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  • 本申请涉及车辆安全预警技术领域,具体公开了一种具有危险驾驶行为的车辆监测预警系统,包括驾驶员状态检测模块、障碍目标检测模块、车内预警模块和车载终端;车载终端包括与第一检测相机电性连接的第一GPU芯片、与第二相机电性连接的第二GPU芯片、与第...
  • 本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域,本发明提供了一种基于人体部位信息辅助的多尺度行人重识别的方法,所述方法包括:构建人体部位信息辅助的多尺度行人重识别网络,包括:改进CEMA_OSNet网络、人体部位注意力模块、全局‑局部特征学习模块以...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的浮游生物动态监测方法、装置及介质,方法包括:将预处理后的图像输入至目标检测模型进行检测,目标检测模型包括:利用主干网络对预处理后的图像进行多层级特征提取得到多个不同层级的特征图;将所述多个层级特征图分别输入至特...
  • 本发明提供一种基于视觉语言大模型的可解释视频眼动预测方法,属于视频眼动预测技术领域。本发明在视觉语言大模型架构中添加一个归因引导的视觉解码器形成可解释视频眼动预测模型,并向语言解码器的词汇表中添加特殊token:<heatmap>...
  • 本发明公开了一种股道内车列停留位置智能检测设备,可以实现股道内车列停留位置的自动检测,从而提高运输效率、保障作业安全、提高车站信息化智能化水平;具体来说,通过多模态数据融合提供了丰富的多维度信息,为精确检测和分析提供基础,利用预训练的深度学...
  • 本发明涉及信息推荐技术领域,尤其涉及一种基于人脸识别的信息推荐方法及系统,包括:确定高流量区域以及对应的每日高流量时间段,获取高流量区域内全部个体的基础人脸信息以及行为信息,根据行为信息确定异常个体,并提取其的有效人脸信息;将各异常个体与信...
  • 本申请实施例提供一种基于深度学习的无人机航拍目标检测方法和装置。应用于目标检测技术领域,该方法通过获取无人机航拍图像数据,并对所述图像数据进行预处理;将预处理后的图像数据输入至基于深度学习的特征提取网络,所述基于深度学习的特征提取网络包括:...
  • 本发明公开了一种基于计算机视觉的土石坝施工进度智能分析方法,该方法包括如下步骤:S1:无人机航拍与正射影像转换;S2:图像匹配叠加;S3:施工现场网格划分;S4:施工现场网格图像分类;S5:施工区网格图像分割;S6:施工进度分析。本发明方法...
  • 本发明设计一种基于自适应双交叉注意力的多光谱目标检测方法。包括:步骤1、设计一种门控单元DWAU动态调控权重;步骤2、基于DWAU设计动态双下采样AMAD和自适应双交叉注意力ADCA模块,嵌入CMA‑Det骨干网络;步骤3、在多个数据集训练...
  • 本申请提供一种轻量级侧扫声呐沉船图像的目标检测方法,包括获取侧扫声呐沉船检测的目标数据集,目标数据集中包括若干张沉船图像;构建YOLO的改进网络模型;YOLO的改进网络模型包括主干改进网络、特征融合改进网络以及轻量级共享检测头;主干改进网络...
  • 本发明公开了一种基于因果分析的深度伪造检测可解释方法、系统、设备及介质,于人脸深度伪造检测领域。方法步骤:获取多源深度伪造数据集,提取人脸区域并进行关键点对齐,进行预处理;构建结构化因果模型,将深度伪造检测模型抽象为结构化因果模型,定义内生...
  • 本发明公开了一种基于知识蒸馏的后门模型检测方法、系统及电子设备,方法包括以下步骤:步骤1:构造与原始后门数据集在数据类别分布一致的数据集;步骤2:将构造好的数据集输入待检测的目标模型,得到目标模型的软标签输出;步骤3:将目标模型的软标签替换...
  • 本申请属于计算机视觉技术领域,具体公开了一种基于视觉和语言的X光片分析方法及装置,方法包括利用视觉编码器提取待分析X光片的图像特征,并利用文本编码器提取待分析X光片的文本特征;获取可学习的查询向量,将所述图像特征、文本特征以及查询向量输入至...
  • 本发明的一种基于半监督学习的多模态木材分类方法,包括以下步骤:S1,数据集构建:采集未经鉴定的木材样本,构建无标签数据集;采集经专家鉴定的木材样本,构建有标签数据集;S2,网络构建与训练:网络构建中,光谱数据经全连接网络处理,图像数据通过改...
  • 本申请涉及工业质检技术领域,公开了基于深度学习的铝制工件表面缺陷检测方法及系统,包括步骤:将输入的工件图像转为第一灰度图像之后进行二值化处理,得到二值化图像;从二值化图像中提取工件轮廓,并根据工件轮廓从第一灰度图像中提取得到的第二灰度图像进...
  • 本发明涉及无人机视频数据解译技术领域,特别涉及一种基于多模态大模型的无人机视频摘要语义描述方法及系统,获取无人机视频数据的若干分段视频帧图像;利用多模态大模型提取图像特征,所述多模态大模型采用视觉语言基础模型中的图像编码器对输入的分段视频帧...
  • 本发明属于图像处理技术,特别涉及一种通用的人工智能生成图像检测方法及系统,所述方法包括:将输入图像划分为若干个小尺寸图像块并扰乱图像块的排列顺序;通过多尺度采样对打乱顺序后的图像进行处理,然后对多尺度采样得到的特征图分别使用滑动窗口计算局部...
  • 本发明提出了一种基于改进的YOLOv8s模型的学生课堂状态识别方法及设备,实现步骤为:获取训练样本集和测试样本集;对YOLOv8s网络模型进行改进并对其进行迭代训练;获取学生课堂状态识别结果。本发明改进的骨干特征提取网络通过对初始特征图进行...
  • 本发明公开了一种基于联合检测与嵌入的复杂环境中多目标跟踪方法,属于目标跟踪技术领域。本发明通过改进骨干网络结构,增强特征提取能力,使其在复杂环境下依然具备良好的表现。同时,针对检测任务与重识别任务之间的冲突问题,引入全局信息上下文解耦模块,...
  • 本发明属于矿山智能化技术领域,为解决传统的矿井巷道三维建模的建模时间长等问题,提供了一种基于CAD图纸的矿井巷道三维模型快速构建方法,通过绘制矿井巷道中心线图层和等高线图层,并通过读取矿井巷道中心线图层和等高线图层得到信息,计算各节点的标高...
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