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								      本發(fā)明提供一種農(nóng)作物種植精細(xì)化管理方法和系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：在農(nóng)作物種植區(qū)域中進(jìn)行巡回拍攝，獲得多個(gè)分區(qū)內(nèi)的多個(gè)農(nóng)作物的采樣圖像，并輸入物種識(shí)別模型，獲得農(nóng)作物的物種種類信息和生長階段信息；匯總采樣圖像，獲得具有相同...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于壓縮感知驅(qū)動(dòng)的可自適應(yīng)圖像超分辨率重建方法，本發(fā)明設(shè)計(jì)了可訓(xùn)練的壓縮感知采樣模塊，用于對(duì)輸入圖像進(jìn)行稀疏觀測壓縮，該模塊支持端到端聯(lián)合訓(xùn)練，具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化能力。隨后通過圖像先驗(yàn)分析模塊對(duì)壓縮圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了工業(yè)AI質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域的一種基于改進(jìn)RT?DETR的PCBA焊點(diǎn)缺陷檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、獲取大量的歷史PCBA焊點(diǎn)圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于特征提取層、特征融合層以及預(yù)測輸出層創(chuàng)建焊點(diǎn)缺陷檢測模型；步驟S3、將...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種機(jī)床齒條缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括以下步驟：獲取目標(biāo)齒條的端面圖像；目標(biāo)齒條為弧形齒條，弧形齒條的圓弧面分布有多個(gè)齒牙，端面圖像中包含有多個(gè)齒牙端面的輪廓信息；根據(jù)端面圖像，識(shí)別是否存在第一缺陷特征；第一缺陷特征為...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開面板灰塵與缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域。通過AOI機(jī)臺(tái)拍攝待測面板在測試光源下的報(bào)點(diǎn)光照?qǐng)D和無光源下的報(bào)點(diǎn)無光圖，識(shí)別報(bào)點(diǎn)光照?qǐng)D中包含的所有疑似缺陷點(diǎn)；進(jìn)而從兩個(gè)報(bào)點(diǎn)圖中裁剪出光照待檢子圖和無光待檢子圖，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種紅外弱小目標(biāo)檢測方法，對(duì)獲取的兩幀紅外弱小目標(biāo)圖像A和圖像B進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，并分別進(jìn)行特征提取，對(duì)應(yīng)獲得特征層A1、特征層A2、特征層A3和特征層B1、特征層B2、特征層B3，通過拼接、局部對(duì)比度計(jì)算、...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于跨模態(tài)提示學(xué)習(xí)與視覺引導(dǎo)的印刷電路板缺陷檢測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取無缺陷PCB圖像樣本，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建初始印刷電路板檢測模型；使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)初始印刷電路板檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到印刷電路板檢測模型；使用印刷...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的偏光片缺陷檢測方法及系統(tǒng)，通過獲取待檢測偏光片對(duì)應(yīng)的初始圖像數(shù)據(jù)集合，通過圖像預(yù)處理及特征提取操作從所述初始圖像數(shù)據(jù)集合中提取所述偏光片表面圖像中的缺陷候選區(qū)域特征和所述偏光片表面的紋理分布特征；將所述缺陷候選區(qū)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種視覺輔助下的氣缸組件質(zhì)檢方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集氣缸組件表面上各部件區(qū)域的所有幀圖像，計(jì)算每幀圖像的結(jié)構(gòu)差異度、分解層數(shù)，采用小波變換算法，得到每個(gè)尺度下各方向的小波系數(shù)和子帶能量；確定每個(gè)尺度下...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RGB?D相機(jī)的磁共振掃描平面跟蹤處理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及磁共振掃描跟蹤領(lǐng)域，包括：獲取包含ArUco標(biāo)記的RGB?D相機(jī)數(shù)據(jù)；對(duì)RGB?D相機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行ArUco標(biāo)記的檢測與點(diǎn)云分割，得到標(biāo)記點(diǎn)云；對(duì)標(biāo)記點(diǎn)云進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種雙目視覺測量系統(tǒng)中攝像機(jī)參數(shù)在線調(diào)整方法。