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								      本發(fā)明適用計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種結(jié)直腸癌分類網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：構(gòu)建用于結(jié)直腸癌分類的核心協(xié)同對(duì)比網(wǎng)絡(luò)，其包括核心特征提取模塊、協(xié)同特征提取模塊及對(duì)比優(yōu)化模塊，通過核心特征提取模塊對(duì)包含若干樣本類別的訓(xùn)練集進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多模態(tài)特征融合與動(dòng)態(tài)候選框優(yōu)化的水域目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括獲取待檢測(cè)水域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)坐標(biāo)融合圖像數(shù)據(jù)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，得到融合特征；利用改進(jìn)型點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)處理融合特征，得到特征矢量；基于特征矢量進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于組合網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像冰川缺失速度恢復(fù)方法及系統(tǒng)，屬于遙感圖像信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取研究區(qū)域的時(shí)間序列SAR圖像并進(jìn)行預(yù)處理，獲得冰川速度場(chǎng)；計(jì)算每一個(gè)冰川速度點(diǎn)在鄰域內(nèi)的均值，并在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入所述均值及冰...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種應(yīng)用于輸電線路的無(wú)人機(jī)巡檢方法及系統(tǒng)，屬于無(wú)人機(jī)巡檢技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：在無(wú)人機(jī)巡檢過程中，將無(wú)人機(jī)采集的視頻幀序列輸入到隱患目標(biāo)粗檢模型中，以標(biāo)注所述視頻幀序列中的隱患目標(biāo)，所述隱患目標(biāo)粗檢模型部署在無(wú)人機(jī)端；針對(duì)存在隱患...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向風(fēng)力發(fā)電機(jī)的潤(rùn)滑油油位視覺檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及視覺檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：進(jìn)行圖像試采樣，獲得試采樣圖像，進(jìn)行油箱定位識(shí)別，確定目標(biāo)油箱觀察窗區(qū)域；進(jìn)行視頻流采集，獲得觀察窗視頻幀序列；提取觀察窗視頻幀序列中最后一幀觀察窗視頻幀...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的新鮮茶葉粘連葉智能識(shí)別系統(tǒng)及方法，涉及新鮮茶葉檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有新鮮茶葉分級(jí)技術(shù)的不足；包括視頻幀采集數(shù)據(jù)模塊，經(jīng)自適應(yīng)幀篩選獲鮮茶葉原始圖像數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)增強(qiáng)模塊基于類別難度因子分層增強(qiáng)得增強(qiáng)樣本暫存集；改...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種基于特征互增強(qiáng)與地圖先驗(yàn)的鳥瞰圖生成方法，涉及鳥瞰圖生成技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過融合圖像、雷達(dá)和地圖信息，提高生成準(zhǔn)確性；通過Swin?T和PointPillars骨干網(wǎng)絡(luò)預(yù)處理得到特征，進(jìn)行雙向特征投影和增強(qiáng)；利用編碼器降維，通...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于智能汽車的目標(biāo)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，應(yīng)用于圖像處理技術(shù)，分別獲取用于表征選定物體掃描結(jié)果的點(diǎn)云數(shù)據(jù)序列和圖像數(shù)據(jù)序列，對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)序列和圖像數(shù)據(jù)序列進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊處理后再進(jìn)行提取，得到第一潛在目標(biāo)人物序列，對(duì)最終圖像數(shù)據(jù)序列進(jìn)行提...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于點(diǎn)云的巖體結(jié)構(gòu)面識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)巖體密集三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到處理后三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；通過對(duì)所述處理后三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行均勻下采樣得到采樣處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)和未采樣處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)；根據(jù)所...