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  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,提供一种基于映射先验深度优化的单目3D目标检测方法及系统,其中方法包括:基于近距离目标数据采用多任务优化策略生成映射网络;基于映射网络作为先验引导远距离目标数据深度学习得到远距离目标的深度值;基于远距离目标的深...
  • 本申请涉及机器人技术领域,公开了一种障碍物感知方法及存储介质,该方法包括:获取移动机器人前方环境的图像数据和激光雷达扫描生成的三维点云数据;对图像数据进行像素级语义分割,生成各个像素具有语义标签的语义分割图;基于摄像头与激光雷达的标定关系,...
  • 本发明涉及机器视觉技术领域,尤其涉及基于机器视觉的粉末产品托盘路径优化方法,包括,收集目标托盘在历史运输周期的粉末状态参数以及路径特征参数,以生成历史粉末状态集合与历史路径特征集合;获取在当前运输周期初始的粉末状态参数,并与所述历史粉末状态...
  • 本发明涉及边坡工程勘察与智能识别技术领域,公开了一种基于多特征融合的边坡结构面智能识别方法,包括:获取边坡的三维点云数据集;对三维点云数据集进行岩体区域划分得到至少两个具有不同岩体特性的子区域;基于子区域的岩体特性和点云曲率统计确定用于筛选...
  • 本发明请求保护基于YOLOv5模型和图像处理的甘蓝根茎姿态识别方法,利用YOLOv5目标检测算法实现在对甘蓝根茎的识别,提高了定位精度与识别精确度;使用HSV颜色空间,根据背景颜色的特征,确定背景的h、s、v值范围,利用识别到的根部ROI区...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,具体为一种采用融合BP神经网络的馒头霉变检测方法,包括构建图像数据集;将所述图像数据集划分为训练集和验证集;采用阈值梯度下降法对图像进行锐化处理;通过采用权重边缘填充法的CNN算法提取图像特征;通过所述训练集训练...
  • 本发明提供一种基于卷积神经网络的伞菌分类方法及装置,涉及图像识别技术领域。通过构建伞菌图片库;将所述伞菌图片库分为伞菌训练集和伞菌验证集;将所述伞菌验证集输入训练完成的伞菌混合预测模型,获得第一伞菌集和第二伞菌集;用所述第二伞菌集训练所述D...
  • 本发明属于农业自动化与计算机视觉交叉技术领域,公开了一种基于改进YOLOv11的田间受遮挡西兰花花球检测方法,通过改进注意力机制、特征提取层的卷积方法以及颈部网络结构的方式增强了模型的特征提取能力与检测精度,有效改善了模型在复杂的田间环境下...
  • 本发明涉及茶叶品质智能检测技术领域,公开了基于机器视觉的茶叶鲜叶品质快速检测方法。该方法包括通过多光谱成像获取茶叶鲜叶图像并分通道解耦。利用特征演化网络模拟品质衰变路径,生成预测向量并划定疑似劣变区域。在此区域部署动态采样窗口获取局部图像微...
  • 本发明涉及图像分析技术领域,具体是基于机器视觉的肉类品质分析方法和系统,该方法获得第一偏振高光谱图像和第二偏振高光谱图像;将第一偏振高光谱图像和第二偏振高光谱图像分别进行光谱校正得到第一反射率光谱图像和第二反射率光谱图像,并进行逐像素差值运...
  • 本申请涉及农产品品质智能检测技术领域,公开了融合多光谱图像的鸡蛋新鲜度智能识别方法及系统。方法包括:获取鸡蛋的多光谱成像数据,利用预设的卷积神经网络模型提取蛋黄位置偏移特征和蛋白浓度衰减特征,并通过注意力机制强化不同波段特征的交互,生成增强...
  • 本发明属于图像处理技术领域,公开了一种基于数学形态学和Gabor滤波的催化剂活性相识别方法,包括如下步骤:S1:对催化剂进行硫化之后,转移至TEM中观察以完成电镜设备图像采集;S2:采用Gabor滤波器提取出催化剂图像的纹理特征与边缘特征,...
  • 本发明涉及实时睾丸稀少精子辅助识别方法及装置,用于显微镜下睾丸切开取精术,包括获取第一实时图像动态数据;输入第一实时图像动态数据至睾丸稀少精子辅助识别模型,以获得睾丸稀少精子数据;基于睾丸稀少精子数据,更新第一实时图像动态数据,以获得第二实...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的动物寄生虫智能诊断系统及方法,包括终端设备,用于获取动物寄生虫的显微图像的终端设备,用于接收显微图像云端服务器;云端服务器部署寄生虫目标检测模型和寄生虫种类分类模型;寄生虫目标检测模型对接收到的显微图像进行处理...
  • 本发明提供了一种细胞虚拟染色方法、系统、计算机设备及存储介质,属于细胞检测领域,包括获取待染色细胞的显微图像;从显微图像中提取多尺度的结构特征图,基于区域注意力机制对多尺度的结构特征图加权得到待染色细胞的细胞结构特征,其中,边界特征的权重大...
  • 本发明提供一种生鲜食品中寄生虫快速检测方法及系统,通过采集生鲜食品的多光谱图像,选取近红外和绿光通道计算归一化差分值生成寄生虫应激特征图,并计算所述特征图全局方差;通过拉普拉斯算子提取边缘纹理特征,将原始光谱图与所述两个特征图堆叠输入深度网...
  • 本发明提供基于深度学习的细胞显微图像自动分类方法,涉及深度学习与模式识别技术领域,本发明通过步骤S2自监督表征学习及掩码建模提取深层特征,显著降低了人工标注依赖。利用步骤S4不确定性指数Kzs及B1、B2阈值分级评估,实现对低置信度与罕见病...
  • 本发明提供一种染色体分割训练方法及设备、存储介质,涉及医疗图像处理技术领域,该方法利用核型图生成优化模板并合成虚拟中期图以初始化训练,核心在于协同训练改进的分割模型和二阶段匹配模型,分割模型采用旋转敏感结构及多任务学习以精准分割并识别染色体...
  • 本发明提供了一种基于轮廓凹凸性的堆叠细胞层级判断方法,对细胞二值图像进行轮廓提取;对每个细胞的轮廓点集计算凸包,将凸包作为细胞在未遮挡状态下的理想形态参照;检测每个细胞的轮廓点集与对应凸包之间的凸性缺陷,并量化每个凸性缺陷的特征参数;根据特...
  • 本发明提供一种基于扩散模型的风电机舱火灾识别定位方法及系统,包括:基于预训练的文本到图像扩散模型,利用包含风电机舱场景图像与火灾场景文本描述的图像‑文本对数据集,获得火灾场景适配的扩散模型,结合噪声反演技术和/或空间结构控制网络,生成具有真...
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