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乐器;声学设备的制造及制作,分析技术
  • 本发明涉及植被覆盖度测量技术领域,具体为一种基于无人机遥感的植被覆盖度测量系统及方法;本发明通过第一覆盖度测量模型对路面的测量图像进行识别,获得存在植物落叶的区域,计算得到路面落叶覆盖度,再结合多方面影响因素得到路面落叶清扫指数;通过第二覆...
  • 本发明公开了一种基于比色敷料的颜色信号识别系统,包括:具有不对称结构的复合敷料,所述复合敷料包括能够根据接触液体的pH值产生视觉颜色变化的功能层;移动终端,用于采集贴附于目标表面的所述复合敷料的图像;图像处理模块,部署于移动终端上,用于调用...
  • 本发明实施例公开了一种身份识别方法、装置及设备,所述方法包括:接收到针对目标对象的身份识别请求;响应于所述身份识别请求,获取与所述目标对象对应的检测图像;利用预先训练的识别模型中的特征提取网络,对所述检测图像进行特征提取处理,得到第一图像特...
  • 本申请公开了一种基于改进特征提取的水稻籽粒高光谱图像分类方法,其特征在于,包括如下步骤:利用高光谱成像设备获取包含水稻籽粒的高光谱图像数据立方体,所述高光谱图像数据立方体具有空间维度H×W及光谱维度C,并为每个样本赋予品种类别、品质等级或纯...
  • 本发明公开了一种基于智能化的预制菜生产安全监管方法及系统,旨在通过先进的数据分析和实时监控提高预制菜生产的安全性和质量。首先,评估各供应商原材料的质量及其稳定性。进一步,周期性评估预制菜原材料对预制菜生产的安全性,并选择原材料供应商,从而确...
  • 风云3F卫星影像自然水域提取与异常扩张监测方法,包括以下步骤;步骤1:获取多通道反射率数据,通过标记、插值、可迭代外推策略,输出时空连续的逐日无云多通道反射率数据;步骤2:对步骤1输出多通道无云反射率数据开展自适应水体提取,生成250m与1...
  • 本发明公开了一种基于可训练多层RBF‑Chaotic神经网络的医学影像内容提取方法,该方法为基于可训练多层RBF‑Chaotic神经网络对医学影像内容进行提取;可训练多层RBF‑Chaotic神经网络为通过对LeNet‑5网络结构进行简化得...
  • 本发明公开了一种基于图神经网络的企业级智能点巡检识别分析系统,包括:点巡检标准管理模块,用于建立点巡检标准库与统一编码体系,生成点巡检路线;巡检任务生成与执行模块,用于生成周期性点巡检任务集合;数据上传与分析模块,用于将巡检数据通过企业网络...
  • 本发明公开了一种基于Transformer建模与多尺度动态滤波的图像去雪方法,包括以下步骤:建立包含雪景图像及对应无雪图像的数据集;构建一个融合全局Transformer建模与多尺度动态滤波的图像去雪网络,图像去雪网络记为TranFusio...
  • 本发明提出了一种融合语义分割与边缘检测的轮廓提取方法和系统,涉及图像处理技术领域,包括:对待测障碍物的实时检测图像进行多尺度特征提取和融合,结合像素级空间语义注意力机制进行像素级向量交互,得到待测障碍物对应的语义掩码轮廓点集;并对实时检测图...
  • 本发明提供了一种智能考勤管理系统及方法,涉及自动化办公技术领域,系统包括多源考勤数据获取模块、项目进展数据获取模块、项目投产要素确定模块、项目联动管理分析模块和智能响应决策执行引擎。本发明将员工生物特征、实时定位与项目标识直接关联,并融合项...
  • 本发明公开了一种基于双分支协同与感知一致性表示的视频特征提取方法,该方法针对4D高斯泼溅(4DGS)视频数据的强异构性,构建感知一致性高斯表示,将异构的几何与外观参数统一映射到感知对齐的RGB点云空间;采用几何‑外观联合重要性采样策略对高斯...
  • 本申请公开了一种基于深度学习的道路裂缝分割方法、装置、电子设备及程序产品。该方法采用两条协同且功能互补的处理路径对待分割图像进行并行处理,以获取相应的特征信息:一方面,将待分割图像转换为包含空间位置信息的特征序列,并对其进行全局语义建模,得...
  • 本发明提供一种基于无人机的草场修复评估方法及系统,涉及草场生态监测技术领域,方法包括:获取待修复草场的原始高光谱图像;对预处理后的原始高光谱图像进行零填充和滑窗分割操作;构建包含光谱分支模块与空间分支模块的双分支卷积神经网络模型;将草场修复...
  • 本发明公开了一种基于先验知识的无监督水稻制图方法,包括构建PSS‑Unet深度学习框架,利用Sentinel‑2移栽期影像,通过RiceTcolour‑CIE色度变换与NDWI水体掩膜自动生成初始伪标签;将伪标签分别与时序光学、时序雷达及S...
  • 本发明公开了一种基于局部结构感知自注意力的脉冲神经网络及其应用,属于类脑计算与深度学习领域;针对现有脉冲神经网络在下采样过程中存在的信息损失以及全局自注意力机制的计算冗余问题,本发明第一,构建脉冲响应池化层,融合最大池化与筛选后平均池化特征...
  • 本发明公开了一种主动增量学习的视觉检测方法,该方法包括:获取待检测目标的当前图像数据;将当前图像数据输入至预先训练的视觉检测模型,得到当前图像数据对应的检测结果,其中,视觉检测模型是基于历史图像数据集训练得到的;基于检测结果,判断当前图像数...
  • 本发明涉及一种图像篡改定位方法、装置、设备及存储介质,方法包括:从输入图像分别提取出两类初始特征,分别为空间特征和高频特征;将两类特征分别送入冻结参数的预训练的视觉骨干网络,并在视觉骨干网络的各层前引入两组可学习提示词向量分别作用于空间分支...
  • 本申请涉及一种视线方向估计方法、装置、设备、存储介质和程序产品,包括:构建动态稀疏特征提取器和信息富集增强模块;通过所述动态稀疏特征提取器对目标输入图像进行特征提取;将目标输入图像迭代输入至各子网络模块,将前一子网络模块提取的特征传递至后一...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于深度学习模型的浮游生物图像增强方法。所述方法包括以下步骤:获取待增强的浮游生物的原始图像;通过深度学习模型解析原始图像,提取浮游生物壳纹、鞭毛形成周期性的纹理空间排布特征,及叶绿素主导的色素区域的...
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