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								      本申請公開一種基于特征互增強與地圖先驗的鳥瞰圖生成方法，涉及鳥瞰圖生成技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過融合圖像、雷達(dá)和地圖信息，提高生成準(zhǔn)確性；通過Swin?T和PointPillars骨干網(wǎng)絡(luò)預(yù)處理得到特征，進(jìn)行雙向特征投影和增強；利用編碼器降維，通...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的新鮮茶葉粘連葉智能識別系統(tǒng)及方法，涉及新鮮茶葉檢測技術(shù)領(lǐng)域，用于解決現(xiàn)有新鮮茶葉分級技術(shù)的不足；包括視頻幀采集數(shù)據(jù)模塊，經(jīng)自適應(yīng)幀篩選獲鮮茶葉原始圖像數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)增強模塊基于類別難度因子分層增強得增強樣本暫存集；改...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了面向風(fēng)力發(fā)電機的潤滑油油位視覺檢測方法及系統(tǒng)，涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：進(jìn)行圖像試采樣，獲得試采樣圖像，進(jìn)行油箱定位識別，確定目標(biāo)油箱觀察窗區(qū)域；進(jìn)行視頻流采集，獲得觀察窗視頻幀序列；提取觀察窗視頻幀序列中最后一幀觀察窗視頻幀...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種應(yīng)用于輸電線路的無人機巡檢方法及系統(tǒng)，屬于無人機巡檢技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：在無人機巡檢過程中，將無人機采集的視頻幀序列輸入到隱患目標(biāo)粗檢模型中，以標(biāo)注所述視頻幀序列中的隱患目標(biāo)，所述隱患目標(biāo)粗檢模型部署在無人機端；針對存在隱患...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于組合網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像冰川缺失速度恢復(fù)方法及系統(tǒng)，屬于遙感圖像信號處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取研究區(qū)域的時間序列SAR圖像并進(jìn)行預(yù)處理，獲得冰川速度場；計算每一個冰川速度點在鄰域內(nèi)的均值，并在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入所述均值及冰...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多模態(tài)特征融合與動態(tài)候選框優(yōu)化的水域目標(biāo)檢測方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括獲取待檢測水域的點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)坐標(biāo)融合圖像數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù)，得到融合特征；利用改進(jìn)型點云網(wǎng)絡(luò)處理融合特征，得到特征矢量；基于特征矢量進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明適用計算機技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種結(jié)直腸癌分類網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：構(gòu)建用于結(jié)直腸癌分類的核心協(xié)同對比網(wǎng)絡(luò)，其包括核心特征提取模塊、協(xié)同特征提取模塊及對比優(yōu)化模塊，通過核心特征提取模塊對包含若干樣本類別的訓(xùn)練集進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于外觀特征提取的鱖魚圖像分級處理方法，包括：構(gòu)建水流背景運動基準(zhǔn)光流場，獲取鱖魚實際動態(tài)光流場，通過差分運算生成表征魚體自身動態(tài)的光流場殘差，并基于殘差的全局統(tǒng)計學(xué)特征進(jìn)行分級，本發(fā)明通過分離背景運動與...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例提供了一種面向自然資源調(diào)查監(jiān)測的多源數(shù)據(jù)的融合方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取針對自然資源的多源數(shù)據(jù)；通過預(yù)設(shè)清洗模型，對衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、鐵塔攝像頭視頻數(shù)據(jù)和無人機視頻數(shù)據(jù)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，得到處理后的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、處理后的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合PRNU匹配與幀間幾何變換估計的視頻源識別方法，涉及視頻源識別技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：感光響應(yīng)不均勻性提取；S2：三維幾何變換；S3：結(jié)合感光響應(yīng)不均勻性匹配與幀間幾何變換估計的視頻源識別；S4：幾何變換參數(shù)擬合；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了電力設(shè)備缺陷圖像的對抗生成網(wǎng)絡(luò)增強識別方法，具體涉及電力設(shè)備圖像識別技術(shù)領(lǐng)域；獲取原始電力設(shè)備圖像數(shù)據(jù)，并通過結(jié)構(gòu)解析網(wǎng)絡(luò)提取設(shè)備結(jié)構(gòu)特征圖；構(gòu)建包含缺陷定位標(biāo)簽和結(jié)構(gòu)特征約束的特征嵌入空間，將原始缺陷圖像嵌入該空間中形成結(jié)構(gòu)特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于統(tǒng)計種鴨養(yǎng)殖數(shù)量的圖像特征提取計算方法，涉及種鴨養(yǎng)殖數(shù)量統(tǒng)計技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：設(shè)置種鴨圖像采集裝置，采集不同月份的種鴨腳掌的仰視圖像，得到鴨掌參考圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行鴨掌閾值提取處理，得到鴨掌圖像閾值數(shù)據(jù)；采集鴨掌實際圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于多光譜成像的混凝土拱橋裂縫語義分割方法，包括以下步驟：通過無人機采集多時段多光譜圖像，多光譜圖像K均值分割裂縫區(qū)域，提取多波段譜向量序列滑動歸一生成主軸譜向量，計算譜向量夾角及變化率標(biāo)記跳變點，結(jié)合方向...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于雙重自注意力機制的點云弱監(jiān)督語義分割方法，包括：獲取部分標(biāo)注的三維點云數(shù)據(jù)，點云數(shù)據(jù)包含空間坐標(biāo)信息；通過GNE模塊對點云數(shù)據(jù)的局部坐標(biāo)特征進(jìn)行編碼，生成具有判別性的局部信息表示；采用DLA模塊計算點云數(shù)據(jù)中點與點之間的特...
								
