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  • 本发明公开了基于图像识别的土木建筑结构监测方法及系统,所述方法包括:划定所述建筑结构的待监测区域;对所述标准RGB图像进行滤波像素值替换,得到滤波RGB图像;提取前向传播路径上K个卷积层各自的单层图像向量;在K卷积层中选定J个不相似卷积层;...
  • 本申请公开了一种术后图像预测方法及相关设备,涉及图像处理技术领域,包括:响应于术后图像预测指令,获取术前图像,使用预设术后图像预测模型对所述术前图像进行处理,得到目标术后图像预测结果。在本申请中,在使用模型之前,以模型两个预测分支对应预测结...
  • 公开了一种传感器数据转换装置、方法以及车辆,传感器数据转换装置被配置为:获得用于提供给传感器的车辆数据,车辆数据具有车辆数据格式,针对传感器确定相应的传感器格式,将车辆数据转换为传感器数据,传感器数据符合传感器格式,以及将传感器数据提供给传...
  • 本发明涉及自动驾驶场景下的多目标跟踪技术领域,具体涉及一种基于感知不确定性估计的多车协同目标跟踪方法,包括:初始化跟踪轨迹集合;采用已训练的混合密度网络对多个车辆的传感器的当前帧数据进行处理,获取检测目标;根据目标的置信度和不确定性的大小关...
  • 本发明公开了一种基于DCT的频域选择跨层融合的目标检测方法。针对现有YOLO系列目标检测网络在多次下采样过程中易导致目标细节信息丢失的问题,本发明在YOLO系列网络中引入一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transfor...
  • 本发明公开一种小直径大曲率飞机线缆图像二值化方法,步骤为:构建轻量级编码器‑解码器网络;将待处理的飞机线缆图像输入特征编码模块,提取飞机线缆图像的各层特征图的多尺度特征,并输出各层特征图的高维语义特征;将高维语义特征输入上下文增强模块得到增...
  • 本发明公开了一种基于图像分析的土石料级配自动识别方法,属于人工智能与土木工程材料检测交叉技术领域,旨在解决现有技术中因单视角二维图像导致颗粒遮挡、形态畸变及环境干扰所引发的级配识别精度低与实时性差的问题。该方法通过融合多尺度纹理特征提取、上...
  • 本发明涉及一种基于神经网络的自适应杂波滤除嵌入极化融合的检测方法,包括步骤:获取HH极化图像数据和VV极化图像数据;将HH极化图像数据和VV极化图像数据进行融合,生成原始图像;利用原始图像历史数据构建杂波图模型;利用杂波图模型对原始图像进行...
  • 本发明涉及一种基于自监督超补丁图的病理图像拓扑表征方法,与现有技术相比解决了采用固定网格构图策略导致组织形态结构被破坏、节点数量庞大导致计算复杂度高,以及传统特征聚合方式缺乏上下文语义信息捕捉能力的缺陷。本发明包括以下步骤:获取WSI图像数...
  • 本发明公开了一种针对目标检测的特征提取系统和数据稀疏化方法,属于电子信息技术领域。该系统包括片内特征提取模块、片内阈值提取模块和片外检测识别模块。片内特征提取模块基于卷积核对输入图像进行特征提取,生成多尺度特征图数据;片内阈值提取模块根据当...
  • 本申请提供一种地图数据处理方法、装置、设备及存储介质,可应用于地图领域。该方法包括:对当前时间的目标道路的第一图像进行特征提取,得到第一图像的第一图像特征;对目标道路在历史时间的第二图像进行特征提取,得到第二图像的第二图像特征;根据第一图像...
  • 本发明公开了一种基于边界感知多尺度融合网络的医学图像分割方法,包括以下步骤:获取现有医学图像数据,得到医学图像数据集;对医学图像数据集进行分割标注,得到训练数据集;构建初始边界感知多尺度融合网络模型;引入边界差异联合损失,基于训练数据集对初...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的眼底图像血管分割方法及系统,涉及图像处理领域,包括:接收模块,用于接收眼底原始图像,对图像进行降噪、对比度调整及尺寸归一化预处理,输出标准化眼底图像数据;分割模块,用于基于深度学习构建的血管特征识别网络,对标准...
  • 本申请公开了一种基于深度学习的道路裂缝分割方法、装置、电子设备及程序产品。该方法采用两条协同且功能互补的处理路径对待分割图像进行并行处理,以获取相应的特征信息:一方面,将待分割图像转换为包含空间位置信息的特征序列,并对其进行全局语义建模,得...
  • 本申请提供一种正畸头颅侧位片颈椎椎体图像分割方法及系统。该方法通过获取待处理的正畸头颅侧位片图像,并确定包含第二颈椎、第三颈椎及第四颈椎的目标图像区域,然后,对目标图像区域执行图像预处理,得到标准化输入图像,接着,将标准化输入图像输入CNN...
  • 本发明属于图像识别技术领域,公开了一种基于域泛化的红外小目标像素级分割方法及相关设备;其中,所述基于域泛化的红外小目标像素级分割方法包括将待分割的红外图像数据集输入至域泛化红外小目标分割模型,得到红外小目标的分割掩码;本发明能够实现对红外小...
  • 本发明涉及一种基于深度学习的轻量级动态特征点剔除方法,通过三大核心模块协同实现动态特征点精准剔除:深度学习模块采用“目标检测‑裁剪‑批量语义分割”策略生成动态掩膜;掩膜修复模块利用RGB‑D相机深度图与区域生长算法优化掩膜,弥补语义分割缺陷...
  • 本发明公开了一种面向杆塔小目标的多尺度特征融合点云分割方法,涉及计算机视觉数据分割处理技术领域。为解决现有技术在处理杆塔点云时,对螺栓、销钉等小目标分割精度低、特征易丢失的问题,本发明首先通过多角度拍摄获取杆塔的二维图像,利用三维重建生成三...
  • 本发明公开了一种跨域小样本语义分割方法、装置、设备及介质。所述跨域小样本语义分割方法通过可控风格偏移合成图像构建层次化数据集,并训练风格特征提取与权重生成网络;基于目标域图像风格表征与源域基准的差异生成动态权重,对视觉基础模型编码器特征进行...
  • 本申请公开了一种镶嵌数据集的处理方法及相关装置,通过生成目标影像对应的掩膜,使得原始多波段目标影像的有效性判别问题转化为简单的栅格逻辑运算,提升了裁剪区域确定的效率与精度。目标掩膜仅包括有效像元和无效像元两种状态,为后续轮廓检测提供了高对比...
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