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  • 本发明提供了一种基于改进网络的无人机检测追踪方法及系统,属于目标检测与目标追踪技术领域,所述方法包括:搭建改进的YOLO目标检测网络,通过在特征骨干网络引入SPD‑Conv模块以增强小目标特征提取能力,在特征融合网络引入CBAM注意力机制以...
  • 本发明公开了一种基于神经网络的航空红外小目标检测优化方法,涉及目标检测技术领域,包括以下步骤:构建重参数化型高斯‑沃瑟斯坦网络,包括主干网络、颈部网络和头部网络;对重参数化型高斯‑沃瑟斯坦网络进行训练;采用训练好的重参数化型高斯‑沃瑟斯坦网...
  • 本发明公开了一种基于密度峰值和分类网络的红外弱小目标检测方法,包括:S1、对红外弱小目标图像目标进行强度增强和背景强度抑制,形成第一图像;S2、将第一图像经过参数优化后的密度峰值搜索算法确定候选目标区域位置坐标集合;S3、通过候选目标区域构...
  • 本发明提供了一种烟用接装纸的高光谱图像感兴趣区域获取方法,包括:获取烟用接装纸的高光谱图像并进行去背景处理,生成初始感兴趣区域;提取初始感兴趣区域的空间特征和光谱特征,使用空间‑光谱特征融合方法对初始感兴趣区域进行聚类分割,将其划分为多个同...
  • 本申请提供了一种基于特征引导自适应决策的舰船目标检测方法,首先对已配准的光学影像与SAR影像分别进行目标检测,获得包含边界框、置信度及目标区域特征的两组初始检测结果;其次,基于交并比对两组结果进行空间匹配,形成检测对;然后,构建一个轻量级可...
  • 本申请公开了一种适用于板端环境的ROI提取方法,涉及计算机视觉技术领域,该ROI提取方法对完成模型训练的轻量级神经网络模型在保持特征提取能力不变的基础上进行模型结构优化,得到针对检测目标的特征提取网络并部署到目标板卡上,然后通过分阶段处理机...
  • 本发明公开了一种针对无人机航拍图像的目标检测方法,包括以下步骤:S1、获取无人机航拍图像;S2、基于YOLO11构建目标检测模型,模型包括依次连接的主干网络、颈部网络以及检测头;对目标检测模型的颈部网络进行改进,得到改进后的目标检测模型;S...
  • 本发明提出一种轻量化多端部署的遥感舰机检测算法,是一种基于RT‑DETR改进YOLOv8的遥感图像目标检测轻量化算法。核心改进包括:设计S2A2C2轻量特征提取网络,融合SAConv与AIFI自注意力以提升局部与全局特征提取能力;构建跨尺度...
  • 本公开涉及一种基于知识图谱和探地雷达的地下管线定位方法及装置。该方法包括:获取探地雷达针对目标管线采集的雷达图像,对雷达图像进行特征提取,分别得到雷达图像的全图特征和局部特征;基于雷达图像的全图特征和局部特征,确定目标管线特征向量;将目标管...
  • 本发明提供一种检测方法、移动终端、电子设备及存储介质。该检测方法应用于移动终端,所述移动终端设置有用于与移动终端背夹进行通信的数据接口。该检测方法包括:确定需要针对目标对象执行的人工智能处理业务;根据所述人工智能处理业务,采集所述目标对象的...
  • 本发明涉及一种频域自适应精炼与特征解耦融合的目标检测蒸馏方法,在教师网络侧,通过可学习的多小波基选择网络对中间特征进行自适应频域分解,并利用跨尺度协同降噪模块生成纯净的教师去噪特征;在学生网络侧,利用该特征生成频域响应图,引导学生特征解耦为...
  • 本发明涉及一种基于多尺度边缘增强与知识蒸馏的轻量化目标检测方法,通过在轻量化目标检测网络中引入多尺度边缘增强模块,显式强化目标的边缘特征与几何结构信息,使得模型在低分辨率或复杂背景下依然能够保持清晰的目标轮廓。采用通道式知识蒸馏机制,将教师...
  • 本发明公开了一种基于图像高频分量增强的小目标检测方法及系统,属于计算机视觉和深度学习技术领域。构建高频特征提取模块,通过引入可学习参数的离散余弦变换软高通掩码,从输入图像中自适应提取突出边缘和纹理的高频特征;构建通道注意力模块,利用所述高频...
  • 本发明公开了一种平地作业环境感知方法及相关设备。该方法包括:对获取到的待作业地块的高程点集执行外点剔除处理以获得内点集合,并基于所述内点集合进行曲面拟合以生成用于表征地块整体地形趋势的基准曲面;获取平地作业的目标偏置量,所述目标偏置量用于表...
  • 本发明公开了一种基于深度学习和灰度特征的等离子体光学边界重建方法及系统,属于等离子体图像处理技术领域,该方法包括:采集等离子体放电图像;使用等离子体放电图像数据标注等离子体光学边界数据集;将等离子体光学边界数据集传输至GPU,在GPU上搭建...
  • 本申请提供目标定位方法、计算机设备和存储介质,方法包括:获取当前时刻的红外图像和当前时刻的可见光图像;对红外图像进行物体检测,得到第一检测结果,并对可见光图像进行物体检测,得到第二检测结果;在第一检测结果和第二检测结果满足预设条件的情况下,...
  • 本发明涉及一种基于改进YOLOv5的课堂人数统计方法及系统,包括:获取课堂场景图像;采用一经过组合改进的YOLOv5模型进行人数统计。其中,所述模型的组合改进包括:在骨干网络中嵌入卷积块注意力模块(CBAM),以增强对遮挡目标的特征提取能力...
  • 本发明公开了一种面向工业安全的异常行为智能监测管控方法及系统,获取目标监控区域的多模态感知数据后,通过多模态融合检测模型生成目标检测信息;根据预设监控区域分级策略匹配生成分级安全状态信息;当状态异常时,触发联动告警指令并调度移动巡检机器人,...
  • 本发明请求保护一种面向自动驾驶的前景特征学习的分布外检测方法,属于分布外检测算法领域,其包括以下步骤:构建目标性分支区分前景与背景,并结合不确定性量化结果联合判断分布外物体,避免背景对分布外物体产生干扰;基于开放世界假设与实时目标检测器RT...
  • 一种线扫轮胎图像目标检测方法及系统,涉及电数字数据处理领域,该方法包括:YOLOV8网络采用FAE特征提取模块替代原始卷积,通过深度可分离卷积提取通道特征,再经逐点卷积融合得到横向扫描特征图。特征图输入CCA混合注意力模块,执行全局最大池化...
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