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最新专利技术
  • 一种基于改进损失函数的垃圾分类方法、系统和介质
    一种基于改进损失函数的垃圾分类方法、系统和介质_南京林业大学_202510226303.3
    本发明提出了一种基于改进损失函数的垃圾分类方法、系统和介质，方法包括：步骤1，收集已标注好的垃圾分类数据集；步骤2，划分数据集，设置验证集；步骤3，对训练的数据集进行预处理；步骤4，构建分类网络模型；步骤5，设置优化器和损失函数，将数据集准...
    2026-04-22
  • 一种基于触发机制的可控图像遗忘方法
    一种基于触发机制的可控图像遗忘方法_山东大学_202510221546.8
    本发明属于图像处理技术，具体涉及一种基于触发机制的可控图像遗忘方法。该方法利用后门攻击技术，在图像分类模型训练过程中嵌入隐藏触发模式，对于未被遗忘的图像输入，模型能够保持高精度分类，对于被遗忘的原始图像输入，模型会输出随机的预测标签，以确保...
    2026-04-22
  • 多任务识别模型的训练方法、多任务识别方法及装置
    多任务识别模型的训练方法、多任务识别方法及装置_英特灵达信息技术(深圳)有限公司_202510223094.7
    本发明提供了多任务识别模型的训练方法、多任务识别方法及装置，涉及人工智能技术领域。方法中，获取包含样本对象的样本图像以及样本对象针对每一预设属性的真实属性信息；利用多任务识别模型得到样本对象针对每一预设属性的预测属性信息；基于针对每一预设属...
    2026-04-22
  • 一种骑行安全控制系统及控制方法
    一种骑行安全控制系统及控制方法_浙江得图网络有限公司_202510224715.3
    本发明提供了一种骑行安全控制系统，安装于共享车辆，包括图像采集单元、处理单元和本地服务器，图像采集单元适于采集图像数据，包括第一摄像头和第二摄像头，第一摄像头适于捕获第一图像，第一图像包括骑乘人员颈部以上区域，第二摄像头适于捕获第二图像，第...
    2026-04-22
  • 一种多模态图像融合识别方法、装置、介质及设备
    一种多模态图像融合识别方法、装置、介质及设备_北京理工大学_202510225774.2
    本发明涉及图像融合以及分类技术领域，公开了一种多模态图像融合识别方法、装置、介质及设备。所述方法包括：获取不同类别的多模态图像；对多模态图像分别利用卷积层进行浅层特征提取，再进行特征融合得到浅层融合特征；对浅层融合特征进行全局特征提取，得到...
    2026-04-22
  • 基于超轻量网络的图像融合识别方法、装置、介质及设备
    基于超轻量网络的图像融合识别方法、装置、介质及设备_北京理工大学_202510225811.X
    本发明涉及生物特征图像识别技术领域，公开了一种基于超轻量网络的图像融合识别方法、装置、介质及设备，所述方法包括：采用改进的Co3Net网络模块对输入的多模态图像进行特征提取，得到多尺度特征；采用超轻量网络模块对输入的多尺度特征进行特征提取，...
    2026-04-22
  • 一种基于机器学习的地质矿产勘查方法及系统
    一种基于机器学习的地质矿产勘查方法及系统_山东省地质矿产勘查开发局第六地质大队(山东省第六地质矿产勘查院)_202510227347.8
    本发明公开了一种基于机器学习的地质矿产勘查方法及系统，涉及矿产勘查技术领域，对于目标区域的各遥感图像，对各遥感图像进行分析并计算对应图像的分辨率合格值和覆盖完整值，将各遥感图像分辨率合格值和覆盖完整值作为对应图像的数据点，得到数据集，并对数...
    2026-04-22
  • 一种基于多流特征融合的图像篡改检测方法
    一种基于多流特征融合的图像篡改检测方法_南通大学_202510223385.6
    本发明公开了一种基于多流特征融合的图像篡改检测方法，涉及计算机视觉和信息安全领域，具体步骤为：获取预设数量且已标注篡改类型标签和篡改区域定位标签的篡改图像数据集，并形成以单张篡改图像及其对应篡改类型标签和篡改区域定位标签为样本的样本集；利用...
    2026-04-22
  • 一种基于遥感图像的深度学习自动分类树种方法
    一种基于遥感图像的深度学习自动分类树种方法_东北林业大学_202510221664.9
    一种基于遥感图像的深度学习自动分类树种方法，涉及遥感图像处理技术领域，解决现有树种分类方法过度关注于单标签树种分类任务而忽视了层次化多标签的树种分类、无法通过标签的层次化实现高精度树种分类的问题。本发明由构建不同尺度的层次化树种分类数据集、...
    2026-04-22
  • 基于机器视觉与卷积神经网络的棉花地膜分类检测系统及方法
    基于机器视觉与卷积神经网络的棉花地膜分类检测系统及方法_南京林业大学_202510226182.2
    本发明涉及农业生产与图像处理交叉技术领域，公开了一种基于机器视觉与卷积神经网络的棉花地膜分类检测系统及方法，本发明的系统包括高光谱图像采集模块、数据预处理模块、特征提取与分类模块和分离执行模块，本发明的方法通过对高光谱数据降噪校正，用改进P...
