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								      本申請公開了一種圖像描述的方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，具體技術(shù)方案包括：獲取待識別圖像；利用圖像描述生成模型提取待識別圖像的區(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)測得到輸入文本；通過自注意力機制計算得到輸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的濕地擾動快速識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)建濕地擾動識別指標(biāo)體系；得到濕地健康指標(biāo)的量化評價結(jié)果；得到目標(biāo)指標(biāo)項的指標(biāo)閾值以及...
								
        
							
        
							
						
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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)險評估系統(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)變動序列；根據(jù)模態(tài)變動序列的一致性表現(xiàn)，確定異常系數(shù)；對...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種視覺語言目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)自動標(biāo)注方法及系統(tǒng)，屬于視覺檢測技術(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，并增強了搜索結(jié)果的...
								
        
							
        
							
						
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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誤檢索記錄；根據(jù)檢索文本和對應(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)集中確定多個第一類型樣本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像檢測的茶葉品質(zhì)分級系統(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償體系，在特征提取階段實施動態(tài)調(diào)制：針對光照不均對空間特征基準(zhǔn)系數(shù)集進(jìn)行形態(tài)增強系數(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)和注意力機制的元學(xué)習(xí)模型；其中，基于寬度學(xué)習(xí)和注意力機制的元...
								
        
							
        
							
						
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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，對其進(jìn)行預(yù)處理；步...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及圖像點云匹配技術(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簇；基于所有真實簇的第一特征值，從所有真實簇中篩選出點云失真簇；將每個點云失真簇對應(yīng)的疑似車輛區(qū)域與...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算器視覺與深度學(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)對應(yīng)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺檢測的支氣管熒光圖像的邊界識別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及視覺檢測的技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)支氣管區(qū)域的邊緣檢測而確定支氣管的多個邊緣部分；根據(jù)支氣管的多個邊緣部分的識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，直接針對邊界感知能力不...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于人臉檢測框的人像實例分割方法和系統(tǒng)，分別獲取圖像特征和人臉檢測框特征，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...
								
        
							
        
							
						
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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；對樣本雷達(dá)圖像進(jìn)行邊緣增強處理，確定樣本邊緣強度圖；根據(jù)樣本邊緣強度圖進(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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								      本發(fā)明提供一種光學(xué)遙感圖像邊緣端目標(biāo)檢測輕量化模型構(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層動態(tài)剪枝之間的協(xié)同機制；BN表示批...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于傳統(tǒng)相機和事件相機組合攝像裝置的空間對齊方法，屬于攝像裝置技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明的空間對齊方法在對事件相機產(chǎn)生的事件流數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時，通過對事件進(jìn)行投射與補償生成去模糊的事件幀，提高了事件幀圖像的清晰度和場景細(xì)節(jié)表征能力。并對傳...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于時空梯度傳播的事件幀圖像對齊方法，屬于圖像處理和計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的依賴相機姿態(tài)估計、只能在少數(shù)特定拍攝場景中應(yīng)用的問題。本發(fā)明的對齊方法沒有拍攝場景限制，通過對事件進(jìn)行順序處理、建立歷史矩陣及累積處理，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬服裝的物理建模方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及計算機，該方法包括：對若干不同類型服裝的各圖像信息進(jìn)行點云轉(zhuǎn)換得到點云圖像；對各點云圖像進(jìn)行點云投影和點云邊界優(yōu)化得到點云邊界優(yōu)化信息；基于各點云邊界優(yōu)化信息的對稱軸對點云邊界優(yōu)化信息進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及幾何體倒角技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種三維幾何體自適應(yīng)拓?fù)漭喞獫u變結(jié)構(gòu)生成方法，包括以下步驟：S1：輸入解析與輪廓提??；S2：計算最大安全倒角半徑；S3：三角剖分處理輪廓；S4：構(gòu)建倒角路徑；S5：倒角表面連接；S6：底面/頂面生成；S7...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的動態(tài)時空同步建圖方法和系統(tǒng)，屬于環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域?，F(xiàn)有基于多傳感器數(shù)據(jù)的建圖方案，沒有考慮傳感器數(shù)據(jù)之間存在時空偏差，導(dǎo)致傳感器數(shù)據(jù)在進(jìn)行融合時，會存在時空同步性不足的問題，影響了地圖構(gòu)建的精度。本發(fā)明的基...
								
        
							
        
							
						
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