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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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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)量分數(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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								      一種應用偽標簽的小樣本農(nóng)作物提取方法。涉及農(nóng)業(yè)資源監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種應用偽標簽的小樣本農(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)同篩選偽標簽，有效提升了偽標簽的質(zhì)量，為后續(xù)模型的訓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對抗攻擊方法與裝置。在本申請實施例中，基于預置模型中的文本編碼器提取目標文本中的文本特征；基于預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定期望更新區(qū)域；預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；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體系；得到濕地健康指標的量化評價結(jié)果；得到目標指標項的指標閾值以及...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理技術(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檢測數(shù)據(jù)自動標注方法及系統(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)誤檢圖像和對應的圖像描述文本建立負樣本數(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確性和效率，技術(shù)方案為：圖像采集與預處理；構(gòu)建并更新基于寬度學習和注意力機制的元學習模型；其中，基于寬度學習和注意力機制的元...
								
        
							
        
							
						
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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)有的深度學習模型難以適應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，對其進行預處理；步...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及圖像點云匹配技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及融合激光雷達與視覺技術(shù)的車輛高精準測速方法，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簇；基于所有真實簇的第一特征值，從所有真實簇中篩選出點云失真簇；將每個點云失真簇對應的疑似車輛區(qū)域與...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算器視覺與深度學習領(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)對應的...
								
        
							
        
							
						
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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)明公開了基于深度學習的圖像語義分割優(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)絡架構(gòu)，實現(xiàn)了語義特征與邊界特征的協(xié)同學習，從輸入預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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