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  • 本申请公开了一种目标检测模型的训练方法及装置,方法包括:基于检测器获得训练图像中所包含目标的实例级别特征;基于实例级别特征进行全连接层分类处理,得到第一分类结果;基于实例级别特征和第一分类结果进行原型分类处理,得到第二分类结果;基于第一分类...
  • 本申请公开了一种工业球团图像分割方法、设备、介质及产品,涉及工业球团图像分割领域,包括:构建图像分割网络;其中,编码器采用包括第一分支编码器和第二分支编码器的轻量级双分支编码器;第一分支编码器采用轻量级卷积神经网络进行特征提取;第二分支编码...
  • 本本发明涉及计算机视觉和三维测量技术领域,具体涉及三维点云语义分割与测量基准面智能拟合系统及其方法,主要应用于地形测量、矿山开采、城市规划、智能驾驶和工业检测等需要精确三维空间理解的场景;系统包括:数据采集、预处理、特征提取、基准面获取和像...
  • 本申请涉及一种基于深度残差网络的肺栓塞图像分割方法和装置,涉及深度学习技术领域。所述方法包括:将带有肺栓塞标注区域的训练集图像输入预设的深度残差网络,提取所述训练集图像的多层图像特征;对所述多层图像特征进行特征融合,生成带有肺栓塞预测区域的...
  • 本发明实施例提供了一种人脸识别模型训练方法、人脸识别方法及装置。该方法中,获取包括人脸区域的图像样本,并通过训练完成的生成对抗网络模型对图像样本进行样本增强处理,得到增强图像样本;图像样本具有和人脸区域对应的身份信息;获取增强图像样本中人脸...
  • 本发明公开了一种空间转换投影与深度迁移融合的能谱特征提取方法,涉及核辐射探测技术领域,包括如下步骤:利用公开数据集进行预训练学习到通用的特征表示,并将所得深度卷积神经网络模型作为源域模型,将放射性核素能谱数据作为目标域;通过向量‑矩阵‑图像...
  • 本发明公开了基于改进MobileNet‑v2模型的桥梁结构损伤识别方法,属于桥梁结构损伤识别方法技术领域,提出的改进MobileNet‑v2模型采用大量的桥梁结构表观损伤数据集进行训练,可用实现对桥梁结构表观损伤6个类别(裂缝、剥落、露筋、...
  • 本发明提供了一种铁路异常目标检测系统、方法、计算机设备及介质,属于铁路安全检测技术领域。系统基于双目相机采集铁路场景的颜色纹理及深度信息,通过语义分割提取铁路限界区域作为检测范围,结合无监督特征对比实现异常检测。具体包括:车载双目相机利用视...
  • 本发明公开了一种农业害虫数据集构建与智能识别方法及系统,属于农业信息化与人工智能技术融合应用领域。其中方法包括:目标种类确定;图像采集与整合;数据清洗与分阶段注释;多视角划分与子数据集生成;模型训练与优化;智能识别与虫情输出,该方法构建了高...
  • 本发明涉及一种基于AI图像识别的输电线路导线覆冰监测方法,包括:获取微气象、拉力和导线图像数据;对VGG16深度卷积神经网络进行改进并训练,判断导线覆冰类型,得到导线覆冰类型识别结果;计算导线覆冰厚度;将微气象、拉力、导线图像数据、导线覆冰...
  • 本发明公开了一种基于非负仿射判别协同表示的肺炎X光片识别方法,步骤包括:对X光图像依次进行预处理和综合特征提取,得到综合特征向量;基于综合特征向量的所属类别,采用分层随机抽样从所有综合特征向量中抽取样本并按比例划分为训练样本与测试样本;构建...
  • 本发明公开了一种高速高精度药液图像异物检测识别分类系统以及方法,包括如下步骤:通过高分辨率图像采集装置,在药液生产线上对药液进行实时图像采集,获取原始图像数据;对原始图像数据进行去噪处理、灰度化处理和图像增强处理;利用深度学习算法,对预处理...
  • 本申请属于核石墨退役处理技术领域,具体涉及一种基于多模态视觉的退役核石墨潜能预测方法及系统,方法通过采集退役核石墨的表面形貌、温度分布、辐射强度和内部结构的多模态图像数据,进行预处理后,利用深度学习模型提取关键特征并采用特征融合技术生成多维...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及便于企业服务的用户人像聚档方法及系统,该便于企业服务的用户人像聚档方法包括:获取待聚档的目标用户的人像数据,以及在预定时间段内目标用户的多个维度的用户数据;确定各维度的用户数据在预定时间段内的变化程度,变...
  • 本发明公开了一种基于机器学习识别石冰川的方法,S1:对石冰川光学影像上不同的地貌特征进行解译,获得判识结果;S2:根据InSAR方法增强不同类别石冰川可靠性,得到残余石冰川矢量数据与完整石冰川矢量数据;S3:基于矢量数据进行影像切片,将非石...
  • 本发明公开了一种基于图神经网络的氢气泄漏路径智能识别方法,包括如下步骤:S1、构建氢气输送系统的图结构模型;S2、获取动态监测数据,并进行预处理,映射到图结构模型;S3、对动态图结构模型进行图位置编码,并与节点特征矩阵拼接;S4、构建Gra...
  • 本发明公开了一种人工智能数据标注方法,涉及人工智能技术领域,包括以下步骤:S1、数据预处理与特征提取;S2、使用数据特征对标注任务进行定义;S3、根据数据类别进行初步标签分配;S4、对初步标签进行人工验证;S5、对修正数据进行标注一致性检测...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的沥青路面典型病害多目标识别方法。该方法包括以下步骤:采集沥青路面的二维图像数据和三维图像数据;制作沥青路面典型病害样本图像集;基于深度学习,以重复编解码轮的梭形结构网络为主干网络,并在主干网络中嵌入卷积块注意力...
  • 本发明公开了一种B超图像的病灶识别方法、装置、介质及设备。本申请首先通过实时采集技术获得连续多帧的B超图像序列,然后利用一个预先设定的轻量级卷积神经网络对这些图像进行特征提取,从而得到多个连续帧的单帧特征图。接下来,这些单帧特征图会基于图像...
  • 本发明提出一种基于深度学习的鱼类病害识别方法。首先提出一种新的多分支自适应重参数模块CKDB:通过在训练阶段使用多个并行分支来捕获丰富的鱼类病害特征,并在推理阶段通过自适应重新参数化将这些复杂的分支合并为一个高效的卷积层,有效提升模型的特征...
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