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      首頁(yè) 專(zhuān)利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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      • 本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像病灶識(shí)別方法及系統(tǒng),包括以下步驟:基于輸入的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),設(shè)定不同尺寸鄰域窗口,計(jì)算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值,同時(shí)計(jì)算局部能量值,形成局部能量圖,對(duì)香農(nóng)熵值與局部能量圖進(jìn)行融合,得到融合信...
      • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N目標(biāo)定位模型的訓(xùn)練和定位方法、相關(guān)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),所述訓(xùn)練方法包括:獲取樣本圖像,所述樣本圖像包括目標(biāo)定位區(qū)域;對(duì)所述目標(biāo)定位區(qū)域進(jìn)行特征提取,得到針對(duì)目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣;對(duì)所述針對(duì)目標(biāo)定位區(qū)域的特征矩陣進(jìn)行特征降維,得...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種第三方作業(yè)步處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括:確定第三方平臺(tái)的服務(wù)對(duì)應(yīng)的目標(biāo)接口的適用場(chǎng)景和接口信息,并根據(jù)接口信息填寫(xiě)作業(yè)步注冊(cè)表;其中,接口信息包括目標(biāo)接口的參數(shù)名稱(chēng)和參數(shù)類(lèi)型;適用場(chǎng)景用于確定目標(biāo)接口的調(diào)...
      • 本發(fā)明提供了一種實(shí)驗(yàn)室全流程智能管理系統(tǒng)及方法,包括:配置模塊,用于對(duì)若干實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目進(jìn)行項(xiàng)目配置,獲得基礎(chǔ)業(yè)務(wù)流程;管理模塊,用于當(dāng)用戶(hù)輸入目標(biāo)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目時(shí),根據(jù)用戶(hù)信息及目標(biāo)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目對(duì)基礎(chǔ)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行處理,獲得目標(biāo)業(yè)務(wù)流程;監(jiān)管模塊,用于對(duì)目...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于血液生化文本引導(dǎo)的多模態(tài)骨腫瘤分類(lèi)方法和系統(tǒng),該方法包括下述步驟:獲取多模態(tài)數(shù)據(jù);基于血液生化標(biāo)志物構(gòu)建血液生化文本引導(dǎo)因子;判斷多模態(tài)數(shù)據(jù)中的骨腫瘤影像或病理切片圖像是否缺失,不缺失時(shí)提取得到骨腫瘤影像結(jié)構(gòu)特征或病理切...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種鍍鋅合金化產(chǎn)品粉化檢測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備,涉及冶金機(jī)械及自動(dòng)化控制技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括基于檢測(cè)指令,控制圖像采集裝置在預(yù)設(shè)的檢測(cè)位置上對(duì)鍍鋅合金化樣板進(jìn)行圖像采集,得到初始圖像數(shù)據(jù);對(duì)所述初始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像優(yōu)化處理,得到目標(biāo)圖像...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于機(jī)器視覺(jué)的管狀零件焊道位置識(shí)別及調(diào)整方法與系統(tǒng),涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能制造與工業(yè)自動(dòng)化控制技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1、構(gòu)建YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)模型;S2、每個(gè)管狀零件分別進(jìn)行兩種標(biāo)注:焊道、陰影干擾;使用YOLOv5算法進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于仿生視覺(jué)的目標(biāo)探測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取采集到的目標(biāo)光譜信息以及目標(biāo)偏振信息圖;構(gòu)建目標(biāo)光譜信息對(duì)應(yīng)的光譜特征金字塔,并確定目標(biāo)偏振信息圖對(duì)應(yīng)的目標(biāo)偏振特征,以及基于光譜特征金字塔和目標(biāo)...
      • 本發(fā)明為一種自動(dòng)鑒別出入境證件真?zhèn)蔚姆椒ㄅc系統(tǒng),通過(guò)采集證件整體圖像并定位紋理特征極值區(qū)域提取關(guān)鍵細(xì)節(jié),結(jié)合特征匹配算法匹配防偽標(biāo)志特征庫(kù)提取關(guān)鍵細(xì)節(jié)中的防偽標(biāo)準(zhǔn)細(xì)節(jié)特征圖像;采用模糊算法統(tǒng)一防偽區(qū)域尺寸,結(jié)合灰度映射與歸一化實(shí)現(xiàn)防偽標(biāo)準(zhǔn)細(xì)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于手術(shù)器械運(yùn)動(dòng)的腹腔鏡手術(shù)技能評(píng)估方法及相關(guān)裝置,其方法包括:獲得待評(píng)估腹腔鏡手術(shù)視頻,并進(jìn)行抽幀處理,形成待評(píng)估視頻幀序列圖像;將待評(píng)估視頻幀序列圖像輸入醫(yī)療器械運(yùn)動(dòng)特征提取模型中進(jìn)行腹腔鏡手術(shù)過(guò)程中的若干個(gè)醫(yī)療器械對(duì)應(yīng)...
