率, 利用注意力机制...
  • 本申请公开了一种视线确定方法、装置、设备及存储介质, 属于视线估计领域。所述方法包括:获取连续拍摄的多张眼部图片;通过提取多张眼部图片中的每张眼部图片的空间特征, 预测每张眼部图片的眼部语义分割结果和不确定度, 空间特征是用于反映眼部图片中...
  • 本发明提供基于超图位置注意力卷积网络的三维点云语义分割方法, 属于三维点云分割技术领域, 方法包括如下步骤:获取原始点云数据, 利用最远点采样和球查询构造超图, 以探索数据的全局和局部结构, 构建点云语义分割网络, 点云语义分割网络包括编码...
  • 本申请提供了一种基于图像级标注的道路场景弱监督语义分割方法, 涉及图像处理领域, 方法包括:通过构建的道路场景实时分割模型对获取的待识别区域的训练图像进行预处理, 生成粗略的类激活图;通过粗略的类激活图, 结合道路场景实时分割模型, 获得最...
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