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小波增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微生物顯微圖像目標(biāo)識(shí)別方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明先通過微生物顯微掃描設(shè)備獲取顯微圖像，采用定向框標(biāo)注構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)集，并劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集；接著利用上述數(shù)據(jù)集對(duì)小波增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種4D動(dòng)態(tài)物交互標(biāo)注中3D框標(biāo)簽自動(dòng)優(yōu)化方法及裝置，包括：獲取全局坐標(biāo)系下的動(dòng)態(tài)物序列中的所有關(guān)鍵3D框及對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)物點(diǎn)集、所有插值3D框及對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)物點(diǎn)集；分別計(jì)算兩個(gè)動(dòng)態(tài)物點(diǎn)集的主方向并計(jì)算兩者差值，根據(jù)該差值調(diào)整插值3D...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N目標(biāo)檢測(cè)方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取待進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的第一圖像；根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)第一圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到檢測(cè)結(jié)果；目標(biāo)檢測(cè)模型基于目標(biāo)YOLO網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到，目標(biāo)YOLO網(wǎng)絡(luò)包括骨干網(wǎng)絡(luò)層、頸部網(wǎng)絡(luò)層和...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N證件特殊字體文本識(shí)別的方法和系統(tǒng)，涉及文本處理技術(shù)領(lǐng)域，解決特殊字體文本識(shí)別準(zhǔn)確率低的問題。應(yīng)用于證件特殊字體文本識(shí)別的系統(tǒng)，所述方法包括：將文檔、證件、票據(jù)、回單數(shù)據(jù)作為待識(shí)別數(shù)據(jù)；采用四邊形檢測(cè)識(shí)別待識(shí)別數(shù)據(jù)中的文字區(qū)域，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種YOLO?OCR公路工程量智能掛接系統(tǒng)，涉及公路工程量技術(shù)領(lǐng)域，包括：圖紙工程量解析、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)修正、工程構(gòu)件智能掛接和標(biāo)準(zhǔn)化清單生成模塊；可接收含工程量表格的圖紙影像數(shù)據(jù)，定位識(shí)別表格區(qū)域生成初步結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，基于上下文規(guī)則...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于模擬環(huán)境采集虹膜模板的方法及裝置。方法包括：在顯示界面中生成引導(dǎo)點(diǎn)，引導(dǎo)用戶眼球跟隨目標(biāo)進(jìn)行追蹤；通過可見光譜光源發(fā)出的可見光照射用戶眼球，使用戶的瞳孔收縮至設(shè)定的直徑范圍，同時(shí)通過近紅外光源發(fā)出的近紅外光照亮虹膜區(qū)域；采...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及行人重識(shí)別領(lǐng)域，公開了一種無(wú)監(jiān)督文本到圖像的行人重識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：構(gòu)建無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)集；對(duì)圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，將各圖像區(qū)域和文本分別編碼，為每個(gè)圖像區(qū)域選擇余弦相似度高的文本合并作為新的文本，得到新的數(shù)據(jù)集；采用新的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練Re...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種塔機(jī)智能巡檢方法、裝置、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其方法包括：獲取第一數(shù)據(jù)信息，其中，所述第一數(shù)據(jù)信息包括第一圖像信息和第一位置信息，所述第一圖像信息包含有待巡檢塔機(jī)編號(hào)或待巡檢塔機(jī)型號(hào)內(nèi)容；根據(jù)第一數(shù)據(jù)信息確定待巡檢塔機(jī)參數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種森林氣象災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)和方法，包括將無(wú)人機(jī)火情巡視和衛(wèi)星遙感掃描火情數(shù)據(jù)相結(jié)合，充分利用衛(wèi)星遙感掃描大范圍區(qū)域進(jìn)行初步火情檢測(cè)，以及利用無(wú)人機(jī)設(shè)備對(duì)火情點(diǎn)抵近檢查以準(zhǔn)確檢測(cè)火情的優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)廣闊森林區(qū)域準(zhǔn)確的火情監(jiān)控，在氣象...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及車載疲勞監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于車載攝像頭智能體征傳感的疲勞數(shù)據(jù)可視化分析方法。本發(fā)明通過車載攝像組件與數(shù)據(jù)采集單元同步獲取駕駛員體征與車輛動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合拓?fù)溧徑泳仃?、分?jǐn)?shù)階微分模型等進(jìn)行多維度干擾分析，利用圖注意力融合模型與證據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于復(fù)雜工業(yè)圖譜動(dòng)態(tài)演化的早期故障預(yù)警方法及系統(tǒng)。方法包括基于獲取的工業(yè)設(shè)備參數(shù)構(gòu)建多層次工業(yè)系統(tǒng)知識(shí)圖譜；基于圖譜動(dòng)態(tài)演化機(jī)制對(duì)多層次工業(yè)系統(tǒng)知識(shí)圖譜進(jìn)行自適應(yīng)知識(shí)更新；基于大模型和知識(shí)圖譜構(gòu)建聯(lián)...
								
        
							
        
							
						
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