    2026-04-22
  • 一种活动滑坡识别方法
    一种活动滑坡识别方法_长安大学_202510226693.4
    本发明公开了一种活动滑坡识别方法，涉及灾害识别领域，包括获取待识别区域的图像数据，构建活动滑坡数据集；构建上下文感知自适应融合模型；所述上下文感知自适应融合模型包括编码器和解码器；编码器包括依次连接的多个特征处理层和一个卷积层；特征处理层包...
    2026-04-22
  • 一种基于跨时相特征耦合的作物种植区识别方法及系统
    一种基于跨时相特征耦合的作物种植区识别方法及系统_陕西元翌智能科技有限公司_202510227077.0
    本发明公开了一种基于跨时相特征耦合的作物种植区识别方法及系统，属于作物种植识别技术领域，方法包括：基于遥感影像进行标注并对标签进行处理，生成数据集；利用数据集在跨时相影像模型中进行全监督训练，优化数据后生成跨时相识别结果；对模型的骨干网络的...
    2026-04-22
  • 一种基于深度学习的降水强度等级估计方法及系统
    一种基于深度学习的降水强度等级估计方法及系统_中国民用航空华东地区空中交通管理局_202510221295.3
    本发明公开了一种基于深度学习的降水强度等级估计方法及系统，涉及民航气象监测与告警技术领域，包括数据采集模块、降水量预测模块、概率权重分析模块、预处理频率计算模块，数据采集模块包括历史观测数据采集单元和卫星数据采集单元，历史观测数据采集单元用...
    2026-04-22
  • 一种基于监督分类的遥感影像提取次生林林窗的方法
    一种基于监督分类的遥感影像提取次生林林窗的方法_中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心_202510226087.2
    本发明公开了一种基于监督分类的遥感影像提取次生林林窗的方法，涉及林窗遥感识别的技术领域，先收集并预处理高精度遥感影像，接着设置随机样带记录坐标并导入影像，然后利用监督分类工具解译影像，构建检验算法不断调整分类体系，最后对分类结果后处理完成林...
    2026-04-22
  • 一种基于监控视频识别的手术室智能监测方法及系统
    一种基于监控视频识别的手术室智能监测方法及系统_湘南学院_202510221700.1
    本发明公开了一种基于监控视频识别的手术室智能监测方法及系统，涉及医疗安全监管技术领域，包括通过手术室摄像头阵列采集视频，利用残差神经网络和光流场构建手术区域全景序列；采用双分支目标检测网络提取医护人员位置、患者体位及手术器械特征，构建手术场...
    2026-04-22
  • 一种用于煤矿井下钻杆的实时计数方法
    一种用于煤矿井下钻杆的实时计数方法_中煤科工集团重庆研究院有限公司_202510226243.5
    本发明涉及煤矿钻探领域，公开了一种用于煤矿井下钻杆的实时计数方法，包括如下步骤：S41视频输入模型：将钻机上下钻杆的实时视频数据输入具有目标检测功能的YOLOv8模型；S42构建撞线检测区域：利用预设置的钻机相关的坐标信息和撞线检测区域构建...
    2026-04-22
  • 用于钻机的钻杆自适应计数方法
    用于钻机的钻杆自适应计数方法_中煤科工集团重庆研究院有限公司_202510226244.X
    本发明涉及煤矿钻探领域，公开了用于钻机的钻杆自适应计数方法，用于钻机的钻杆自适应计数方法，包括以下步骤：第一步：视频数据预处理，获取摄像仪进行钻面上下钻杆的录像；第二步：训练目标检测模型；第三步：使用训练好的模型对视频进行检测，得到画面每一...
    2026-04-22
  • 基于预设判定区域的煤矿钻杆实时计数方法
    基于预设判定区域的煤矿钻杆实时计数方法_中煤科工集团重庆研究院有限公司_202510226246.9
    本发明涉及钻杆计数技术领域，公开了基于预设判定区域的煤矿钻杆实时计数方法，包括以下步骤：S1：视频数据采集与处理；S2：训练目标检测模型；S3：检测与计数：使用S2中训练好的目标检测模型对视频进行检测，获取画面每一帧中目标的定位框，对每个目...
    2026-04-22
  • 用于井下钻机的钻杆自适应计数方法
    用于井下钻机的钻杆自适应计数方法_中煤科工集团重庆研究院有限公司_202510226249.2
    本发明涉及钻杆计数技术领域，公开了用于井下钻机的钻杆自适应计数方法，包括以下步骤：S1：视频数据采集与处理；S2：训练目标检测模型；S3：检测与计数：使用S2中训练好的目标检测模型对视频进行检测，获取视频画面每一帧中目标的定位框，使用Byt...
    2026-04-22
  • 一种基于多任务卷积神经网络的车道线检测系统
    一种基于多任务卷积神经网络的车道线检测系统_苏州菲雀莱科技有限公司_202510220595.X
    本发明涉及智能辅助驾驶技术领域，公开了一种基于多任务卷积神经网络的车道线检测系统，包括所述多任务卷积神经网络架构：由共享特征提取层、车道线定位子网络、车道线类型识别子网络及可行驶区域分割子网络构成。通过深度可分离卷积与空洞空间金字塔池化的级...
    2026-04-22
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