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								      本申請(qǐng)公開了一種圖像描述的方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，具體技術(shù)方案包括：獲取待識(shí)別圖像；利用圖像描述生成模型提取待識(shí)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(cè)得到輸入文本；通過自注意力機(jī)制計(jì)算得到輸...
								
        
							
        
							
						
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								      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(jī)和地面鐵塔的攝像頭對(duì)目標(biāo)場(chǎng)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；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體為基于實(shí)景圖像共享的園林地圖更新方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，對(duì)園林空間的空對(duì)地圖像的景觀元素分類與空間關(guān)聯(lián)，生成多個(gè)園林格局分布圖層，根據(jù)圖層的畫面擾動(dòng)特征標(biāo)定期望更新區(qū)域；預(yù)處理實(shí)景圖像形成多個(gè)實(shí)景圖庫，篩選和融...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供基于文本描述的多目標(biāo)對(duì)抗攻擊方法與裝置。在本申請(qǐng)實(shí)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，...
								
        
							
        
							
						
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								      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(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：通過水下機(jī)器人采集多區(qū)域時(shí)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(diǎn)RGB時(shí)序變化計(jì)算錨點(diǎn)權(quán)重，并利用相鄰圖...
								
        
							
        
							
						
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								      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(cè)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(hào)，提升偽...
								
        
							
        
							
						
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								      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(yàn)知識(shí)庫，獲取用于定位的實(shí)時(shí)圖像，生成圖像綜合質(zhì)量分?jǐn)?shù)；對(duì)實(shí)時(shí)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(jì)算空間離散度；根據(jù)初始定位結(jié)果...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種田間麥穗計(jì)數(shù)方法、系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)設(shè)備及介質(zhì)，屬于農(nóng)業(yè)信息化與智能檢測(cè)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(jí)的四個(gè)特征圖；然后對(duì)特征圖進(jìn)行處理并融合生成全局特征圖
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)探測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于圖像識(shí)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...
								
        
							
        
							
						
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								      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(cè)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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AI算法模型的作物生育期監(jiān)測(cè)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(zhǎng)周期及土壤數(shù)據(jù)；利用無人機(jī)拍攝目標(biāo)作物不同生長(zhǎng)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(cè)模型，識(shí)別作物...
								
        
							
        
							
						
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								      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(chǔ)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(jì)算相對(duì)運(yùn)動(dòng)量
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了相機(jī)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，利用具有相機(jī)運(yùn)動(dòng)類別標(biāo)注的視頻樣本訓(xùn)練相機(jī)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模型，利用相機(jī)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模型對(duì)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(duì)視頻樣本進(jìn)行跨視頻幀的特...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于邊緣計(jì)算設(shè)備的物體類別檢測(cè)方法、裝置及設(shè)備，涉及類別檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，所述基于邊緣計(jì)算設(shè)備的物體類別檢測(cè)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(duì)所述目標(biāo)定位圖像進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)特征向...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于實(shí)時(shí)開放詞匯檢測(cè)的變電站違章檢測(cè)方法，包括：采集變電站現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)圖像，結(jié)合作業(yè)規(guī)范文檔提取待檢測(cè)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(chǎng)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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								      本發(fā)明公開了基于環(huán)境特征融合的隧道設(shè)施異常判斷方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取隧道內(nèi)攝像頭實(shí)時(shí)采集的視頻流數(shù)據(jù)、隧道的設(shè)施及環(huán)境特征所相關(guān)的圖像，并進(jìn)行預(yù)處理，以得到預(yù)處理后的圖像；將預(yù)處理后的圖像利用檢測(cè)模型結(jié)合注意力機(jī)制提取設(shè)施特征，以得到融...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于雙重注意力增強(qiáng)的中草藥圖像識(shí)別方法、裝置及設(shè)備，其中，方法包括：獲取待識(shí)別的中草藥圖像；將待識(shí)別的中草藥圖像輸入至預(yù)設(shè)的中草藥識(shí)別模型，以通過預(yù)設(shè)的中草藥識(shí)別模型中的預(yù)設(shè)的EfficientNet...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出一種細(xì)胞圖像的文本化標(biāo)注方法、裝置、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括：獲取待處理的細(xì)胞圖像；從細(xì)胞圖像中提取出像素級(jí)別的細(xì)胞特征信息；根據(jù)細(xì)胞特征信息，生成細(xì)胞圖像的細(xì)粒度描述文本。由于上述細(xì)粒度描述文本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于人臉識(shí)別的電子工牌出勤監(jiān)測(cè)方法。該方法包括：獲取人臉圖像中的眼鏡區(qū)域內(nèi)的連通域的邊緣趨勢(shì)突變邊緣點(diǎn)，對(duì)連通域的邊緣分段，進(jìn)而獲取疑似虹膜連通域；確定疑似虹膜區(qū)域，獲取各疑似虹膜區(qū)域的虹膜可能性；虹...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向信創(chuàng)國(guó)產(chǎn)化的一臉通管理方法和系統(tǒng)，涉及一臉通領(lǐng)域，包括采集用戶人臉圖像并提取人臉特征向量；基于多個(gè)用戶的特征向量集合計(jì)算各維度的身份區(qū)分能力，構(gòu)建差異熱度圖；根據(jù)用戶的通行頻率，通過預(yù)設(shè)映射函數(shù)將通行頻率映射為其特征壓縮...
								
        
							
        
							
						
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