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  • 本发明涉及视觉测量领域,公开了一种基于灰度空间域的多光切片中心亚像素级提取方法,包括:构建光切片成像系统以获取光切片;光切片的空间灰度域按列方向进行解耦,使光切片中心二维坐标的提取问题转化为灰度信息集合体的灰度信息向量中心点的高精度计算与向...
  • 本申请实施例提供了一种对象识别方法、装置及电子设备,涉及图像识别技术领域,该方法包括:获取待进行对象识别的目标图像;将目标图像输入至预先训练得到的深度学习模型中,得到深度学习模型的输出结果;获取目标对象类别对应的描述信息;基于对象区域信息所...
  • 本申请提供了一种基于图像处理的导线覆冰分析方法、装置及存储介质,所述方法包括:获取待分析导线覆冰图像的纵向像素累计直方图;将所述纵向像素累计直方图输入至训练后的卷积神经网络中,以得到由所述训练后的卷积神经网络输出的距离比值阈值集合和像素数量...
  • 本发明提供了一种图像生成方法、装置和电子设备;其中,方法包括:获取引导信号;其中,引导信号包括:文本描述信号和图像指示信号;图像指示信号对应有预设的参考图像;提取文本描述信号的第一语义特征、参考图像的第二语义特征以及参考图像的图像视觉特征;...
  • 本发明提供一种动态联机手写流程图识别方法及装置,该方法包括:从联机笔画数据中提取笔画的几何表示,得到笔画特征序列;采用注意力掩码机制对笔画特征序列通过目标编码操作进行流式推理,得到编码特征;目标编码操作包括将笔画特征序列分割为不重叠的块、设...
  • 本发明公开了一种深度学习模型供应链安全漏洞检测方法、电子设备、介质,包括:构建图像分类模型,包括特征提取层和分类层;固定分类层,获取上游干净图像数据集,对上游干净图像数据集添加扰动,得到触发图像数据集;利用上游干净图像数据集、触发图像数据集...
  • 本发明公开了一种基于多尺度注意力融合网络的溃疡性结肠炎图像分类方法,属于图像信息挖掘分类技术领域,结合分阶段特征提取主干网络、多尺度注意力融合模块(SCHL)和分类模块,在溃疡性结肠炎病变图像的自动分级任务中表现出显著优势,Efficien...
  • 本申请公开了一种图像处理方法、装置、产品、设备和介质,该方法包括:获取图像分类网络;图像分类网络具有N个搜索对象对应的第一分类参数和指示该第一分类参数的变化方向的M个搜索方向;基于N个搜索对象针对图像的分类适应度选取K个领头搜索对象;基于K...
  • 本公开提供了一种异常图像检测方法、装置、电子设备及存储介质。所述的方法包括:获取目标图像和局部图像,所述局部图像为所述目标图像的至少一部分图像;对目标图像和局部图像进行重构处理,得到重构后的目标图像和重构后的局部图像;根据目标图像中每个像素...
  • 本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质,其中方法包括:获取目标图像,目标图像包含目标对象,目标图像被划分为多个图像块;对目标图像进行特征提取处理,得到目标图像的图像特征;图像特征包含每个图像块在隐空间的块特征;在隐空...
  • 本发明涉及岩石构造裂缝分析技术领域,发明了共轭剪切裂缝发育构造期定量判识方法、装置、电子设备及介质,包括:识别待厘定裂缝的裂缝产状,根据裂缝产状,对待厘定裂缝进行裂缝产状分类,得到多类裂缝产状;根据多类裂缝产状,检测待厘定裂缝的应力机制;根...
  • 本发明公开了一种基于影像与认知分数融合的阿尔茨海默病分类方法,用于阿尔茨海默病辅助诊断。首先,对sMRI或PET脑影像进行预处理。其次,将sMRI灰质影像或PET影像通过预训练模型获取其影像特征。最后,通过影像特征与认知分数融合构建的图神经...
  • 本申请提供一种转接片焊接检测方法、电子设备及存储介质。该方法包括:获得待识别图像,该待识别图像包括电池的转接片;将待识别图像输入图像识别模型,通过所述识别模型的特征提取层从所述别图像中提取图像特征;通过图像识别模型的分类器对图像特征进行分析...
  • 本申请公开了一种对象识别方法、装置、设备及存储介质,涉及机器学习技术领域,包括:将待识别对象的目标对象特征与目标对象类别对应的类别索引特征组进行特征相似分析,得到目标特征相似数据;类别索引特征组为正样本对象特征对应的聚类中心特征;正样本对象...
  • 本公开的实施例提供一种基于人工智能的地下管道异常数据分析监测方法及系统,所述方法包括:S11:根据地图划分每一监测装置至不同的细分网格中;S12:获取监测装置的监测数据,赋予不同监测数据对应的颜色或灰度至矩形图案中,并储存在历史矩阵图案中;...
  • 本发明涉及一种非织造布布面均匀性在线检测方法,包括如下步骤:1),在线图像采集与预处理;2),将布面划分矩形检测单元,计算各检测单元内的灰度特征值;3),对划分的单元分别沿着X轴方向和Y轴方向进行编号;对于每个X轴、Y轴的检测单元的灰度特征...
  • 本发明涉及病理图像分析挖掘技术领域,具体公开了原型学习和多视图深度嵌入聚类的卵巢癌亚型分类方法,包括以下步骤:S1、采集卵巢癌患者组织病理图像和对应的全视野数字病理图像;S2、生成多视图数据集。该原型学习和多视图深度嵌入聚类的卵巢癌亚型分类...
  • 本发明属于生态学与测绘交叉的技术领域,更具体地,涉及一种基于多模态三维点云的植物群落调查方法及装置。所述方法通过无人机搭载四合一传感器吊舱采集多源数据,结合自适应样方划分、风致摆动伪影剔除、自监督图神经网络分层分割、光谱‑结构耦合生物量计算...
  • 本发明公开了一种小麦及伴生杂草识别方法,其涉及农业信息技术领域。包括:获取田间图像数据,将小麦和伴生杂草作为目标对象,对田间图像数据中的所有目标对象进行数据标注,得到多源异构融合数据集;通过改进K‑means算法对多源异构融合数据集进行聚类...
  • 本申请公开了一种自解耦驱动的单步多视图图像聚类方法,通过基于各视图的图像数据集确定对应的子视图样本矩阵,其中,子视图样本矩阵表示各子视图下全体样本特征;构建基于一致标签的图回溯函数;基于核心子描述符确定核心子描述符自解耦的目标函数;通过交替...
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