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      • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及面向ESG管理的煤礦監(jiān)控圖像多尺度增強方法,包括:根據(jù)每個目標(biāo)人物在連續(xù)幀煤礦監(jiān)控圖像中的識別框內(nèi)像素點灰度值差異,確定每個目標(biāo)人物在每幀煤礦監(jiān)控圖像中的曝光變動性,將每個識別框沿著水平方向等分若干個...
      • 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...
      • 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;對同尺度特征堆疊生成初步融合特征;執(zhí)行多尺度增強操作,結(jié)合全局通道加權(quán)與局部空...
      • 本發(fā)明公開了一種跨域少樣本目標(biāo)檢測中特征混淆的解決方法,屬于跨域少樣本目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1:對查詢圖像進行特征提取,獲得查詢圖像塊特征序列;對支持集序列進行特征提取,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...
      • 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)檢測方法,涉及計算機視覺技術(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...
      • 本申請涉及數(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)估計方法、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括:獲取載體運動過程中的連續(xù)多幀圖像和連續(xù)多幀點云;針對每一幀圖像中的每個像素塊,計算各像素塊在每一圖像幀中的像素強度方差,以確定各圖像幀中的所有穩(wěn)定...
      • 一種對復(fù)雜環(huán)境下滾動軸承故障進行診斷的方法,屬于軸承故障診斷領(lǐng)域,將軸承的振動信號轉(zhuǎn)換為時頻圖像后進行預(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)整采樣點并提取圖像中的故障特征;依次經(jīng)過堆疊的多個故障特征提取模...
      • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的多級爆破巖體結(jié)構(gòu)面智能化識別方法,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,對數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理,依據(jù)解譯標(biāo)志表對數(shù)據(jù)集進行解譯,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)...
      • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)知識蒸餾的礦物識別方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),涉及礦物識別技術(shù)領(lǐng)域,所述礦物識別方法包括:獲取各類礦物圖像及物理屬性數(shù)據(jù),并將其進行編碼;將各類礦物圖像及編碼后向量輸入混合礦物識別模型中,得到各礦物類別概率;其中,使用礦...
      • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)融合的肝病圖像識別處理方法、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);對多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行跨模態(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)建生理約束的時空對齊模型,輸出血管幾何拓?fù)渚W(wǎng)...
      • 本申請屬于視覺傳感數(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,對原始傳感器信號進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)集進行抗擾動空間配準(zhǔn)處理,生成空間映射數(shù)據(jù)集;對空...
      • 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)靜止鋒自動識別方法,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)...
      • 本申請公開了基于時序遙感Mamba的遙感影像語義變化檢測方法,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括:對時序遙感影像先進行輕量化局部特征提取,然后捕捉地表動態(tài)變化,得到多尺度特征;對多尺度特征先進行拼接,然后提取特征,再按照層級進行拼接,得到融合特征;...
      • 本發(fā)明提供了一種基于邊緣檢測和邊界斷線連接的田塊提取方法,涉及計算機視覺領(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:對所述邊界概率圖進行...
      • 本發(fā)明屬于視覺識別技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明提供了一種動態(tài)場景下的多目標(biāo)視覺識別方法及系統(tǒng),包括:在動態(tài)場景下實時采集多目標(biāo)識別圖像,整理為多目標(biāo)時序圖像序列,構(gòu)建多目標(biāo)識別圖像的背景模型,結(jié)合基于光流場計算的動態(tài)背景干擾補償,生成運動目標(biāo)掩碼矩陣,...
      • 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時采集含像素點坐標(biāo)與數(shù)量的圖像數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對其預(yù)處理;中央計算處理模塊經(jīng)綜合計算和標(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...
      • 本發(fā)明提供智能農(nóng)業(yè)機器人圖形識別方法及避障系統(tǒng),涉及圖像模式識別技術(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,顯著提升了識別準(zhǔn)確性。針對低置信度目標(biāo),獨創(chuàng)的微區(qū)熱激勵物理復(fù)核機制,能在線確認(rèn)其真實物理屬性,...
      • 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)每個大理石花紋連通域的形態(tài)特征,獲得每個大理石花紋連通域的生長方向以及生長趨勢程度,篩選出大理石花紋生長連通域;根據(jù)不同大理石花紋生長連通域的生長方向分布,以...
      • 本發(fā)明公開了基于跨模態(tài)文本語義驅(qū)動的少樣本缺陷識別方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明針對工業(yè)質(zhì)檢場景中異常樣本稀缺且缺陷類型動態(tài)演化導(dǎo)致的檢測模型泛化不足問題,通過建立動態(tài)特征重組機制與自適應(yīng)判別邊界,實現(xiàn)僅需少量正常數(shù)據(jù)即可精準(zhǔn)識別未知的...
      • 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)形測角部件和測角頭,轉(zhuǎn)盤轉(zhuǎn)動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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