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  • 本发明涉及电力设备监测技术领域, 特别是一种基于多模态深度学习的变压器故障诊断方法、系统、设备及存储介质。获取变压器的油中溶解气体体积分数、局部放电量、套管介质损耗因数、振动数据和红外图像数据;对振动数据进行基于集成梯度的连续小波变换处理,...
  • 本发明公开了一种用于图像小目标检测的可分离多尺度特征融合方法, 包括获取图像数据并进行预处理;通过若干层深度卷积和逐点卷积构建的深度可分离的特征提取器, 分别对各自输入的浅层特征提取得到高阶特征;通过构建的特征权值分配机制将每一层输入的浅层...
  • 本发明提供了一种基于视觉识别的售货机管理方法及系统, 该方法包括:通过对管理人员输入的自然语言查询进行意图解析处理, 得到结构化查询表示;根据所述结构化查询表示对目标售货机进行视觉信息检索与特征提取, 得到增强视觉特征表示;将所述增强视觉特...
  • 本申请公开了一种基于模态特征补全的目标识别追踪方法及信息融合网络模型的训练方法、系统、存储介质、设备和计算机程序产品, 包括:在输入的多模态图像数据的数据完整性与预设的数据缺失条件匹配的情况下, 确定多模态图像数据的缺失融合特征数据;将缺失...
  • 一种多视角目标图像融合方法、装置、设备及可读存储介质, 多视角目标图像融合方法包括:对每张图像相对拍摄位置的方位角、俯仰角及距离进行空间位置编码, 将得到的每张图像的空间位置编码与对应的图像块嵌入向量进行拼接;以所有空间图像块嵌入向量组成空...
  • 本发明涉及一种面向动态干扰的轻量级室外多传感器融合SLAM优化方法, 属于SLAM技术领域, 包括以下步骤:S1:在YOLOv11中引入动态卷积DynamicConv模块和RSCD分割头, 构建DyRS‑YOLO;S2:利用DyRS‑YOL...
  • 本发明公开了一种基于多模态图像特征融合的地面目标识别方法及系统, 具体为:首先获得地面目标的红外图像、可见光图像、SAR图像, 对三种模态的图像进行图像扩增, 并添加分类标签;然后采用不同的神经网络模型进行网络训练, 实现目标的初步分类;接...
  • 本发明公开了自动驾驶目标检测方法、存储介质及电子设备, 方法包括以下步骤:S1、获取公开的自动驾驶目标检测数据集, 数据集划分为训练集、验证集和测试集;S2、基于RT‑DETR模型构建MFSF‑Net算法, 在MFSF‑Net算法的骨干网络...
  • 本公开提供了一种车辆轨迹预测方法、装置和车辆。本公开实施例的车辆轨迹预测方法中, 通过局部‑全局混合注意力机制融合点云特征和图像特征得到多模态融合特征, 利用因果掩码和时间卷积网络基于多模态融合特征和车辆的历史轨迹数据进行因果时序建模获得时...
  • 本发明公开了一种基于截断KDE模型的超像素SAR图像目标检测方法, 包括:获取待检测的超像素SAR图像;对其进行超像素分割, 获得K个超像素;计算每个超像素的灰度值, 得到超像素灰度集合;采用KDE模型拟合超像素灰度集合的灰度分布曲线;结合...
  • 本发明公开了基于多模态频域流图像的频域状态识别方法及系统, 涉及多模态频域流图像处理技术领域。该方法包括以下步骤:采集频域状态识别数据;频域状态识别数据量化;频域状态识别优化。本发明通过获取频域状态识别数据, 对频域状态识别数据进行量化处理...
  • 本发明提供一种使用尺度敏感Mamba网络的遥感图像目标检测方法, 包括准备DIOR数据集的训练集和测试集, 具体步骤为:使用所述训练集中的图像进行SSMNet网络训练, 生成训练模型;将所述训练模型保存到本地文件夹, 使用所述测试集中的图像...
  • 本申请提供了一种基于方向性稀疏表示的多维图像融合方法、系统及介质, 该方法包括:获取待融合的工业图像, 将待融合的工业图像进行配准与归一化处理;基于张量解析信号对多维工业图像进行方向分解, 建立方向性复数稀疏表示模型;基于两层图像分解策略将...
  • 本发明公开了一种基于双分支自注意力‑生成对抗网络的多光谱图像融合模型及其融合方法, 所述模型依次包含:输入预处理模块, 用于对可见光与红外原始图像进行同幅映射、归一化及重叠块嵌入, 生成待融合特征块;双分支编码器模块, 通过多头深度卷积转置...
  • 本公开提供了一种大模型的训练方法、装置、设备以及存储介质, 涉及计算机技术领域, 尤其涉及大模型、数据处理、深度学习等技术领域。具体实现方案为:将多个目标问题输入待训练大模型, 由该待训练大模型输出多个第一响应结果;从多个第一响应结果中, ...
  • 本发明涉及一种智能图像识别模型性能动态评价方法, 属于智能图像识别模型性能评价技术领域, 解决了现有模型性能评价时依赖静态指标、人工干预效率低以及评价维度单一的问题。包括:获取智能图像识别模型的技术参考文档, 构建智能图像识别模型的基础评价...
  • 本申请公开了一种强化学习的泛化能力评估方法, 方法包括:针对待评估的强化学习算法, 输入预设参数, 生成基础组件集合, 基于基础组件集合构建对象集合, 划分对象集合, 形成训练集和测试集;基于训练集和测试集, 生成训练任务和测试任务;基于训...
  • 本申请实施例提供了一种缺陷检测精度的检验方法、装置、设备以及存储介质, 包括:根据目标晶圆上每个缺陷对应的真实缺陷位置信息, 确定各缺陷在目标晶圆上对应的缺陷区域。针对每个缺陷区域对应的检测图像进行缺陷检测, 确定每个检测图像对应的缺陷检测...
  • 本公开提供了一种大模型的训练方法、装置、设备以及存储介质, 涉及计算机技术领域, 尤其涉及数据处理、深度学习、多模态大模型等技术领域。具体实现方案为:向第一大模型输入问题, 由该第一大模型对该问题进行应答, 以得到该问题的回复;向该第一大模...
  • 本发明提供了一种屈光度检测模型训练方法、系统, 包括:获取多个批次的晶状体图像样本, 每个批次包括多个按时间顺序连续采集的晶状体图像, 将晶状体图像样本分为训练集和验证集;对处理模块进行算力分配, 部分算力用于训练, 部分算力用于验证;将所...
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