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								      本發(fā)明公開了一種基于空域和頻域特征的非均勻性校正方法及系統(tǒng)，涉及紅外圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，校正步驟為：將待校正圖像輸入訓(xùn)練好的紅外圖像非均勻性校正模型中，輸出校正圖像；模型訓(xùn)練步驟為：基于可見光數(shù)據(jù)集構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建初始紅外圖像非均勻性校正...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙流多尺度特征融合的圖像偽造定位方法，屬于圖像偽造定位技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)歸一化RGB圖像，通過雙分支結(jié)構(gòu)分別提取多尺度語義特征與噪聲特征；對(duì)同尺度特征堆疊生成初步融合特征；執(zhí)行多尺度增強(qiáng)操作，結(jié)合全局通道加權(quán)與局部空...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨域少樣本目標(biāo)檢測(cè)中特征混淆的解決方法，屬于跨域少樣本目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1:對(duì)查詢圖像進(jìn)行特征提取，獲得查詢圖像塊特征序列；對(duì)支持集序列進(jìn)行特征提取，獲得支持集特征序列；S2:將查詢圖像塊特征序列和支持集特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于單階段網(wǎng)絡(luò)的跨域少樣本目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，將查詢圖像和支持目標(biāo)經(jīng)過權(quán)重共享的基座大模型中得到查詢圖像特征和支持目標(biāo)特征；然后支持目標(biāo)特征經(jīng)過支持集編碼器細(xì)化后和查詢圖像特征送入查詢圖像編碼器中，在提取查詢圖...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，公開了一種三維遮擋體素剔除方法、狀態(tài)估計(jì)方法、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括：獲取載體運(yùn)動(dòng)過程中的連續(xù)多幀圖像和連續(xù)多幀點(diǎn)云；針對(duì)每一幀圖像中的每個(gè)像素塊，計(jì)算各像素塊在每一圖像幀中的像素強(qiáng)度方差，以確定各圖像幀中的所有穩(wěn)定...
								
        
							
        
							
