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  • 本发明提供了一种基于多点距离联合度量交并比损失与空洞解耦头的目标检测方法,该方法包括:通过由多尺度残差卷积模块和跨阶段切分空间特征金字塔模块组成的骨干网络对三通道彩色图像进行特征提取,得到图像特征;通过YOLO框架的颈部网络对图像特征进行特...
  • 本发明公开了一种卷烟厂蒸汽管道缺陷检测方法、装置及设备,方法包括:按照目标管道的预设分段区域,获取目标管道的每段预设区域的热成像图像与可见光图像;对所述热成像图像进行预处理,得到第一待检测图像;对所述可见光图像进行预处理,得到第二待检测图像...
  • 本发明公开了一种小波双向状态空间动态增强高光谱遥感图像目标检测方法,对高光谱遥感图像数据进行归一化处理;随后采用离散小波变换将图像光谱数据分解为低频轮廓系数和高频细节系数,加权融合获得降维特征向量,复制两份并分别进行随机参数的增强处理,得到...
  • 本发明公开了一种基于改进YOLOv11n的农业病虫害检测方法及系统,涉及病虫害检测技术领域;获取农业病虫害图像数据集,并进行标注;构建AMC‑YOLO网络模型;使用标注后的农业病虫害图像数据集对AMC‑YOLO模型进行训练;将待检测的农业病...
  • 本发明提供了一种基于动态图像融合的区域注意力定位小目标检测方法,涉及图像融合技术和小目标检测技术领域,包括:采集红外图像和可见光图像,构建融合模型对红外图像和可见光图像进行动态配准与融合,得到融合图像;使用区域注意力对融合图像进行增强处理,...
  • 本发明提供了一种多层次融合的实时信息识别系统及方法,涉及信息识别技术领域。系统包括:图像采集模块,用于实时采集保护屏柜面板的图像数据;多尺度特征提取模块,用于利用改进的卷积神经网络架构,获取图像数据的多尺度特征集;小目标检测模块,用于根据多...
  • 本发明属于SAR图像目标检测技术领域,公开了一种基于强散射引导的SAR飞机目标检测方法及系统,方法包括以下步骤:S1.基于待检测的SAR图像,提取飞机目标关键点;S2.基于关键点的位置信息,构建并训练强散射引导网络;S3.将SAR图像输入强...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的多光谱无人机目标探测系统,包括如下模块:数据采集与预处理模块,用于采集多光谱无人机图像数据,并进行预处理;频域处理模块,用于进行快速傅里叶变换、差值计算和阈值检测;噪声处理模块,用于采用改进的BM3D算法对配准...
  • 本发明涉及深度学习技术领域,具体涉及基于深度学习的关节镜图像实时异常识别系统。该系统通过模型识别时图像中不同区域的高光表现程度,分析高光表现并分析帧间像素点的概率值偏差,提取连续帧中目标区域像素点的动态变化趋势,得到在时序上的表现一致程度;...
  • 本申请提供基于雷达混合点与图像融合的三维目标检测方法与装置。本申请提供的方法,包括:获取同一时间戳下采集的雷达点云数据和图像数据;基于所述雷达点云数据构建混合点云,基于所述混合点云提取雷达鸟瞰图特征;基于所述雷达点云数据、所述图像数据,确定...
  • 本发明公开了一种探测机理引导的多模态元学习遥感侦察目标识别方法,属于计算机视觉与遥感图像处理领域。方法核心在于:探测机理引导的多模态特征提取与融合:针对SAR图像的电磁散射特性、可见光图像的几何纹理特性以及红外图像的热辐射特性,分别设计专用...
  • 本申请提供的一种提升降尘精度的雾炮落点AI识别方法、装置及系统,涉及图像理解技术领域,所述方法包括:通过M个智能摄像头对目标作业区域进行持续视觉监测,获得M个监测图像帧序列;获得M个图像语义记忆;对M个图像语义记忆进行细粒度语义聚焦,生成待...
  • 本发明提供一种基于多模态数据的光学自主协同探测识别方法,属于机器视觉技术领域。综合利用可见光、红外和激光传感器的优势,克服了单一传感器在恶劣天候、复杂背景或强光干扰下的局限性。采用两套独立的算法流程对可见光与红外图像进行同步可见光搜索与红外...
  • 本发明公开了一种基于活跃特征和全尺度推理的三维点云语义分割方法。该发明针对基于逐点MLP的点云语义分割算法仅使用解码器最后一层的输出参与监督,无法利用点云内部的多尺度性质,且忽略了解码器不同层级中隐藏的信息对监督的作用,致使监督不充分的问题...
  • 本发明公开了一种基于跨尺度特征融合的三维点云语义分割方法。该发明针对基于MLP的点云语义分割算法的解码器仅通过跳跃链接补充特征,无法聚合不同层级的语义和细节信息,且不能对编码器提取的特征做更好的解析的问题,提出跨尺度特征融合模块,保留了高分...
  • 本发明公开了一种多点涉爆装置的识别处置方法及系统。该方法包括:建立多点涉爆装置识别数据库和爆炸物处置策略数据库;基于多点涉爆装置识别数据库中爆炸物及涉爆装置的信息,对涉爆场景中的爆炸装置进行识别;根据识别结果,结合爆炸物处置策略数据库中的数...
  • 本发明提供了一种边缘引导的注意力分割方法,属于深度学习医学图像分割技术领域,包括以下步骤:医学图像预处理、基于密集连接和通道注意力的双分支编码‑解码网络构建、模型训练及优化、分割结果后处理。本发明方法在ISIC 2017、ISIC 2018...
  • 本发明公开了一种点云单木分割方法及系统,方法包括获取输电走廊区域内目标树木以及环境的点云数据;构建分割网络模型,并通过优化后的损失函数以及调整自适应学习率进行模型训练,得到优化后的分割网络模型;将预处理后的点云数据输入至优化后的分割网络模型...
  • 本发明提供一种图像分割方法、装置、电子设备及存储介质,涉及计算机视觉技术领域。该方法包括:接收用户输入的分割提示信息和待分割的目标图像,所述分割提示信息包括文本类提示和图像类提示中的至少一种;将所述分割提示信息和所述目标图像输入训练好的图像...
  • 本发明涉及图像分割技术领域,具体为一种基于改进FastSCNN的荔枝果树枝条分割方法,包括以下步骤:采集荔枝果园内包含清晰枝条的果实近景图像,并对荔枝果实连接处的枝条区域进行像素级标注,以生成枝条轮廓标签数据集;采用数据增强技术对数据集进行...
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