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  • 本公开提供了一种地图渲染方法和装置,涉及人工智能技术领域,尤其涉及智慧交通、智能导航和深度学习技术领域。该方法的一具体实施方式包括:基于车辆信息、导航信息和环境信息,构建多维感知矩阵;基于连续多个时间步的多维感知矩阵,生成时间序列矩阵;将时...
  • 本发明提供了一种三维根系测量方法、系统、计算机设备及存储介质,属于植物生长学领域,该方法包括:将不同生长时期的农作物种植于不同规格透明容器,利用根系扫描平台采集图像,通过结构光投影与多视图立体重建技术生成稠密点云,经泊松重建算法构建三维网格...
  • 本发明涉及一种基于深度学习的脑切片三维重建与跨模态配准方法,包括以下步骤:S1,执行切片操作前,对脑组织块表面进行拍照,得到块面图像,并将2D块面图像转换为3D块面图像;S2,采集荧光切片图像,并将所述荧光切片图像的模态迁移为块面模态;S3...
  • 本发明涉及一种用于电力设备红外图像的小目标检测方法及系统,该方法包括以下步骤:收集电力设备红外图像数据样本,并进行图像预处理,构造数据集;利用数据集对改进的YOLOv8‑EED模型进行训练,通过优化调整模型参数,得到目标检测模型;将当前的电...
  • 本发明公开了基于光照补偿与动态特征融合的隧道病害检测方法,具体按以下步骤实施:步骤1、数据预处理;步骤2、构建照明自适应补偿模块;步骤3、构建层级注意力融合模块;步骤4、构建自适应空间金字塔快速池化模块。本发明能够有效缓解隧道病害检测中因光...
  • 本发明公开了基于改进YOLOv12算法的轨道病害多尺度轻量化检测方法,具体按照以下步骤实施:步骤1,构建轨道病害数据集和模型编码器;步骤2,构建轻量化的YOLOv12卷积神经网络结构;步骤3,构建多尺度特征融合机制;步骤4,构建通道注意力机...
  • 本发明涉及对比学习技术领域,具体涉及一种基于动态混合更新策略的监督对比学习图像特征提取方法,包括:获取图像数据集,建立监督对比学习网络模型;增强处理后得到对应第一分支和第二分支的第一增强视图和第二增强视图,建立增强数据集;确定对应第一分支和...
  • 本发明涉及一种基于改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测方法、系统及介质,其中方法包括以下步骤:获取待检测钢材的表面图像,并对待检测钢材的表面图像进行图像预处理;将经过图像预处理的待检测钢材的表面图像输入钢材表面缺陷检测模型中,得到钢材表面缺陷...
  • 本发明提供了一种黄斑病变图像识别方法、系统、设备及存储介质,属于医学图像处理领域,包括获取眼科OCT医学图像;基于Byol双网络架构,通过自适应滑动平均ARMA方法更新所述Byol双网络架构中目标网络的参数,得到预训练对比学习网络;将眼科O...
  • 本发明公开了基于多模态大模型的图文内容审核方法,涉及图文内容审核技术领域,本发明通过构建金字塔式标签体系并实施分阶段动态调整策略,显著提升了图文内容审核的精度和效率,在训练初期,使用粗粒度标签快速建立模型基础分类能力,避免了传统方法因过早引...
  • 本发明公开了一种基于排序学习的遥感场景分类方法,包括以下步骤:构建排序分类网络模型,通过排序分类网络模型同时处理遥感图像的单标签分类任务和多标签分类任务;引入虚拟中性样本,虚拟中性样本的预测值被约束在图像正标签预测值与负标签预测值之间的间隔...
  • 发明公开了一种基于机器视觉的种植信息监测方法及系统,属于农业信息化技术领域,方法包括:S1、获取作物叶片的图像数据,并通过环境光传感器阵列采集实时光照强度数据;S2、根据所述实时光照强度数据,计算叶片表面的反射率补偿因子;S3、将若干所述反...
  • 本申请提供一种基于YOLOv8改进模型的混凝土表观病害动态检测的方法、系统、设备及介质,属于计算机视觉检测技术领域,所述方法:收集混凝土表观病害图像,对病害图像进行数据增强,使用标注工具对病害所在位置与类别进行标注,得到病害图像数据集;对Y...
  • 本发明公开了无人机倾斜摄影与物联网协同的基坑安全监测方法及装置,涉及数据处理技术领域,包括以下步骤:S1,采集基坑三维影像及光谱数据;S2,通过部署于基坑的监测传感器采集基坑的数据;S3,进行多源异构数据加权融合;S4,计算三维形变量;S5...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的火灾温度场分析与预测方法,包括:步骤一:部署分布式异构传感器网络,输出异构原始数据集;步骤二:基于步骤一的异构原始数据集构建时空图卷积递归网络;步骤三:利用步骤二的时空特征矩阵与动态图结构,构建热传导约束生成对...
  • 本发明公开了长尾环境下的自动驾驶系统小样本增量目标识别学习方法,包括:在充足旧类别数据上训练目标检测模型作为教师模型;采用小样本回放方法进行数据回放增强,生成包含新旧类别目标的复合图像;采用Puzzlemix数据增强方法生成包含新旧类别对象...
  • 本公开提供了一种车道线检测仿真数据构建方法、系统及电子设备,包括:获取字符数据和背景图数据;对背景图数据中的每一张背景图进行分割,得到可行驶区域掩膜;根据背景图数据中预标注的车道线真值和地面目标真值得到车道线掩膜和目标框;根据可行驶区域掩膜...
  • 本发明公开了一种基于视觉的目标车辆感知方法、感知系统、存储介质及电子设备,感知方法包括:获取车载相机的标定参数和目标车辆的多个第一图像数据;将多个第一图像数据投影至虚拟相机中进行关联融合,得到第二图像数据;根据第二图像数据识别获取若干车轮接...
  • 本发明公开了一种基于多视图增强和对抗学习的跨域驾驶员疲劳检测方法,具体包括以下步骤:多视图数据预处理与增强;构建3D卷积和Transformer架构,进行特征提取;处理对抗学习模块中的梯度反转层和域判别器网络;构建可泛化损失函数,用于识别模...
  • 本公开提供了一种全稀疏点云检测模型构建方法、检测方法、设备及介质,对所述初始点云数据进行体素化处理得到结构化点云数据;对所述结构化点云数据进行体素特征编码,将所述结构化点云数据转换为三维体素网格特征;对三维体素网格特征进行多尺度特征提取和特...
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