						
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								      一種對(duì)復(fù)雜環(huán)境下滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行診斷的方法，屬于軸承故障診斷領(lǐng)域，將軸承的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖像后進(jìn)行預(yù)處理，突出圖像中故障特征的邊緣信息和局部變化后輸入可變形卷積層，自適應(yīng)調(diào)整采樣點(diǎn)并提取圖像中的故障特征；依次經(jīng)過堆疊的多個(gè)故障特征提取模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的多級(jí)爆破巖體結(jié)構(gòu)面智能化識(shí)別方法，包括：首先，通過獲取空間序列爆破工作面的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集。接著，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，依據(jù)解譯標(biāo)志表對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行解譯，標(biāo)注爆破巖體結(jié)構(gòu)面的位置和范圍，生成標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)知識(shí)蒸餾的礦物識(shí)別方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及礦物識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，所述礦物識(shí)別方法包括：獲取各類礦物圖像及物理屬性數(shù)據(jù)，并將其進(jìn)行編碼；將各類礦物圖像及編碼后向量輸入混合礦物識(shí)別模型中，得到各礦物類別概率；其中，使用礦...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)融合的肝病圖像識(shí)別處理方法、介質(zhì)及設(shè)備，方法包括：采集肝病診斷過程中的多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)；對(duì)多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)特征提取，得到血流?影像關(guān)聯(lián)特征；根據(jù)血流?影像關(guān)聯(lián)特征構(gòu)建生理約束的時(shí)空對(duì)齊模型，輸出血管幾何拓?fù)渚W(wǎng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于視覺傳感數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種視覺傳感數(shù)據(jù)融合的氣體成像方法，方法主要包括：獲取原始傳感器信號(hào)，對(duì)原始傳感器信號(hào)進(jìn)行多源同步與特征提取，得到同步特征數(shù)據(jù)；基于同步特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行抗擾動(dòng)空間配準(zhǔn)處理，生成空間映射數(shù)據(jù)集；對(duì)空...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋒面路徑追蹤技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的昆明準(zhǔn)靜止鋒自動(dòng)識(shí)別方法，包括：獲取昆明準(zhǔn)靜止鋒歷史位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)；利用昆明準(zhǔn)靜止鋒歷史位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，獲取昆明準(zhǔn)靜止鋒標(biāo)簽集；利用氣象數(shù)據(jù)，獲取RGB圖像數(shù)據(jù)集；將昆明準(zhǔn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了基于時(shí)序遙感Mamba的遙感影像語義變化檢測(cè)方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)時(shí)序遙感影像先進(jìn)行輕量化局部特征提取，然后捕捉地表動(dòng)態(tài)變化，得到多尺度特征；對(duì)多尺度特征先進(jìn)行拼接，然后提取特征，再按照層級(jí)進(jìn)行拼接，得到融合特征；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于邊緣檢測(cè)和邊界斷線連接的田塊提取方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域、遙感圖像處理領(lǐng)域，田塊提取方法具體包括如下步驟：步驟1：提取遙感影像中的田塊范圍矢量數(shù)據(jù)A；步驟2：提取所述遙感影像的田塊邊界概率圖；步驟3：對(duì)所述邊界概率圖進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于視覺識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供了一種動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的多目標(biāo)視覺識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下實(shí)時(shí)采集多目標(biāo)識(shí)別圖像，整理為多目標(biāo)時(shí)序圖像序列，構(gòu)建多目標(biāo)識(shí)別圖像的背景模型，結(jié)合基于光流場(chǎng)計(jì)算的動(dòng)態(tài)背景干擾補(bǔ)償，生成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)掩碼矩陣，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于城市軌道交通的數(shù)據(jù)采集與用戶行為分析系統(tǒng)，涉及行為分析技術(shù)領(lǐng)域，包括圖像采集模塊實(shí)時(shí)采集含像素點(diǎn)坐標(biāo)與數(shù)量的圖像數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)其預(yù)處理；中央計(jì)算處理模塊經(jīng)綜合計(jì)算和標(biāo)準(zhǔn)化處理得乘客換乘混亂參數(shù)，分析后若混亂則調(diào)用提示...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供智能農(nóng)業(yè)機(jī)器人圖形識(shí)別方法及避障系統(tǒng)，涉及圖像模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過引入偏振成像，有效抑制水珠高光，避免了將光學(xué)偽影誤判為病害，顯著提升了識(shí)別準(zhǔn)確性。針對(duì)低置信度目標(biāo)，獨(dú)創(chuàng)的微區(qū)熱激勵(lì)物理復(fù)核機(jī)制，能在線確認(rèn)其真實(shí)物理屬性，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像校正技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像校正的牛肉質(zhì)量分類方法。本發(fā)明根據(jù)每個(gè)大理石花紋連通域的形態(tài)特征，獲得每個(gè)大理石花紋連通域的生長(zhǎng)方向以及生長(zhǎng)趨勢(shì)程度，篩選出大理石花紋生長(zhǎng)連通域；根據(jù)不同大理石花紋生長(zhǎng)連通域的生長(zhǎng)方向分布，以...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于跨模態(tài)文本語義驅(qū)動(dòng)的少樣本缺陷識(shí)別方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對(duì)工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中異常樣本稀缺且缺陷類型動(dòng)態(tài)演化導(dǎo)致的檢測(cè)模型泛化不足問題，通過建立動(dòng)態(tài)特征重組機(jī)制與自適應(yīng)判別邊界，實(shí)現(xiàn)僅需少量正常數(shù)據(jù)即可精準(zhǔn)識(shí)別未知的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及火災(zāi)預(yù)警的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于熱輻射定向反射的火災(zāi)預(yù)警裝置，包括安裝座、紅外傳感器組件、主反射鏡和外殼；還包括轉(zhuǎn)盤、環(huán)形測(cè)角部件和測(cè)角頭,轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)動(dòng)安裝在安裝座的下方，紅外傳感器組件豎直安裝在轉(zhuǎn)盤的下端面的中部，主反射鏡安裝...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于城市交通管理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種停車場(chǎng)出入活動(dòng)對(duì)道路通行能力影響的評(píng)估方法及系統(tǒng)，為了解決停車場(chǎng)出入活動(dòng)對(duì)道路通行能力影響的量化評(píng)估問題，本發(fā)明首先，按照設(shè)定的距離，沿銜接道路長(zhǎng)度方向?qū)︺暯拥缆愤M(jìn)行分段；繪制車輛在各個(gè)斷面內(nèi)不同時(shí)...
								
        
							
        
							
						
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