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  • 本发明涉及图像处理技术领域, 具体涉及基于机器视觉的医用导管涂层质量检测方法。其方法包括:获取环绕医用导管周向分布的图像序列, 对所述医用导管表面进行三维重构并将其表面展开, 生成二维纹理图;生成与所述二维纹理图配准的法向量图;将所述法向量...
  • 本发明提供了一种变电站设备无监督异常检测方法及系统, 该方法包括:获取包含变电站设备状态正常和异常的第一样本集, 并根据第一样本集生成特征空间条件向量, 并根据特征空间条件向量对第一样本集进行重构, 得到重构样本;根据数据集生成多尺度特征,...
  • 本发明涉及一种多模态协同学习的胃镜图像半监督分类方法, 属于图像处理技术领域。所述方法, 将无标签样本的训练过程与标签样本的训练过程分离, 提出了一种基于一致性学习、恢复性学习和对齐性学习协同学习的自监督预训练策略。为了在标签样本上实现多模...
  • 本发明涉及机械设备故障诊断技术领域, 具体涉及一种基于时间序列ARIMA模型的齿轮磨损状态预测方法, 其特征在于:包括如下步骤:步骤S10、构建基于ARIMA(p, d, q)的预测模型, 具体步骤如下:步骤S11、构建磨粒群特征时间序列;...
  • 本申请涉及图像处理领域, 尤其涉及一种图像信息的处理方法、装置、设备及存储介质。该图像信息的处理方法包括:获取目标图像, 并确定目标图像待提取的目标特征点对应的目标数量;将目标图像划分为多个子图像;根据每个子图像中的候选特征点, 生成目标图...
  • 本发明公开了一种基于LiDAR引导及双向跨模态注意力的高光谱波段选择方法, 涉及高光谱波段选择技术领域, 包括:获取目标对象的高光谱图像数据集和LiDAR数据集;构建预训练的波段选择网络, 将目标对象的高光谱图像数据集和LiDAR数据集作为...
  • 本申请公开了一种数据增强方法、装置、存储介质及设备, 属于计算机视觉领域。本申请首先构建画布作为背景并划分为多个子区域, 然后从训练集中选取多个样本图像并与多个子区域一一对应后等比缩放至能够完全放入子区域内, 最后将等比缩放后的样本图像完全...
  • 本申请提供了一种基于伪标签的模型训练方法、目标检测方法、装置及设备, 其可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。该方法先利用目标场景下的第一样本图像集、该第一样本图像集的标签、非目标场景下的第二样本图像集以及该第二样本图像集...
  • 本申请涉及一种仿真负样本图像的生成方法和电子设备。该方法包括:获取扩散模型的模型参数, 其中, 每个模型参数与一个类心样本的视觉特征相对应;获取指定的负样本图像的视觉特征, 将负样本图像的视觉特征与类心样本的视觉特征进行比较, 得到类心样本...
  • 本发明涉及一种基于大模型的自动化数据标注系统及方法;本发明具有快速对复杂数据进行分类标注的优点, 包括, 数据拆分模块、多模型管理模块、动态分配模块、冲突仲裁模块、高效标注模型和版本管理模块, 够对复杂数据集进行准确标注并且快速处理, 节省...
  • 本公开提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质, 涉及人工智能技术领域。该方法通过获取根据在预定时间点后收集的时装图像获得的第一时装图像和由时装生成模型生成的第二时装图像并分别进行特征提取处理, 获得包括服装属性特征和时尚属性特征的第一时...
  • 本发明涉及一种改进量子卷积神经网络的量子特征融合的方法。该方法首先对输入数据进行数据增强, 扩充训练样本。然后, 将增强后的数据输入经典卷积层, 提取局部特征。接着, 利用量子卷积层对经典卷积层提取的特征进行量子特征映射, 将其映射到高维希...
  • 本申请公开了一种数据处理方法、模型训练方法、装置、设备及介质, 属于计算机技术领域。该方法包括:获取第一图像;基于图像编解码模型对应的目标分辨率, 对第一图像进行划分, 得到多个子图像, 每个子图像的分辨率与目标分辨率相等;通过图像编解码模...
  • 一种改进的多幅面涡轮叶片点云数据融合方法, 其包括:创建涡轮叶片的两待拼接姿态下标志点的相邻点欧式距离特征描述子并进行初匹配, 变换位姿后使用最近邻点距离阈值进行二次匹配, 更新位姿变换矩阵得到点云粗配准结果;对涡轮叶片的待匹配的点云数据添...
  • 本发明公开了一种融合空间域与频域特征的白细胞检测方法及系统, 该方法包括如下步骤:采集白细胞图像样本, 并进行预处理;基于小波卷积分支和残差网络分支, 设置双分支骨干网络, 提取白细胞图像样本的多尺度频域特征和多尺度空间域特征;将白细胞图像...
  • 本发明公开了一种基于多模态图像融合的环件轧制温度预测方法及系统, 包括以下步骤:a、通过红外摄像仪与可见光相机同步采集图像序列;b、构建色谱筛选滤镜, 从红外图像和可见光图像中提取以白色、黄色、橙色及红色为主的色谱集合作为有效区域图像;c、...
  • 本发明公开了基于多模态大模型提高模型图片识别能力的方法, 涉及图像识别技术领域, 搭建多模态大模型的基础架构, 并利用海量图片训练多模态大模型作为基础模型;收集新增的图像, 结合图像准备对应的标准问题和描述图片内容的答案;根据图片识别任务需...
  • 本发明公开了一种基于WQCount模型的多尺度特征融合方法, 包括:步骤S1, 选择ShanghaiTech、UCF‑QNRF和JHU‑Crowd++数据集, 并将数据集划分出训练集、验证集和测试集;步骤S2, 对ShanghaiTech、...
  • 本发明涉及医学成像处理技术领域, 具体涉及一种基于前列腺癌组织形态的多模态图像融合方法, 包括以下步骤:获得同一前列腺部位的微血管光声成像, 超声弹性成像和磁共振成像;以微血管光声成像、超声弹性成像为参考图像, 以磁共振成像为浮动图像, 构...
  • 本发明公开了一种基于点云和图像的隧道病害识别模型的训练方法及系统, 方法包括:同步采集隧道点云与图像数据并校准配准实现空间对齐, 预处理点云生成灰度图与深度图, 线阵相机采集连续图像生成拼接图, 多图时空同步后对大尺寸图像分块;构建多分支网...
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