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								      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，對視頻樣本進行跨視頻幀的特...
								
        
							
        
							
						
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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
							
        
							
						
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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...
								
        
							
        
							
						
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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...
								
        
							
        
							
						
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								      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；然后對特征圖進行處理并融合生成全局特征圖
							
        
							
						
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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...
								
        
							
        
							
						
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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...
								
        
							
        
							
						
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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...
								
        
							
        
							
						
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								      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行融合，...
								
        
							
        
							
						
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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...
								
        
							
        
							
						
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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；...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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								      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...
								
        
							
        
							
						
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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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了小樣本圖像分類方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于圖像分類技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題為如何提高小樣本圖像分類的準(zhǔn)確性和效率，技術(shù)方案為：圖像采集與預(yù)處理；構(gòu)建并更新基于寬度學(xué)習(xí)和注意力機制的元學(xué)習(xí)模型；其中，基于寬度學(xué)習(xí)和注意力機制的元...
								
        
							
        
							
						
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								      葫蘆科植物葉片病害分類方法及其系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)智能化技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型難以適應(yīng)植物病害圖像中病斑區(qū)域與背景特征在形態(tài)、尺度和分布上的顯著差異的問題。包括以下步驟：步驟S1，獲取葫蘆科植物葉片病害圖像的數(shù)據(jù)集，對其進行預(yù)處理；步...
								
        
							
        
							
						
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