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  • 本发明涉及受损评估领域,具体涉及一种用于珊瑚礁受损评估的智能辅助系统及方法,本发明包括:成像采集模块:用于通过水下摄像头采集珊瑚礁图像;识别模块:包括训练后的卷积神经网络,卷积神经网络用于输入珊瑚礁图像输出珊瑚礁各品种占比、覆盖率、面积、死...
  • 本发明涉及基于多分支独立掩码与Dirichlet证据融合的病理全切片图像分类方法,属生物信息与人工智能交叉领域。针对病理全切片图像弱监督分类任务中传统多实例学习方法存在的注意力过度集中和静态融合缺陷问题,本发明通过多分支独立设置动态掩码参数...
  • 本发明公开了一种面向少样本的焊接缺陷识别方法及平台,涉及焊接缺陷识别技术领域,包括:焊接原图像采集与标注,通过视觉系统在焊接过程中实时采集带滤光片的熔池灰度图像,结合工艺参数调整生成多类缺陷图像,并以实际焊接缺陷作为标签;焊接原图像预处理,...
  • 本发明公开了一种基于图像的温度识别方法、装置、终端设备及存储介质,属于图像处理领域,所述方法为:获取待测样品的待测图像;对待测图像进行色度信息的提取,获得色度解析矩阵;将所述色度解析矩阵,输入至温度识别模型中,生成待测样品的温度;其中,所述...
  • 本申请提供基于图像的眼部病变分级分析方法、装置、介质、程序产品及终端,通过获取一张或多张眼病图像输入至预训练的第一模型,生成相应的眼部特征向量。对单张图像,计算特征向量与各眼病类别的相似度,并输出相似度最高的预测类别;对多张图像,分别计算特...
  • 本申请涉及一种基于空谱特征融合的小样本高光谱图像分类方法和装置,所述方法包括:对HSI输入数据进行处理得到数据特征图IDres和数据特征;对数据特征图IDres采用两个空谱特征提取模块进行两轮不同颗粒度的空谱特征提取及融合,得到细融合数据;...
  • 本发明公开了一种基于无范例的高效知识感知增量学习模型建立方法,对训练数据集中的图像进行预处理;构建类增量学习高效知识表征模块及图像分类模型,类增量学习高效知识表征模块包括用于生成鲁棒且多样化的类别特定原型分布的置信原型采样模块和用于正则化增...
  • 本发明公开了一种自适应特征优选的土壤盐分估算方法及装置。其中,方法包括:采用质量评估数据去除实时获取的Landsat‑9影像波段数据中的云和水体,得到预处理后的Landsat‑9影像波段数据;从预处理后的Landsat‑9影像波段数据中提取...
  • 一种基于深度学习的腰椎间盘MRI图像分类方法属于医学图像分类技术领域。本发明构建基于快速傅里叶变换的边缘增强模块,利用Sobel算子进行边缘特征提取,经傅里叶变换至频域分解为低中高频段,利用多光谱匹配动态调权融合,提升目标边缘捕捉能力;提出...
  • 本发明公开了一种基于计算机视觉模型的底栖生物两阶段自动鉴定方法,包括如下步骤,S1、搭建一个简易的监测系统;S2、结合河网数据筛选出特定区域内的底栖生物图像库,作为后续比对的动态基准库;S3、将收集到的监测影像输入至训练好的Dinov2模型...
  • 本发明公开了适用于神经元三维重建的自动校验方法及系统,其中方法包括:S1:获取三维神经元图像及其所对应的神经元重建结果,并进行预处理;S2:提取神经元重建结果中的所有连续的路径段,在所述三维神经元图像中,沿每个路径段进行采样,获得若干垂直于...
  • 本发明属于图像分类技术领域,具体涉及一种基于源域方差与混合高斯分布建模的样本加权域适应图像分类方法。为提高图像分类的准确度,本方法首先利用高斯混合模型对源域与目标域的特征空间进行概率建模,以准确表征数据分布特征;然后,通过引入源域分类损失的...
  • 本申请提供了一种基于图像的螺栓性能检测方法及装置,属于图像分类与识别领域,该方法包括:获取第一图像集,对第一图像集进行预处理得到第二图像集;其中,第一图像集包括目标螺栓的不同角度的多张图像;将第二图像集输入到已训练好的MobileNetV3...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,提出了一种基于大模型跨模态语义先验的小样本图像分类方法及系统,包括获取待分类图像对应的支持图像及类别名称,通过跨模态迭代提示生成每个类别对应的文本描述,然后,通过零样本方式合成与文本描述语义一致的合成图像,选取匹...
  • 本发明涉及医学图像分类技术领域,具体涉及一种混合量子集成学习与MedMamba协同的医学图像分类方法,包括将医学原始图像输入到预设的U‑Net特征提取器中,从医学原始图像中提取与特定疾病相关的可解释特征,输出对应的特征向量;将输出的特征向量...
  • 本发明公开了一种图像隐写分析方法、装置、电子设备、介质及产品。方法包括:将待检测图像输入至预处理模块,生成隐写噪声残差;预处理模块由第一数量个依次连接的第一处理单元及残差提取单元构成,第一处理单元用于对待检测图像进行去噪处理;将隐写噪声残差...
  • 本发明公开了一种基于孪生网络的自监督SAR图像飞机目标分类方法,涉及目标细粒度分类技术领域,包括以下步骤:对SAR图像进行数据增强,生成增强视图x1和增强视图x2;构建基于孪生网络的自监督学习模型;对自监督学习模型进行设计;通过增强视图x1...
  • 本发明提供了一种统一形状表示与变换方法、系统、设备及存储介质,涉及图像处理技术领域,所述方法包括:获取原始图像数据;基于预设的检测模型对每个所述原始图像数据进行处理,得到对应的关键点数据;将所有所述关键点数据输入预设的形状表示和变换统一模型...
  • 本发明公开了一种基于车辆驾驶数据的标签标注模型训练方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括:获取初始车辆采集数据,并对初始车辆采集数据进行标签标注,得到初始车辆采集数据中目标物体的真实参数信息;将初始车辆采集数据及其对应的目标物体的真实参数...
  • 本发明提供了一种基于风格和多尺度特征提取的新型大田作物叶病识别系统,涉及作物叶病识别技术领域。包括:图像采集模块,用于田间获取叶片原始图像;数据预处理模块,完成尺寸归一、光照增强和降噪;风格重校准模块SRMB,提取并加权校准特征;多尺度特征...
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