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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...
      • 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...
      • 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...
      • 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...
      • 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...
      • 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...
      • 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、無人機和地面鐵塔的攝像頭對目標(biāo)場景同步拍攝,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;...
      • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,具體為基于實景圖像共享的園林地圖更新方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),對園林空間的空對地圖像的景觀元素分類與空間關(guān)聯(lián),生成多個園林格局分布圖層,根據(jù)圖層的畫面擾動特征標(biāo)定期望更新區(qū)域;預(yù)處理實景圖像形成多個實景圖庫,篩選和融...
      • 本申請實施例提供基于文本描述的多目標(biāo)對抗攻擊方法與裝置。在本申請實施例中,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,...
      • 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別方法及系統(tǒng),包括:通過水下機器人采集多區(qū)域時序水底圖像,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RGB時序變化計算錨點權(quán)重,并利用相鄰圖...
      • 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,提升偽...
      • 本發(fā)明公開了基于AI圖像檢索的建筑室內(nèi)定位方法及系統(tǒng),涉及室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域,包括:構(gòu)建環(huán)境先驗知識庫,獲取用于定位的實時圖像,生成圖像綜合質(zhì)量分?jǐn)?shù);對實時圖像進(jìn)行處理,獲取候選定位結(jié)果集;根據(jù)候選定位結(jié)果集,計算空間離散度;根據(jù)初始定位結(jié)果...
      • 本發(fā)明提供了一種田間麥穗計數(shù)方法、系統(tǒng)、計算機設(shè)備及介質(zhì),屬于農(nóng)業(yè)信息化與智能檢測技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過獲取麥穗圖像并構(gòu)建數(shù)據(jù)集,利用MobileNetV3骨干網(wǎng)絡(luò)提取不同層級的四個特征圖;然后對特征圖進(jìn)行處理并融合生成全局特征圖
      • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)探測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于圖像識別的作物葉片葉齡確定方法及系統(tǒng),本發(fā)明提出以下方案,通過傳感器采集多模態(tài)數(shù)據(jù),包括作物圖像和環(huán)境數(shù)據(jù),利用圖像處理模型提取葉片中脈、邊緣和全局特征;結(jié)合語義分割方法重建葉脈結(jié)構(gòu)線,通過最短距...
      • 本發(fā)明涉及城市道路建模領(lǐng)域,具體涉及一種用于城市道路建模的航拍數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)。一種用于城市道路建模的航拍數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),包括:航拍視頻采集模塊、道路建模模塊、攝影測量模塊、空間配準(zhǔn)模塊和渲染合成模塊。本發(fā)明基于原始航拍影像與BIM模型的空...
      • 本發(fā)明公開了基于AI算法模型的作物生育期監(jiān)測方法及系統(tǒng),屬于農(nóng)業(yè)信息技術(shù)領(lǐng)域,其具體包括:收集目標(biāo)作物在原產(chǎn)地和引種地的氣象、生長周期及土壤數(shù)據(jù);利用無人機拍攝目標(biāo)作物不同生長階段的影像,并進(jìn)行特征標(biāo)記;通過加載并訓(xùn)練目標(biāo)檢測模型,識別作物...
      • 本公開涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種視頻處理方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),該方法包括:獲取第一圖像幀;基于第一圖像幀生成第一灰度值數(shù)組;若第一圖像幀不是第一幀圖像,則獲取第二灰度值數(shù)組;計算相對運動量
      • 本發(fā)明公開了相機運動檢測方法、裝置、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì),涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域,利用具有相機運動類別標(biāo)注的視頻樣本訓(xùn)練相機運動檢測模型,利用相機運動檢測模型對視頻樣本進(jìn)行連續(xù)視頻幀的特征提取以得到第一視頻特征,對視頻樣本進(jìn)行跨視頻幀的特...
      • 本申請公開了一種基于邊緣計算設(shè)備的物體類別檢測方法、裝置及設(shè)備,涉及類別檢測技術(shù)領(lǐng)域,所述基于邊緣計算設(shè)備的物體類別檢測方法包括:根據(jù)監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)定位,得到目標(biāo)定位圖像;通過預(yù)設(shè)骨干網(wǎng)絡(luò)對所述目標(biāo)定位圖像進(jìn)行特征提取,得到目標(biāo)特征向...
      • 本發(fā)明公開了一種基于實時開放詞匯檢測的變電站違章檢測方法,包括:采集變電站現(xiàn)場作業(yè)圖像,結(jié)合作業(yè)規(guī)范文檔提取待檢測的違章描述提示語句,將違章描述提示語句編碼為提示語句向量;將現(xiàn)場作業(yè)圖像輸入經(jīng)改進(jìn)YOLO架構(gòu)的特征提取網(wǎng)絡(luò),獲得多尺度的圖像...
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