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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      本發(fā)明提供一種光學(xué)遙感圖像邊緣端目標(biāo)檢測(cè)輕量化模型構(gòu)建方法及裝置，涉及光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)模型輕量化領(lǐng)域，包括：進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理；建立DepGraph全局依賴分析、Huber?loss魯棒稀疏化和BN層動(dòng)態(tài)剪枝之間的協(xié)同機(jī)制；BN表示批...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種SAR圖像分割模型訓(xùn)練方法、圖像分割方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：獲取樣本雷達(dá)圖像和樣本雷達(dá)圖像的分割標(biāo)簽圖；對(duì)樣本雷達(dá)圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理，確定樣本邊緣強(qiáng)度圖；根據(jù)樣本邊緣強(qiáng)度圖進(jìn)行超像素分割，得到樣本超像素區(qū)域圖像；采用初...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于人臉檢測(cè)框的人像實(shí)例分割方法和系統(tǒng)，分別獲取圖像特征和人臉檢測(cè)框特征，并將兩者融合用于模型分割，在特征融合過程中，采用雙向交互融合更新的方式，充分利用了圖像信息和人臉檢測(cè)框信息之間的相互關(guān)系，相比于傳統(tǒng)的僅基于單一注意力機(jī)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的圖像語義分割優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；用于解決現(xiàn)有方案中邊界感知能力不佳的技術(shù)問題；通過構(gòu)建雙路徑網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了語義特征與邊界特征的協(xié)同學(xué)習(xí)，從輸入預(yù)處理到特征融合形成閉環(huán)優(yōu)化，直接針對(duì)邊界感知能力不...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺檢測(cè)的支氣管熒光圖像的邊界識(shí)別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及視覺檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)支氣管區(qū)域的邊緣檢測(cè)而確定支氣管的多個(gè)邊緣部分；根據(jù)支氣管的多個(gè)邊緣部分的識(shí)別而確定支氣管的邊界，基于支氣管的邊界和支氣管熒光圖像確定支氣管...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算器視覺與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，公開了一種基于李群參數(shù)化的動(dòng)態(tài)卷積方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：獲取待處理的圖像特征圖；基于圖像特征圖預(yù)測(cè)得到形變參數(shù)張量，將形變參數(shù)張量重塑為多組旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù)；構(gòu)建每組旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù)對(duì)應(yīng)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像點(diǎn)云匹配技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及融合激光雷達(dá)與視覺技術(shù)的車輛高精準(zhǔn)測(cè)速方法，該方法包括：確定虛假特征值，以將聚類簇劃分為虛假簇和真實(shí)簇；基于所有真實(shí)簇的第一特征值，從所有真實(shí)簇中篩選出點(diǎn)云失真簇；將每個(gè)點(diǎn)云失真簇對(duì)應(yīng)的疑似車輛區(qū)域與...
								
        
							
        
							