      • 本發(fā)明公開(kāi)了基于機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的鋁表面紋路加工異常識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及表面紋路異常識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:對(duì)鋁表面進(jìn)行圖像采集,獲取鋁表面圖像;對(duì)鋁表面圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理,增強(qiáng)鋁表面圖像的圖像特征,得到預(yù)處理圖像;對(duì)預(yù)處理圖像進(jìn)行分析,提...
      • 本發(fā)明涉及辦公信息技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種蓋章記錄精準(zhǔn)追溯系統(tǒng)。本發(fā)明該方案包括協(xié)同辦公子系統(tǒng)、用印過(guò)程采集終端、用印追溯管理子系統(tǒng)以及用印材料驗(yàn)證終端。本發(fā)明的目的在于提供一種蓋章記錄精準(zhǔn)追溯系統(tǒng),以解決蓋章存儲(chǔ)混亂,后期追溯流程困難的問(wèn)題...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種材料數(shù)據(jù)系統(tǒng)協(xié)同管理聯(lián)動(dòng)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及材料數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域,包括:客戶(hù)向至少一個(gè)供應(yīng)商發(fā)送數(shù)據(jù)請(qǐng)求;供應(yīng)商根據(jù)數(shù)據(jù)請(qǐng)求收集并在材料數(shù)據(jù)系統(tǒng)中填報(bào)產(chǎn)品數(shù)據(jù)信息;材料數(shù)據(jù)系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)品數(shù)據(jù)信息進(jìn)行審核;客戶(hù)根據(jù)審核結(jié)果對(duì)產(chǎn)...
      • 本申請(qǐng)涉及醫(yī)藥溯源技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種醫(yī)藥包裝防偽追溯方法及系統(tǒng),該方法包括步驟:根據(jù)醫(yī)藥包裝溯源標(biāo)識(shí)圖像提取圖像質(zhì)量特征;根據(jù)圖像質(zhì)量特征查詢(xún)預(yù)先構(gòu)建的關(guān)于質(zhì)量特征和圖像處理算法的映射關(guān)系表,以得到目標(biāo)圖像處理算法,然后利用目標(biāo)圖像處...
      • 一種搭載于無(wú)人機(jī)的多模態(tài)場(chǎng)景內(nèi)容理解系統(tǒng),涉及深度學(xué)習(xí)和多模態(tài)內(nèi)容理解領(lǐng)域。包括依次連接的信號(hào)采集單元、數(shù)據(jù)采樣和處理單元、時(shí)空特征提取單元、雙模態(tài)特征融合單元和場(chǎng)景內(nèi)容分類(lèi)單元,所述信號(hào)采集單元用于對(duì)音頻數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行采集;所述數(shù)據(jù)采...
      • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能冰箱果蔬圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法,其通過(guò)利用圖像處理技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)算法的人工智能技術(shù),從果蔬圖像中提取與學(xué)習(xí)圖像的多維度語(yǔ)義特征,并將這種多維度語(yǔ)義特征信息進(jìn)行交互與融合,以形成完整的關(guān)于果蔬類(lèi)別的綜合表...
      • 本發(fā)明屬于人工智能領(lǐng)域,提供一種基于深度學(xué)習(xí)的新能源發(fā)電設(shè)備缺陷識(shí)別系統(tǒng)及方法,系統(tǒng)包括:邊緣設(shè)備、云端服務(wù)器及運(yùn)維終端;邊緣設(shè)備用于獲取新能源發(fā)電設(shè)備在實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù),對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,輸入預(yù)先構(gòu)建的缺陷初篩模型,...
      • 本發(fā)明屬于偽造檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于模態(tài)交互分析的自適應(yīng)深度偽造檢測(cè)方法,步驟包括:利用預(yù)訓(xùn)練的骨干網(wǎng)絡(luò)作為圖像編碼器,從輸入圖像中提取不同尺度的空間特征向量;利用插值和卷積操作生成增強(qiáng)空間特征;構(gòu)建小波變換特征解耦器獲取高頻頻域特...
      • 本發(fā)明涉及瓶蓋視覺(jué)檢測(cè)領(lǐng)域,具體是涉及一種基于AI的瓶蓋360度全視角缺陷高速檢測(cè)方法及系統(tǒng),其方法包括檢測(cè)圖像采集步驟、圖像處理與拼接步驟、缺陷識(shí)別檢測(cè)步驟和檢測(cè)結(jié)果驗(yàn)證步驟,通過(guò)多傳感器協(xié)同布局,實(shí)現(xiàn)瓶蓋360度無(wú)死角檢測(cè),并且通過(guò)高速...
      • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種基于微光?SAR跨模態(tài)一體化特征融合及道路分割方法,包括:獲取微光圖像與SAR圖像;利用微光特征提取分支和SAR特征提取分支分別對(duì)微光圖像與SAR圖像進(jìn)行特征提取,微光圖像需經(jīng)邊緣特征引導(dǎo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取...
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