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  • 本发明公开了一种基于BlendNeXt模型的通用图像分类方法,包括如下步骤:S1:获取公开水果图像;S2:预处理图像,构建数据集;S3:构建BlendNeXt模型;S4:训练BlendNeXt并保存模型权重;S5:在测试集上评估模型性能。B...
  • 本发明提供一种基于机器视觉的工业蒸馏过程沸腾程度判断方法和装置,所述方法包括:获取沸腾反应釜中目标时长内沸腾过程的目标图像序列;提取所述目标图像序列中每个图像的特征数据,并得到所述目标图像序列的沸腾过程特征数据;基于所述沸腾过程特征数据,对...
  • 本发明提供一种基于图像识别的砝码计量自动分类与校准方法及系统,涉及砝码计量技术领域,包括通过双光路高速摄像对砝码表面进行成像并进行伽马校正,提取轮廓特征和表面缺陷特征;利用X射线成像获取内部密度分布;将表面特征与密度分布进行多尺度特征融合,...
  • 一种基于数字变焦图像的设备源取证方法,包括以下步骤:步骤1:使用训练图像进行参考模式噪声的估计;步骤2:对待测图像进行重采样因子估计,估计其重采样因子;步骤3:依据参考模式噪声中训练图像的缩放倍数以及估计的重采样因子,对待测图像进行等比例缩...
  • 本发明公开了一种基于动态稀疏注意力多尺度交叉融合网络的高光谱遥感图像分类方法,该方法根据特征的贡献度,将其分为高层特征、中层特征和低层特征,然后将不同尺度特征进行交叉融合,并在融合过程中引入动态稀疏注意力机制DSA,可以过滤无关信息的同时融...
  • 本发明涉及类别图像增量学习领域,提供一种基于扩散模型的类别图像增量学习方法及系统,包括获取训练数据集;将初始任务数据集中所有图像类别的真实图像作为网络架构的输入数据,通过Unet主干网络提取真实图像的图像特征,根据PEDCC层设定的参数优化...
  • 本发明提供了一种基于特征联合学习的遥感图像真伪鉴别方法及系统,包括:步骤S1:输入遥感图像数据,设置训练周期;步骤S2:对各个遥感图像数据提取手工特征,包括色彩丰富度、清晰度和图像纹理;步骤S3:构建CFANet,通过池化统一不同卷积层特征...
  • 本发明涉及瓷砖性能数据处理领域,公开了一种基于深度神经网络的瓷砖耐用性评估方法,先对瓷砖样本的数据采集与标注,采用基于威胁机制的生成对抗网络进行数据扩充,将扩充后的瓷砖性能数据输入到特征提取模型中进行特征提取模型的训练,特征提取后的瓷砖性能...
  • 本发明公开了一种基于AI图像识别的海上火箭平台着火风险识别方法,包括如下步骤:对海上火箭平台图像序列进行时间戳标注和空间位置校准;S2.获得预处理海上火箭平台图像序列;S3.获得用于频域特征提取的频域图像谱序列;S4.将预处理海上火箭平台图...
  • 本申请涉及一种基于双线性模型的钢轨轨头伤损分类方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,涉及目标检测领域,能够提升伤损检测的准确率。所述方法包括:获取钢轨轨头的伤损图像数据,并输入到经训练的双线性模型;通过双线性模型中网络...
  • 本发明提供了一种基于高光谱数据与深度学习技术的水稻品种分类方法,该方法包括采集水稻种子的高光谱图像;对高光谱图像进行黑白校正操作,得到水稻种子图像;对水稻种子图像进行失真处理和二值掩模处理,得到光谱数据;对光谱数据进行结构重构操作,得到向量...
  • 本申请公开了一种芯片的检测方法、装置及电子设备,该方法包括:采集至少一个待检测芯片对应的待检测图片;通过深度学习模型分别对采集的待检测图片进行特征提取,得到对应的高维特征向量;计算高维特征向量与参考图片对应的高维特征参考向量之间的相似度;根...
  • 本发明涉及目标跟踪技术领域,尤其涉及基于深度学习的目标跟踪方法及跟踪系统,包括如下步骤:通过注意力模块的浅层特征提取模块在浅层特征提取阶段利用混合注意力机制来增强对人体特征的提取和表示能力;精确识别模块通过计算特征的相关性来重点关注人体的全...
  • 一种基于多尺度特征融合的模具纹理识别方法及系统,所述方法包括如下步骤:将识别模型的基线网络架构的P2特征层与检测层相结合;构建第一残差模块,并将第一残差模块加入到检测层的后方,其中第一残差模块用于对输入的特征图卷积处理;将输出特征图沿通道进...
  • 本发明公开了基于微环境智能养护的烟叶外观质量控制方法及相关设备,本发明构建了烟叶外观质量控制模型,其中,利用外观特征提取网络,基于对齐后的时间戳对烟叶的外观时序数据进行特征提取,得到反映烟叶外观变化的特征;通过环境特征提取网络,基于对齐后的...
  • 本发明公开了一种基于YOLOv11的列车弓网系统故障检测方法和系统,涉及图像识别技术,包括使用小波卷积模块处理主干网络不同阶段的特征提取,通过小波变换对输入信号多尺度分解,提取高频细节与低频轮廓特征;使用注意力机制模块调整不同亮度或颜色区间...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种矿石颗粒分割方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取多张原始矿石图像,对各原始矿石图像标注矩形边界框,对各原始矿石图像进行旋转生成多张增强矿石图像;构建神经网络模型,通过神经网络模型对各增强矿石图像...
  • 本发明公开了一种基于特征关系细化的弱监督航拍图像语义分割方法,通过预训练的CLIP网络提取航拍图像的图像特征及对应类别的文本特征,并基于分类分数生成初始类激活图(CAM);然后,构建特征解耦解码器对图像特征进行解耦处理,生成解耦特征及初步分...
  • 本发明公开了一种基于边缘先验信息和多模态融合的弱监督医学图像分割方法,按照以下步骤进行:S1:根据原图和标签的对应关系,利用计算高效且准确的边缘检测算子提取原图的边缘信息;S2:利用图像的类别标签构建文本提示,根据图像特征和文本提示特征的相...
  • 本发明公开了一种基于合成纹理融合异常与自注意力机制的异常检测方法,属于通信领域,本发明提出了一种合成纹理融合异常(TA)的方法,通过执行正常目标区域和纹理的加权融合来模拟与目标环境一致的异常样本。通过合成的TA训练一个二元分类的卷积神经网络...
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