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  • 本发明提供一种水稻病害识别方法及系统,所述方法包括以下步骤:S100、对水稻叶片图像病害区域标签标注,得到分割标签图像;S101、将水稻叶片图像进行特征提取;S102、将部分特征边界信息增强,得到第一增强特征;S103、将部分特征目标搜索,...
  • 本申请涉及一种基于图像模式的桥梁灾变识别方法,包括:实时采集桥梁靶标图像和桥面信息图像;对桥梁靶标图像进行靶标点识别,计算不同时刻各靶标点顺桥向的偏离量;通过预先训练得到的预测模型对桥面信息图像进行识别,以判别桥梁外观轮廓状态是否存在异常;...
  • 本发明提供一种基于多帧检测的海面小目标检测与跟踪方法及系统,该方法提出了一种整体检测网络MF‑IFA‑UNet,该网络基于UNet编码器‑解码器架构,同时在编码器中嵌入了帧间注意力机制模块IFA,使得网络具备在不同时刻关注目标特征的能力,同...
  • 本发明涉及环境监测技术领域,具体为一种基于大数据的森林植被覆盖生长监测系统及方法,提取植被斑块叶绿素离散度、纹理方向、近红外均匀度生成微结构特征集,对比同质性强度、基准值与邻近条件标记生成连通状态标识,根据土壤持水量与光照辐射量,剔除叶绿素...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,具体为一种用于传统村落遗产风险评估的图像监测系统,系统包括:遗产影像采集模块,获取目标传统村落建筑表面的图像数据流,对原始遗产影像数据进行几何校正,并进行图像亮度均衡化处理,建立校准后影像集。本发明中,通过几何校...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的小目标检测方法及系统,属于目标检测领域。所述方法包括:对YOLOv8模型进行改进,包括:引入CBAM模块对原主干网络进行改进;对原颈部网络进行改进;对原检测头进行改进;替换YOLOv8模型原本的损失...
  • 一种基于改进YOLOv8n的配电设备缺陷检测方法,包括如下步骤:S1、对配电设备检测数据集进行处理并划分;S2、通过在YOLOv8n模型中引入RAB‑C2f模块和SOEP模块,建立改进YOLOv8n的配电设备缺陷检测模型;S3、利用训练集对...
  • 本发明提供一种基于类脑智能的车道线保持无监督方法,该方法利用单目摄像头和深度摄像头获取RGBD四通道数据,经标准化处理后,输入由卷积层和类脑层构成的模型。卷积层提取数据特征,类脑层模拟生物神经元工作机制输出车辆转向角度。模型先使用Comma...
  • 本发明公开了实名DID与生物特征融合的快速核验系统,包括如下模块:生物特征处理模块,用于生成嵌套生物特征向量;哈希生成模块,用于进行哈希运算并构建Merkle树;实名验证模块,用于生成实名身份数据;DID构建模块,用于生成DID文档并添加B...
  • 本申请涉及图像融合技术领域,具体涉及避免图像错位的多光谱通道图像空间对齐融合方法及设备,该方法包括:采集输电线路上复合绝缘子在不同光谱通道上的待检测图像,提取每个待检测图像中复合绝缘子对应的边缘轮廓;提取边缘轮廓的角点,获取各角点的响应值;...
  • 本发明一种基于多尺度Mamba架构的多模态遥感图像融合方法,属于图像处理方法领域,包括S1:获取Ar和Br;S2:Br采用梯度计算,获得Dr;S3:归一化得到 2025-11-07
  • 本说明书实施例公开了一种看护处理方法、装置、存储介质及电子设备,其中,方法包括:基于对象看护任务,监测看护场景针对看护对象的目标场景视频,所述对象看护任务包括看护触发条件和触发看护动作,基于所述目标场景采用看护大模型确定看护对象情境数据,基...
  • 本说明书实施例公开了一种看护处理方法、装置、存储介质及电子设备,其中,方法包括:接收用户针对看护对象所输入的看护请求信息,获取所述看护对象的看护环境信息,基于所述看护请求信息和所述看护环境信息采用看护处理大模型对所述看护请求进行场景看护风险...
  • 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...
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