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  • 本发明公开了一种基于昇腾的多模态医学大模型及医学影像肿瘤分割建模方法。包括步骤:整合多种医学影像数据和专家诊断报告,构建多模态数据集,为模型训练提供丰富信息,全面提升对肿瘤特征的识别与分析能力,进而辅助医生进行更精准的诊断和治疗决策;通过边...
  • 本发明公开了基于分组特征交互的语义分割方法及装置。方法包括步骤一获得原始图像分割后图像块的特征向量;步骤二随机初始化组别特征向量;步骤三将特征向量归类到组别中;步骤四根据图像块的特征向量对每个组别特征向量进行更新得到更新后组别特征向量;步骤...
  • 本发明公开了一种基于双模态RGB‑T与环境感知的牛只核心体温预测方法及系统,包括同步获取目标牛只的红外热图像和可见光彩色图像;将配准后的可见光彩色图像和红外热图像输入至预先训练好的双模态语义分割模型中,识别并分割出牛只的至少一个关键测温部位...
  • 本发明提供的一种基于多尺度交叉融合的遥感图像语义分割方法及系统,涉及遥感图像处理技术领域。本发明通过获取高分辨率遥感图像并预处理后,输入由细节编码路径进行多层级语义特征提取得到细节编码特征,然后将细节编码特征输入多尺度解码路径,得到每一层的...
  • 本申请提出一种内容处理方法、装置、电子设备、芯片和存储介质,涉及人工智能领域,其中,方法包括:通过内容处理模型中串行处理的至少一层卷积层对输入特征图进行特征提取以得到输出特征图;其中,任一卷积层中的多个卷积核采用对应的卷积算法并行对输入特征...
  • 本发明涉及一种基于多源点云数据的高精度单木分割方法,该方法通过无人机与背包激光雷达协同采集构建高密度点云数据集,采用多站点ICP配准和CSF滤波进行数据预处理,基于Enhanced Tree Instance Net网络进行语义分割,通过特...
  • 本申请实施例提供了一种点云分割方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括:根据目标点云中至少一个第一点的位置和为第一点标注的真值类型,确定目标点云中至少一个第二点的分类结果;生成用于表示真值类型和各第二点的分类结果的编码特征;将编码特征和目标...
  • 本公开的实施例提供了一种非对称语义对齐的多模态遥感影像语义分割方法和设备。该方法包括:获取同一区域的配准的光学影像和配准的SAR影像;根据配准的光学影像和配准的SAR影像,生成地物类别掩膜图像集;对配准的光学影像、配准的SAR影像和地物类别...
  • 本发明公开了一种基于多层次一致性约束的自监督少样本医学图像分割方法,属于医学图像分割技术领域,具体步骤包括:提取支撑特征图和查询特征图;进行支撑全局原型提取;生成初始预测图后结合三层约束进行联合优化;通过特征一致性约束提升几何不变性和特征稳...
  • 本发明公开了一种面向医学图像的多层次多视野多模态分割方法,涉及计算机视觉技术领域,包括采集PET/CT图像、PET图像和CT图像并进行标签标注,构建训练数据集;构建3MU‑Net网络模型,并利用训练数据集进行训练,获得目标分割模型;目标分割...
  • 本发明涉及一种肺癌CT图像中高异质性肿瘤图像的分割方法、设备及介质,对输入的肺部CT图像,使用改进的FR‑CNN感兴趣区域提取网络进行目标器官区域检测,获取包括目标区域的统一的外接矩形框,并进行裁剪,获得感兴趣区域图像;将感兴趣区域图像输入...
  • 本发明提供了一种基于多模态融合的滑坡遥感图像分割方法,涉及遥感图像分析与地质灾害监测技术领域。该方法包括:将滑坡遥感图像的多模态数据映射到相同维度,得到各自对应的token序列并低秩压缩,得到特征矩阵并依次解耦和动态加权融合,得到融合特征后...
  • 一种基于卷积网络与关键点建模的大规模点云语义分割方法, 首先通过局部位置卷积模块动态提取并增强点云的局部几何特征;然后,通过全局关键点模块及关键点采样方法捕获点云的长期依赖关系,并显著降低计算复杂度;最后,通过融合模块自适应地聚合局部与全局...
  • 本发明提供的一种牛场场景语义分割方法、装置、设备及介质,包括:获取牛场内道路中央、靠近围栏及障碍物区域的图片;将图片输入到基于改进的SegFormer网络架构建立的牛场图像语义分割模型进行语义分割处理,完成牛场识别,其中:牛场图像语义分割模...
  • 本发明提出了一种提高农业图像分割神经网络鲁棒性的方法,属于农业信息技术领域。本发明针对植物叶片病害分割任务的特性,提出两种针对性对抗攻击方法及对应的防御策略。提出梯度引导高斯扰动攻击,基于梯度绝对值生成敏感区映射,结合高斯核平滑与迭代优化,...
  • 本发明属于刀具磨损识别领域,涉及一种多源不确定性引导的多模态刀具磨损识别与预测网络模型。该多模态刀具磨损识别与预测网络模型,包含识别分支与预测分支,识别分支从刀具磨损图像中识别出刀具磨损区域,并进一步计算出量化的刀具磨损值;预测分支基于多个...
  • 本发明提出一种多尺度特征对比学习的红外目标跨频段图像分割方法,首先构建少样本训练场景并进行数据增强;设计一种端到端分割模型,该模型集成多尺度主干网络、目标感知采样模块、目标感知对比学习模块及多尺度特征融合机制;通过目标感知采样策略为对比学习...
  • 本发明公开了一种基于双层级不确定性引导网络的不完全多模态脑肿瘤分割方法,实现脑肿瘤精准定位。该方法包括以下步骤:S1:对脑肿瘤图像进行预处理与数据增强,通过构造随机模态缺失情况及设置不同缺失比例构建数据集;S2:构建不确定性引导跨域增强模块...
  • 本发明属于自动驾驶环境感知和数据处理技术领域,公开了基于Transformer融合图像语义指导的交通场景点云分割方法,所述方法包括:输入点云数据和图像数据,确定空间位姿关系,根据空间位姿关系将点云数据通过透视投影至摄像头坐标系,获得裁剪后的...
  • 本发明提供一种基于自适应梯度增强与统计阈值的缺陷精准分割方法,涉及数字图像处理与人工智能技术领域,具体步骤包括:S1、获取包含待分割缺陷的缺陷小图;S2、对关心区域进行图像增强处理;S3、基于增强图像的像素统计特征,计算自适应分割阈值;S4...
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