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  • 本申请提供一种自动扶梯围裙板与梯级间隙检测方法、电子设备及介质,涉及视觉检测技术领域,方法包括:获取视觉文件,其中,所述视觉文件包括目标图像、所述目标图像前一帧的第一视觉图像以及所述目标图像后一帧的第二视觉图像,所述目标图像、第一视觉图像和...
  • 本发明公开了一种基于区域感知的建筑外墙缺陷识别方法及系统,本发明包括对建筑外墙图像样本进行增强构建建筑外墙图像样本数据集,训练建筑外墙缺陷检测模型以用于实现建筑外墙缺陷目标识别;对建筑外墙图像样本进行增强包括采用预训练的模糊因子感知模块FB...
  • 本申请公开了卫星成像质量的预测方法、装置、电子设备及介质,该方法包括:获取待预测区域的待预测数据集;待预测数据集包括位置信息、时间信息和气象数据;通过预先构建的分类预测模型,对待预测数据集进行质量评估,以确定待预测数据集的数据质量等级;根据...
  • 本发明涉及工业图像处理技术领域,具体涉及一种皮革磨损质量视觉检测方法及系统。该方法包括:基于多个平滑尺度对皮革图像进行平滑处理,得到多个平滑图像,所述多个平滑图像中皮革纹理的消除程度不同;确定每个平滑图像的磨损程度;基于所述每个平滑图像的磨...
  • 本发明公开了一种基于RDD‑YOLOv8模型的道路缺陷检测方法,首先构建道路缺陷数据集;然后构建道路缺陷检测算法模型,以YOLOv8n为基础算法,设计了RD注意力机制,并将其融入YOLOv8n算法主干网络中,提出了新型损失函数FEAIOU,...
  • 本发明属于遥感图像分割技术领域,尤其为一种基于特征高效交互的双分支水体小目标图像分割方法,包括如下步骤:准备数据集,构建网络模型,训练网络模型,选择合适的损失函数与评价指标,确定分割模型。本发明设计了一种多尺度细节特征交互聚合编码器,实现了...
  • 本发明的目的在于公开一种基于多层次特征融合和双通道信息增强的图像指代分割的方法,该方法包括:获取并提取待分割的视觉特征及指代文本中的语言特征;利用语言特征自适应匹配不同层级的视觉特征,并采用傅里叶变换对其进行谱增强;通过跨模态融合不同层级的...
  • 本发明涉及医学图像处理技术领域,尤其涉及一种OCT图像脉络膜新生血管分割方法及系统。本发明以TransUNet为基准网络,设计嵌入了异构特征对齐模块、曲率KAN引导注意力模块、深浅层双路径解码器,以此构建脉络膜新生血管分割模型。通过异构特征...
  • 本发明提供了一种几何与拓扑协同引导的医学图像分割方法,包括以下步骤:图像预处理与数据增强;共享编码器;双路径协同解码器;多模态形变迭代精炼;多目标复合损失函数与优化策略。本发明有益效果:能够显著提升性能:通过独特的几何与拓扑协同精炼机制,在...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的脑肿瘤核磁共振图像分割方法,属于医学图像处理技术领域。本发明实在U‑Net网络的编码路径和解码路径中引入多尺度特征提取模块以增强网络对于脑肿瘤核磁共振图像中多尺度信息的提取和融合能力;同时,在跳跃连接中引入坐标...
  • 本发明公开了一种基于改进深度学习算法的肿瘤病灶图像分割方法,属于图像分割技术领域,采用改进深度学习算法对肿瘤病灶图像与肿瘤病灶图像对应的图像分割标签之间的数据关系进行学习,确定肿瘤病灶分割模型,调度所述肿瘤病灶分割模型对所述待分析肿瘤病灶图...
  • 本发明公开了一种基于半监督学习的语义可迁移的医学图像分割方法,包括以下步骤:步骤1、构建有标签的源域数据集和无标签的目标域数据集;步骤2、根据数据集,预训练学生网络以及获得源域数据表征和带有伪标签的目标域数据表征;步骤3、根据两个表征的统计...
  • 本发明公开了一种基于像素级筛选策略的视网膜血管分割系统,包括:眼底图像获取单元,用于获取待分割的眼底图像;图像预处理单元,用于对待分割的眼底图像进行标准化预处理,得到标准化图像样本;二分类标签输出单元,用于将标准化图像样本输入至经二次监督训...
  • 本发明涉及图像处理的技术领域,具体涉及一种CT机用数字图像系统的CT特征提取方法。所述方法包括:获取多个待处理图像,对所述多个待处理图像分别进行图像分割,以得到每一个待处理图像包括的多个初始区域;对多个待处理图像包括的所有初始区域进行边界特...
  • 本发明公开了一种基于Mamba和UNet的2D医学图像分割方法及系统,包括:收集医学图像分割数据集并进行预处理,得到训练集;构建基于Mamba和UNet的2D医学图像分割模型,所述的2D医学图像分割模型包含块嵌入层、编码器、解码器和预测生成...
  • 本发明涉及图像分割技术领域,具体涉及一种基于神经网络的肠道溃疡区域智能分割系统。通过灰度值进行图像块分割,而后,结合异常区域本身颜色和分布特征,基于分割区域的RGB值和面积,获取得到表现异常的兴趣区域,由于兴趣区域中包含有多种异常情况和反光...
  • 本发明提出了一种基于无监督深度学习的荧光图像分割方法及自我‑群体迭代升级装置,包括:从一台单机或若干台联网的成像装置获取原始荧光图像,在本地或云端构建并训练跨模态医学图像分割网络,训练完成以后,通过将原始荧光图像输入到跨模态医学图像分割网络...
  • 本发明公开了一种基于MR图像的心包脂肪组织分割方法、装置、设备及介质。该方法包括:获取目标对象的包含心包脂肪组织的目标心脏磁共振图像;基于组织分割模型对目标心脏磁共振图像中的心包脂肪组织进行分割,得到目标对象的目标心包脂肪组织;组织分割模型...
  • 本申请提供一种大型建筑表面的裂缝图像分割方法、系统及设备,包括:获取待检测目标区域的建筑表面原始图像;通过由卷积神经网络与Transformer解码器分支构成的异构网络,提取建筑表面原始图像的多维特征向量,并生成图像预测结果;基于图像预测结...
  • 本发明公开了一种基于结构引导与密度驱动的三维点云自适应切分方法,本发明涉及三维点云数据处理技术领域。该基于结构引导与密度驱动的三维点云自适应切分方法,构建点云切分方法,建立超上限点云子块点数控制机制和基于邻近性校验执行邻近小子块合并的切分后...
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