						
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								      葫蘆科植物葉片病害分類方法及其系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)智能化技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型難以適應(yīng)植物病害圖像中病斑區(qū)域與背景特征在形態(tài)、尺度和分布上的顯著差異的問題。包括以下步驟：步驟S1，獲取葫蘆科植物葉片病害圖像的數(shù)據(jù)集，對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理；步...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了小樣本圖像分類方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于圖像分類技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高小樣本圖像分類的準(zhǔn)確性和效率，技術(shù)方案為：圖像采集與預(yù)處理；構(gòu)建并更新基于寬度學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的元學(xué)習(xí)模型；其中，基于寬度學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的元...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像檢測(cè)的茶葉品質(zhì)分級(jí)系統(tǒng)及方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過融合光照均勻度因子與色溫偏移量的雙因子補(bǔ)償體系，在特征提取階段實(shí)施動(dòng)態(tài)調(diào)制：針對(duì)光照不均對(duì)空間特征基準(zhǔn)系數(shù)集進(jìn)行形態(tài)增強(qiáng)系數(shù)的線性放大與紋理敏感系數(shù)的指數(shù)衰...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種文本檢索圖像模型的微調(diào)和圖像檢索方法、設(shè)備。包括：獲取待調(diào)整文本檢索圖像模型的錯(cuò)誤檢索記錄；根據(jù)檢索文本和對(duì)應(yīng)的漏檢圖像建立正樣本數(shù)據(jù)集，根據(jù)誤檢圖像和對(duì)應(yīng)的圖像描述文本建立負(fù)樣本數(shù)據(jù)集；從正樣本數(shù)據(jù)集中確定多個(gè)第一類型樣本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種視覺語言目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注方法及系統(tǒng)，屬于視覺檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于n?gram算法通過自定義提示模板篩選圖像，為用戶提供了個(gè)性化的快速圖像篩選方式，用戶可根據(jù)自己的需求定義提示，從而快速的選擇相關(guān)圖像，并增強(qiáng)了搜索結(jié)果的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多模態(tài)手術(shù)影像融合的術(shù)中風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)。通過獲取多模態(tài)的手術(shù)灰度圖像；確定同種類的差值圖像；在差值圖像上獲取變化區(qū)域，進(jìn)行圖像投影得到模態(tài)變動(dòng)序列；根據(jù)模態(tài)變動(dòng)序列的一致性表現(xiàn)，確定異常系數(shù)；對(duì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的濕地?cái)_動(dòng)快速識(shí)別及溯源方法及裝置，所述方法包括：構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)；對(duì)采集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行特征處理，得到多模態(tài)融合數(shù)據(jù)；構(gòu)建濕地?cái)_動(dòng)識(shí)別指標(biāo)體系；得到濕地健康指標(biāo)的量化評(píng)價(jià)結(jié)果；得到目標(biāo)指標(biāo)項(xiàng)的指標(biāo)閾值以及...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種圖像描述的方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，具體技術(shù)方案包括：獲取待識(shí)別圖像；利用圖像描述生成模型提取待識(shí)別圖像的區(qū)域特征和網(wǎng)格特征；利用圖像描述生成模型基于區(qū)域特征和網(wǎng)格特征預(yù)測(cè)得到輸入文本；通過自注意力機(jī)制計(jì)算得到輸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向廣域視聯(lián)網(wǎng)的多模態(tài)視頻融合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理領(lǐng)域。包括：通過遙感衛(wèi)星、無人機(jī)和地面鐵塔的攝像頭對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景同步拍攝，獲得多模態(tài)視頻數(shù)據(jù)；將多模態(tài)視頻數(shù)據(jù)輸入多模態(tài)淺層特征提取模塊，得到多模態(tài)融合淺層特征；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體為基于實(shí)景圖像共享的園林地圖更新方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，對(duì)園林空間的空對(duì)地圖像的景觀元素分類與空間關(guān)聯(lián)，生成多個(gè)園林格局分布圖層，根據(jù)圖層的畫面擾動(dòng)特征標(biāo)定期望更新區(qū)域；預(yù)處理實(shí)景圖像形成多個(gè)實(shí)景圖庫，篩選和融...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供基于文本描述的多目標(biāo)對(duì)抗攻擊方法與裝置。在本申請(qǐng)實(shí)施例中，基于預(yù)置模型中的文本編碼器提取目標(biāo)文本中的文本特征；基于預(yù)置模型中的圖像編碼器提取原始圖像中的圖像特征；基于預(yù)置模型中的語義融合模塊，將文本特征以及圖像特征進(jìn)行融合，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像處理的水下污染物智能識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：通過水下機(jī)器人采集多區(qū)域時(shí)序水底圖像，結(jié)合U?Net與YOLO算法獲取疑似垃圾位置及概率；劃分圖像窗格，基于中心點(diǎn)RGB時(shí)序變化計(jì)算錨點(diǎn)權(quán)重，并利用相鄰圖...
								
        
							
        
							
						
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								      一種應(yīng)用偽標(biāo)簽的小樣本農(nóng)作物提取方法。涉及農(nóng)業(yè)資源監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種應(yīng)用偽標(biāo)簽的小樣本農(nóng)作物提取方法技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明結(jié)合語義分割模型與多視角特征圖協(xié)同篩選偽標(biāo)簽，有效提升了偽標(biāo)簽的質(zhì)量，為后續(xù)模型的訓(xùn)練提供了更可靠的監(jiān)督信號(hào)，提升偽...
								
        
							
        
							
						
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