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  • 本发明提供的一种区域独立性目标攻击对抗样本生成方法、装置及设备,涉及深度学习安全技术领域。本发明通过获取输入的原始图像;基于原始图像随机动态生成第一掩码和第二掩码,第二掩码为第一掩码的互补区域,且两者在空间上不重叠;将第一掩码与第二掩码作为...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,特别涉及一种基于改进的YOLOv8的烟草杂质检测方法,包括:获取烟叶数据集,对烟叶数据集进行预处理,得到预处理数据集;采用经过预训练的改进的轻量级YOLOv8模型对预处理数据集进行处理,得到杂质判别结果,输出杂质...
  • 本发明提出一种基于物理信息神经网络的对抗样本生成方法,属于对抗样本技术领域。该方法通过将物理世界的光学、电磁学、声学等影响因素作为先验知识及约束条件融入神经网络中,生成更具鲁棒性和适应性的对抗样本,从而提高攻击在物理域中的成功率和可靠性。
  • 本发明涉及图像预训练技术领域,尤其涉及一种图像预训练模型的训练方法、系统及存储介质。所述方法包括以下步骤:采集原始训练图像,并进行高维特征映射和金字塔变换,以生成多分辨率特征体,基于特征体对图像进行纹理清晰度判定,筛分出瑕疵训练图像和合格训...
  • 本公开的实施例提供了一种基于模型迁移学习的目标检测模型训练方法及系统。应用于迁移学习技术领域,所述方法包括:获取目标检测模型和目标域数据,确定冻结层和微调层策略,训练模型并计算源域与目标域参数差异,调整正则化和负迁移参数。整合自适应正则化公...
  • 本发明公开了一种基于分层学习粒子群优化的轻量级卷积神经网络架构搜索方法,包括下述步骤:生成不同结构的初始神经网络架构;根据神经网络架构的适应度值将种群动态划分为多个层级,将编码数据与对应的层级信息共同构成训练集训练梯度提升分类器,预测新架构...
  • 本发明公开了一种轻量化棉花疾病识别方法,包括步骤S1,从原始数据集中提取多张带疾病种类标签的棉花疾病原始图,并对各棉花疾病原始图进行数据增强,得到多张疾病特征增强图;步骤S2,初始化网络架构,引入多个基础网络模块构成的基础网络模型;步骤S3...
  • 本发明涉及装修垃圾智能分选技术领域,公开了基于多模态特征融合的装修垃圾可回收成分自动识别系统。该系统包含多模态数据采集、跨模态特征融合、可回收成分判别及自适应识别策略优化模块。多模态数据采集模块基于样本库构建框架,同步采集可见光图像、近红外...
  • 本发明涉及光电吊舱目标追踪技术领域,公开了一种基于光电吊舱的多模态目标自动识别追踪方法及系统。该系统的多模态数据采集模块,基于光电吊舱集成可见光、红外热成像及激光测距传感器,获取目标多模态感知数据并完成时空同步校准;动态特征提取模块采用多尺...
  • 本发明属于图像处理技术领域,涉及一种跨模态注意力融合机制的光学‑红外目标检测方法,通过引入隐式神经表示,将多模态特征从传统的离散像素网格提升至一个连续的函数空间,学习并构建一个从空间坐标到特征向量的连续映射函数;旨在借助一种新颖的隐式注意力...
  • 本发明公开了一种基于Transformer多源传感器的特征融合方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括:采用目标车辆搭载的多目相机获取目标车辆周围的图像数据,并对所述图像数据进行图像特征提取;采用目标车辆搭载的激光雷达传感器获取目标车辆...
  • 本发明公开了一种基于多维度特征融合的轻量级红外目标检测方法,包括:获取第一红外图像数据集,并将第一红外图像数据集转化为YOLO训练格式,构建对应的第一训练集;构建第一训练模型:采用YOLO11架构作为主干网络,利用GhostC2f模块代替Y...
  • 本发明公开了一种目标检测模型轻量化方法、装置、电子设备及介质。该方法包括目标检测模型包括骨干网络和颈部网络:骨干网络由下采样块和半恒等残差块构建而成;下采样块中包含深度卷积层,深度卷积层的卷积核为高斯核;半恒等残差块配置为通过恒等映射和深度...
  • 本发明属于人脸素描‑照片合成技术领域,特别涉及一种多条件先验引导的人脸素描‑照片合成方法,其步骤包括:1、收集获取不同人的素描‑照片人脸图像对和随机选取的参考照片人脸图像,并对图像进行预处理;2、引入语义特征与纹理特征解耦增强网络模块,构建...
  • 本发明公开了一种基于动态权重分配的多传感器融合SLAM方法及系统,通过恒定加速度模型校正激光点云畸变,结合轻量化YOLOv5与IMU剔除动态特征点,基于因子图实现重投影误差和特征点数量双阈值驱动的动态权重分配。实验表明,该方法在TUM、KI...
  • 本发明提供一种基于真实表征的多智能体协同感知方法、装置及系统,该方法包括:获取多智能体协同感知系统的感知数据、目标真实边界框信息和对应的BEV网格位置信息;根据多智能体协同感知系统的感知数据,确定本地BEV特征;根据目标真实边界框信息和BE...
  • 本发明实施例提供了一种面向稀疏线性系统的处理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及数据处理技术领域,所述方法包括:在对稀疏矩阵进行处理的过程中,通过同时处理稀疏矩阵的相对特征和绝对特征,实现了对矩阵的全面表征,并且基于融合后的特征进行迭代方法...
  • 本发明公开了一种基于智能图像识别的管道内壁保养状态评估方法,包括如下步骤:S1、获取管道内壁表面的动态图像数据,划分为多个图像子序列;S2、对图像子序列进行图像增强与预处理,形成预处理图像序列;S3、将预处理图像序列输入具备时序差分机制的自...
  • 本发明提供一种车路协同端到端系统的信息融合方法及装置,涉及自动驾驶技术领域,其中方法包括:通过车端端到端系统提取第二目标级别特征、第二车道级别特征、第二场景级别特征和第二轨迹级别特征;并对第一目标级别特征和第二目标级别特征、第一车道级别特征...
  • 本发明提供一种融合数据与模型不确定性的目标检测可信度估计方法,属于数据处理领域,通过图像质量评估模型获取图像质量评分;利用二维检测模型输出目标框,并结合图像质量评分与天气感知模型结果,进行置信度的贝叶斯修正;同时,利用激光雷达点云检测模型输...
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