        
							
        
							
						
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								      一種用于多種水果葉片的病害嚴(yán)重程度的實時檢測方法。屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域。其解決了如何更加準(zhǔn)確的評估水果葉片的病害嚴(yán)重程度的技術(shù)問題。構(gòu)建葉片病變位置實時檢測模型，所述葉片病變位置實時檢測模型的結(jié)構(gòu)具體為：由編碼器和解碼器兩部分組成，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真數(shù)據(jù)有效區(qū)域的識別方法，屬于航空發(fā)動機仿真的技術(shù)領(lǐng)域，具體本申請將仿真數(shù)據(jù)圖像化后，通過簡單的鄰點判斷和迭代循環(huán)，能夠快速遍歷計算域內(nèi)的點，大大提高有效區(qū)域的識別速度。通過逐步標(biāo)記和判斷計算域內(nèi)的點，能...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像標(biāo)準(zhǔn)化采集方法、裝置及設(shè)備，包括獲取樣本齒輪的關(guān)鍵要素訓(xùn)練數(shù)據(jù)；將關(guān)鍵要素訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入不同類型的分類器進(jìn)行訓(xùn)練，并從訓(xùn)練完成的分類器中篩選出目標(biāo)分類器；將待檢測齒輪的測量參數(shù)輸入目標(biāo)分類器，并獲取目標(biāo)分類器所輸出的拍攝光...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋墩表面裂縫三維分布圖生成方法、裝置及設(shè)備，涉及橋梁裂縫識別技術(shù)域，該方法包括采用圖像拍攝設(shè)備環(huán)繞拍攝橋墩表面，得到多視角的橋墩表面RGB圖像；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述橋墩表面RGB圖像進(jìn)行裂縫檢測，生成橋墩表面二值化裂縫蒙版...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及無人機反制領(lǐng)域，具體是一種激光反無人機系統(tǒng)激光安全控制方法。本方法首先建立被防護(hù)區(qū)域的三維布局模型，然后結(jié)合目標(biāo)信息、設(shè)備信息以及被防護(hù)區(qū)域的三維布局模型，計算空域通視安全度、視域目標(biāo)安全度、屏蔽區(qū)域安全度，并引入目標(biāo)威脅度，最后...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于webGPU的數(shù)字孿生三維場景建模方法，涉及三維場景建模與圖形計算技術(shù)領(lǐng)域，從稀疏點云、視頻紋理序列、場景語義標(biāo)簽圖及結(jié)構(gòu)邊界元組中異步采樣多源感知數(shù)據(jù)，并通過歸一化算子生成六維結(jié)構(gòu)單元組；構(gòu)建以節(jié)點表示構(gòu)件實體、邊表示約束...
								
        
							
        
							
						
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