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  • 本发明公开了一种面向轨道交通工程建设视频图像的半自动标注方法与系统,方法包括:从视频流中剔除冗余帧提取关键帧,形成块索引集合;以构建的提示词驱动多模态大模型对图像预标注,二值化处理标注结果。基于主动学习,多次迁移未标记样本至标记集合并训练关...
  • 本公开提供一种多模态大模型的训练方法、图像问答方法与装置,涉及大模型、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能技术领域。多模态大模型的训练方法包括:获取初始样本图像、样本对象与样本对象的位置信息;根据初始样本图像与目标图像区域,得到包括...
  • 本发明公开了一种基于无人机视角的多模态图像样本生成方法、设备及介质,该方法包括:确定无人机巡检的目标对象并获取目标对象的信息;设定无人机执行巡检任务的飞行参数,基于所述飞行参数计算地面采样距离GSD,确定无人机拍摄图像中每个像素对应的实际地...
  • 本发明涉及目标检测领域,具体公开了一种基于YOLO目标检测模型的线上动态学习模型,模型使用基于语言大模型和师生模型的文本‑图像交互特征增强网络、基于大模型的自动标签生成以及基于已检测的高质量目标进行数据增强三部分构建YOLO线上动态学习模型...
  • 本发明提供了一种基于cGAN网络驱动的SMT元件的缺陷合成方法,包括获取输入条件,构建对抗损失函数、L1重建损失函数、循环损失函数和物理损失函数,将四种损失函数进行加权求和,得到总损失函数。根据总损失函数对cGAN网络进行训练,得到SMT元...
  • 本发明涉及图像识别检测技术领域,具体涉及一种模型训练方法、装置及管道泄漏检测识别方法、装置。该模型训练方法通过在YOLO v11n网络模型开头引入风车状卷积模块,通过卷积核向外扩散,能够更好地捕捉红外小目标的特征,增强底层特征提取能力。在模...
  • 本发明公开了一种基于互补机制的连续图像去雨方法,包括:1、构建一系列配对的雨水图片数据集;2、分阶段训练生成网络和去雨网络;3、利用生成网络生成回放数据扩展训练集;4、引入多项损失联合优化去雨网络。本发明能使去雨网络拥有连续学习多个雨水数据...
  • 本发明涉及一种基于预训练跨模态特征对齐嵌入的生成图像质量评估方法,与现有技术相比,该方法解决了传统图像质量评估过程中,由于忽视生成提示信息以及忽视局部视图质量退化等问题,而引起的质量评估精度受限的缺陷。该方法包括:获取生成图像质量评估数据集...
  • 本发明公开了建筑物抗震能力预测模型训练方法、预测方法及相关产品,涉及震灾风险防治技术领域。本发明的训练方法采用多源抗震影响因子的格栅化语义图像与遥感图像的融合图像作为训练样本,融合图像将遥感影像的几何特征与栅格化的抗震影响因子所反映的结构本...
  • 本发明提供了一种联合时序特征信息的对抗补丁生成优化方法、系统及存储介质,方法包括:步骤S1,数据收集与加载:收集开源数据集、仿真数据集、自定义真实场景数据集进行加载,获得总加载帧数;步骤S2,计算对抗补丁位置:初始化对抗补丁参数,读取目标帧...
  • 本发明的一种基于神经辐射场的跨平台渲染一致性验证方法与系统,对目标场景进行多视角场景数据采集,通过分层采样和光线终止概率预测训练NeRF模型,生成标准化场景文件;在目标平台加载标准化场景文件,并渲染目标截图;对目标截图并与标准平台的基准截图...
  • 本专利提出了一种基于商品图片识别与纠错的大模型处理系统与方法。首先,系统通过数据收集步骤,广泛收集商品图片和商品信息的数据集。其次,对收集到的图片数据进行预处理,包括调整图像尺寸以适配模型的输入要求。接着,利用深度学习模型对预处理后的图片进...
  • 本发明提供一种叶类蔬菜鲜重估算方法、装置和设备,涉及叶类蔬菜鲜重估算技术领域。该方法包括:将叶类蔬菜图像、可见光植被指数、几何信息和颜色信息,输入叶类蔬菜鲜重预测模型,输出叶类蔬菜鲜重的预测结果;叶类蔬菜鲜重预测模型用于叶类蔬菜鲜重的估算;...
  • 本发明公开了一种多传感器数据融合的目标识别方法,具体涉及数据融合技术领域,包括动态权重融合模块、双分支神经网络及异常传感补偿系统。通过可见光摄像头、红外热像仪和毫米波雷达同步采集数据,经传感器特异性预处理生成标准化特征图;动态权重融合模块基...
  • 本发明公开了一种基于多源数据驱动的机器人目标识别方法及系统,涉及智能机器人环境感知技术领域,包括,将动态环境向量输入至LSTM网络,通过激活函数输出视觉、声呐和激光雷达的实时融合权重;基于实时融合权重对视觉、声呐和激光雷达进行加权融合,构建...
  • 本发明公开了一种深入孪生网络的目标跟踪方法及系统,本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域,目标跟踪方法包括以下步骤:获取待跟踪视频序列和初始帧中的目标模板图像,将目标模板图像和当前帧的搜索区域图像输入轻量化主干网络,分别提取多尺度特征图,轻...
  • 本发明针对现有的YOLO模型在水域环境时对于微小目标的检测准确性不高的问题,公开一种基于改进YOLOv7模型的常见鱼病检测方法及系统,方法包括:S1、采集鱼体鱼病图像;S2:对采集的鱼体鱼病图像进行标注得到数据集,并通过数据增强方法扩充数据...
  • 本发明公开了基于动态特征融合及全流程动态调参的点云识别方法,步骤如下:步骤1:采集工业零件原始点云并移除无效点,结合CAD模型点云构建训练集,基于k‑d树计算平均点间距,动态调整体素网格叶大小,生成标准化点云;步骤2、计算点云法向量,提取C...
  • 本发明属于海洋机器人领域,具体涉及一种基于多尺度时空对齐的水下声光融合感知方法及系统。本发明通过数据采集层获取环境参数数据、目标距离、低分辨率图像;建立声学有效距离模型和光学有效距离模型,生成声学特征、光学特征、距离‑置信度映射函数;调整焦...
  • 本发明公开了一种基于复杂场景的工业相机运行优化方法及系统,包括:通过工业相机,在第一运行时段划分识别周期并采集视频流与环境参数,提取关键帧生成图像集,经特征提取与目标识别后结合环境参数形成运行特征参数;采用模糊c‑均值聚类对运行特征参数分组...
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