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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的圖像語義分割優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；用于解決現(xiàn)有方案中邊界感知能力不佳的技術(shù)問題；通過構(gòu)建雙路徑網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了語義特征與邊界特征的協(xié)同學(xué)習(xí)，從輸入預(yù)處理到特征融合形成閉環(huán)優(yōu)化，直接針對邊界感知能力不...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺檢測的支氣管熒光圖像的邊界識別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及視覺檢測的技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)支氣管區(qū)域的邊緣檢測而確定支氣管的多個邊緣部分；根據(jù)支氣管的多個邊緣部分的識別而確定支氣管的邊界，基于支氣管的邊界和支氣管熒光圖像確定支氣管...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算器視覺與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，公開了一種基于李群參數(shù)化的動態(tài)卷積方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：獲取待處理的圖像特征圖；基于圖像特征圖預(yù)測得到形變參數(shù)張量，將形變參數(shù)張量重塑為多組旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù)；構(gòu)建每組旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù)對應(yīng)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及圖像點(diǎn)云匹配技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及融合激光雷達(dá)與視覺技術(shù)的車輛高精準(zhǔn)測速方法，該方法包括：確定虛假特征值，以將聚類簇劃分為虛假簇和真實(shí)簇；基于所有真實(shí)簇的第一特征值，從所有真實(shí)簇中篩選出點(diǎn)云失真簇；將每個點(diǎn)云失真簇對應(yīng)的疑似車輛區(qū)域與...
								
        
							
        
							
						
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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(jìn)行預(yù)處理；步...
								
        
							
        
							
						
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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(jī)制的元學(xué)習(xí)模型；其中，基于寬度學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的元...
								
        
							
        
							
						
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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(bǔ)償體系，在特征提取階段實(shí)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(jìn)行形態(tài)增強(qiáng)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(qiáng)了搜索結(jié)果的...
								
        
							
        
							
						
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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(jìn)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(jìn)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(xiàng)的指標(biāo)閾值以及...
								
        
							
        
							
						
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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(jī)制計算得到輸...
								
        
							
        
							
						
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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(shí)景圖像形成多個實(shí)景圖庫，篩選和融...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實(shí)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(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別方法及系統(tǒng)，包括：通過水下機(jī)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(diǎn)RGB時序變化計算錨點(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)知識庫，獲取用于定位的實(shí)時圖像，生成圖像綜合質(zhì)量分?jǐn)?shù)；對實(shí)時圖像進(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數(shù)方法、系統(tǒng)、計算機(jī)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(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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