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  • 本发明公开一种基于多尺度特征融合与球空间嵌入的SAR图像舰船识别方法, 属于合成孔径雷达目标识别领域。本发明为了实现尺寸差异较大的SAR舰船的识别, 引入了多尺度特征聚合模块(MFAM)。MFAM从多个尺度获取特征, 并聚合不同尺度的特征,...
  • 本发明提供基于类别补偿与散度权重的不平衡SAR目标识别方法、系统、设备及介质, 该方法包括以下步骤:基于实测SAR图像中目标类别分布不均的特点, 构建具有类别不平衡特征的训练集图像, 并对训练集SAR图像进行直方图统计差异分析与形态学操作,...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的单木主干结构提取方法及系统, 所述方法包括获取单木的二维图像数据, 并对所述二维图像数据进行标注, 构建单木主干分割数据集;基于所述分割数据集构建空间域与频域双分支网络, 分别提取空间域特征和频域特征, 并将双...
  • 本发明公开了一种基于大数据的海岸带生态安全预警方法及系统, 涉及大数据分析技术领域, 包括通过遥感与地质图斑判定海岸类型, 根据海岸类型进行生态多源数据采集, 并进行数据预处理;基于预处理数据, 采用稀疏注意力机制结合LSTM网络, 动态识...
  • 本发明公开了一种基于YOLOv11和多特征融合的船舶细粒度分类方法, 该方法首先获取光学遥感船舶图像并进行预处理。其次基于预处理后的光学遥感船舶图像, 利用YOLOv11OBB检测船舶目标的位置, 对位置信息采用图像处理方法提取目标切片。然...
  • 本发明公开了计算机神经网络和信号处理技术领域的一种基于特征融合YOLO的SAR车辆检测方法及装置。该基于特征融合YOLO的SAR车辆检测方法包括以下步骤:构建基于特征融合YOLO的SAR车辆检测装置;构建SAR车辆检测装置的数据集, 并进行...
  • 本发明提供了一种数据与知识协同融合的光学遥感图像识别方法及系统, 所述方法包括如下步骤:步骤S1:数据驱动分类器预训练模块使用遥感图像数据集训练数据驱动分类器CLIP‑Adapter;步骤S2:分布外样本识别模块对输入数据进行推理, 并进行...
  • 本发明公开了一种基于YOLOv7‑ES的梨花密度分级方法, 属于图像识别的技术领域;包括以下步骤:S1:采集自然环境下梨花图像, 形成梨花图像集, 对梨花图像集使用半自动化标注制作梨花数据集, 梨花数据集包括训练集、验证集与测试集;S2:搭...
  • 本申请涉及图像处理技术领域, 具体涉及基于遥感影像分析与知识图谱的智能青赔测算方法及系统, 根据区域种植信息和遥感图像的参数设置第一分割尺度区间, 利用边缘检测模块对遥感图像进行线段提取, 基于提取的线段分布生成第二分割尺度区间;利用CNN...
  • 本发明公开了一种基于水体淹没频率和地形限制的消落带治理区识别方法, 包括:获取遥感影像及预处理;基于预处理后遥感影像中绿光与近红外波段计算归一化水体指数;给水体指数设置阈值, 提取每期的水体分布, 得到全年影像的水体与非水体二值图;计算水体...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的电线杆塔部件缺陷识别方法, 包括构建基于YOLOv8模型, 引入混合注意力机制, 得到改进YOLOv8模型;基于目标训练集对改进YOLOv8模型进行训练及采用UIoU‑Focal‑inv损失函数对参...
  • 本申请公开了基于深度学习的地铁隧道裂缝识别方法及系统, 涉及隧道结构健康监测领域, 该方法包括:对隧道内壁图像进行圆柱展开并用遮挡检测网络生成掩码, 提取裂缝初步热力图并骨架化获取端点, 在成对端点定位局部候选区后, 通过几何补偿网络结合拓...
  • 本发明公开了一种基于轮廓形状与异质特征融合的植物叶片图像识别方法和系统, 方法包括以下步骤:对叶片图像进行采样, 获取轮廓点集, 基于局部极坐标系和多尺度分析, 从两个局部正交方向提取空间分布特性, 并结合局部曲率特性, 提取多尺度局部极坐...
  • 本发明提供一种山区隧道施工安全智能监测与预警方法及系统, 涉及施工安全监测技术领域, 包括采集隧道围岩的可见光和深度图像, 通过图像预处理和数据融合后利用深度注意力网络分割提取裂缝特征;基于裂缝空间位置和类型特征提取参数时序数据;结合小波变...
  • 本发明属于图像处理技术领域, 具体涉及基于农作物病害严重程度的智能识别防控方法、系统, 首先通过超分辨率重建对农作物叶片图像进行增强, 提升边缘与纹理细节, 从而保障后续分割任务的精度;随后, 采用双阶段分割:第一阶段提取叶片区域, 第二阶...
  • 本发明公开了一种基于AI图像识别的植物生长情况观测系统, 属于智能农业与植物表型监测技术领域。该系统通过构建植株几何基线模型与光谱生理基线模型, 量化定义植物的理想健康状态, 在观测中, 系统通过对比实时采集的实时三维点云、实时高光谱数据和...
  • 本发明提出了一种基于深度神经网络的离子吸附型稀土矿成矿靶区智能预测方法, 并提供了一种新型的融合跨级空洞特征及注意力的卷积神经网络模型RCACNet, 该模型采用深度残差网络作为骨干网络, 并融合密集连接的空洞空间金字塔池化模块、跨级特征融...
  • 本发明涉及农作物病虫害监测技术领域, 公开了一种农作物病虫害监测系统与方法, 其中农作物病虫害监测方法包括:将所述候选区域内的事件流编码为时空脉冲序列;通过分层脉冲神经网络识别表征早期微病斑形成与扩展的时空动态模式;根据所述脉冲神经网络的输...
  • 本发明公开一种小麦幼苗数目自动统计装置及方法。涉及农业物联网及图像处理技术领域, 适用于大田作物生长监测的自动化数据采集与分析。本方法可解决现有技术中通过人工观察法进行小麦幼苗数统计的效率低下、工作量大等问题, 本方法实施流程:构建小麦幼苗...
  • 本发明公开一种改进RT‑DETR模型的玉米叶部病害检测方法和系统, 该方法包括:步骤一:构建并训练改进的RT‑DETR模型;所述改进的RT‑DETR模型包括在原始RT‑DETR模型中的主干网络中引入质量感知重参数化视觉几何组网络QARepV...
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