該方法包括以下步驟：獲取攝像機(jī)位置數(shù)據(jù)，并調(diào)整相機(jī)間距以設(shè)定立體基線，得到立體基線數(shù)據(jù)；基于攝像機(jī)位置數(shù)據(jù)采集標(biāo)定圖像，并基于標(biāo)定圖像以及立體基線數(shù)據(jù)執(zhí)行雙目...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的常綠闊葉林植被區(qū)劃方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)；根據(jù)遙感數(shù)據(jù)將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)植被地區(qū)；對(duì)每個(gè)植被地區(qū)的常綠闊葉林密度進(jìn)行核密度分析生成核密度表面場，并根據(jù)核密度表面場和對(duì)應(yīng)區(qū)域的建群種組成特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向eVTOL野外環(huán)境的深度學(xué)習(xí)特征提取方法，包括：基于合成數(shù)據(jù)，對(duì)特征檢測模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；基于圖像顯著性檢測方法，對(duì)真實(shí)野外下視訓(xùn)練圖像進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注；利用已標(biāo)注特征點(diǎn)的真實(shí)野外下視訓(xùn)練圖像，對(duì)特征提取模型進(jìn)行訓(xùn)練；將eVT...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開涉及一種隧道滲水檢測識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中，隧道滲水檢測識(shí)別方法包括：構(gòu)建包含多環(huán)境、多隧道類型及多滲水類型的紅外滲漏圖像樣本數(shù)據(jù)庫；基于樣本數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練融合多格式的深度學(xué)習(xí)模型；通過模型對(duì)隧道襯砌濕痕圖像進(jìn)行像素級(jí)實(shí)例分割，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶葉病害檢測領(lǐng)域，具體涉及一種基于輕量化YOLOv8模型的茶葉病害檢測方法。技術(shù)方案包括：采集多種類型的茶葉病害圖像；對(duì)采集的多種類型的茶葉病害圖像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括光照歸一化、幾何增強(qiáng)、光照增強(qiáng)、自適應(yīng)直方圖均衡化、多尺度R...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于面部識(shí)別的智能鎖安全管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，對(duì)用戶面部進(jìn)行多角度圖像采集，得到面部原始圖像；對(duì)所述面部原始圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償和圖像增強(qiáng)處理，得到面部特征圖像組；基于面部特征圖像組進(jìn)行三維重建和微表情提取，得到面部微表情...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于自監(jiān)督表征學(xué)習(xí)的人臉分析方法及系統(tǒng)，該方法包括：1）從數(shù)據(jù)集中獲取人臉圖像，并對(duì)人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理；2）構(gòu)建自監(jiān)督的局部到全局掩碼蒸餾網(wǎng)絡(luò)模型來提取通用人臉表征；其中，通過在線局部編碼器提取可見局部特征Token序列，通過...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及預(yù)警裝置技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種玉米漬澇災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警裝置，包括監(jiān)測箱，所述監(jiān)測箱的下表面固定安裝有插筒，所述插筒的頂端貫穿監(jiān)測箱的底壁與其內(nèi)部相連通。本發(fā)明第二浮頭帶動(dòng)擠桿擠壓空心柱頂端的空氣，然后空氣通過氣筒和氣管進(jìn)入到氣缸的內(nèi)部，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及面向點(diǎn)線面承載體的氣象災(zāi)害預(yù)警方法及系統(tǒng)，涉及氣象災(zāi)害預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)承載體內(nèi)的每個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行定位誤差補(bǔ)償，獲得承載體點(diǎn)坐標(biāo)集；根據(jù)承載體點(diǎn)坐標(biāo)集及用戶的預(yù)設(shè)移動(dòng)速度，獲取用戶達(dá)到每個(gè)點(diǎn)坐標(biāo)的點(diǎn)到達(dá)時(shí)間，獲得承載體氣象數(shù)據(jù)集...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時(shí)空耦合模型的高速公路路域風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括：首先，獲取路域監(jiān)測數(shù)據(jù)，提取其時(shí)間維度與空間維度特征并融合，得到第一路域時(shí)空耦合特征；其次，獲取風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警規(guī)則并提取其第一規(guī)則嵌入特征，對(duì)二者進(jìn)行異構(gòu)特征耦合處理；然...
								
        
							
        
							
						
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