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  • 本发明实施例提供一种基于图像识别的粉尘污染检测方法及系统,属于图像处理技术领域。所述方法包括:获取待检测区域的粉尘图像群,并基于预设筛选规则从所述粉尘图像群中确定目标图像;对所述目标图像执行预处理,以得到粉尘二值化图像;基于所述粉尘二值化图...
  • 本申请实施例提供一种基于主动热激励多模态融合的水稻穗部表型检测方法及系统,该方法包括:S1:多模态时序图像采集:对水稻穗部进行主动热激励,并在停止加热后的冷却阶段,同步采集同一视场下图像序列;S2:构建双流多模态特征融合检测模型,包括双流骨...
  • 本发明公开了一种融合遥感影像时序信息的灌区地物要素集成学习分类方法,包括:获取并分析多时相遥感影像特征序列及辅助数据,构建灌溉事件对齐的时序特征;从多时相遥感影像特征序列中识别候选跳变点,从辅助数据中获取其对应的同期辅助降雨数据,当满足预设...
  • 本申请涉及一种基于部件挖掘与整体重建的弱监督目标检测方法及系统,包括:挖掘图像级类别标签的多个目标部件,对从训练图像提取的检测区域进行跨图像聚类,得到多个聚类簇;计算每一聚类簇的平均视觉嵌入与各目标部件的文本嵌入的距离,确定各平均视觉嵌入的...
  • 本申请公开了一种基于叶片外观表型多维特征的SPAD值估算方法、系统、设备及介质,主要涉及SPAD值估算技术领域,用以解决现有方案引入的多维特征过多,易引发“维度灾难”与过拟合的问题。包括:对数码图像进行前后景分离,获得叶片前景图像;从叶片前...
  • 本发明公开了一种基于低秩稀疏矩阵分解的图像数据不确定量化方法,包括:图像数据预处理阶段,对图像数据进行采集和矩阵化:将多张污染图像展平为列向量并按顺序排列,构成一个观测矩阵,观测矩阵的行数对应污染图像的像素点数量,列数对应污染图像的数量,对...
  • 本申请实施例提供一种数据集生成及标注、模型训练、图像生成方法、设备。该方法包括:确定数字人角色的角色参考图中的特征参考,根据参考特征进行不同姿态的角色图像的生成处理,得到数字人角色的不同姿态的多张角色图像,并基于数字人角色的不同姿态的多张图...
  • 本发明涉及多模态训练技术领域,尤其涉及一种多模态模型训练方法、图文匹配方法、装置、设备及介质。本发明基于无标注图像,与训练样本中的标签文本构建无标注样本,以无标注样本增大多模态模型训练所需的负样本数量,在无标注图像数量足够的情况下,可以构建...
  • 本申请公开了一种工业质检对抗攻击防御方法、装置、电子设备、介质及程序产品,涉及解决如何有效且低成本地防御对抗攻击的问题。本申请实施例的工业质检对抗攻击防御方法包含:通过视觉传感器采集工业产品的图像数据;将与所述工业产品或材料的缺陷相关的图像...
  • 本申请公开了一种车道线检测模型的训练方法、系统及电子设备。其中,该方法包括:目标客户端接收服务器下发的车道线检测模型的初始权重,并依据初始权重和目标客户端的本地训练集训练车道线检测模型,得到新模型权重,其中,新模型权重为目标客户端对车道线检...
  • 本发明属于生物信息处理及应用技术领域,具体涉及一种基于自监督时空对比学习的自闭症检测模型训练方法,包括:获取若干名受试者脑部静息态的功能磁共振图像;针对每一名受试者脑部静息态的功能磁共振图像,从功能磁共振图像中提取多个选中区域的子图像,并依...
  • 本申请涉及医学图像处理技术领域,公开了一种基于弱监督学习的卵巢超声图像像素标注系统及方法。系统包括:输入模块,用于获取包含边界框弱标签的卵巢超声图像;特征提取模块,采用卷积神经网络结合特征金字塔网络,对卵巢超声图像进行特征提取,得到图像特征...
  • 本申请实施例提供了一种成像可视化方法、装置、设备、存储介质及程序产品。成像可视化方法包括:获取模型训练数据,模型训练数据包括至少一个成像需求文本、以及与各个成像需求文本相对应的图像集合;利用待训练的成像模型对模型训练数据进行处理,确定至少一...
  • 本发明公开一种渔船捕捞作业类型识别方法、捕捞管理方法及系统,涉及渔业管理技术领域。本发明包括提取得到每个捕捞作业类型状态下样本渔船的速度特征向量和密集分布区域特征向量;构建基于HHO‑XGBoost的作业类型判别模型,并使用样本渔船在每个捕...
  • 本申请实施例公开了一种驾驶场景图文对生成方法、装置、电子设备、存储介质及产品。该方法包括:获取驾驶场景图像集及驾驶场景分类规则;将驾驶场景图像集中的每张驾驶场景图像及驾驶场景分类规则输入至预先构建的场景描述文本确定模型,获取场景描述文本输出...
  • 本公开提供了一种三维重建模型的训练方法、三维重建方法、训练装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,涉及计算机技术领域。该方法包括:基于输入图像中像素的预测像素值与真实像素值的差异,计算像素的重建误差;根据像素的重建误差,确定像素...
  • 本发明公开了一种基于扩散模型的图像样本扩充方法,利用预训练过程训练扩散模型;利用优化训练过程训练参数优化模型;参数优化模型中的编码器用于输出特征向量F;N个映射器用于输出N组矩阵增量A和矩阵增量B;将矩阵增量A和矩阵增量B输入到交叉注意力层...
  • 本发明属于计算机视觉领域,公开了一种场景与任务双条件化的视觉混合专家模型构建与推理方法。本发明包括数据增强与集合构建、场景编码器预训练、多任务训练数据集构建、初始混合专家模型构建、端到端联合训练及推理六个步骤,构建了融合场景语义与任务语义的...
  • 本发明属于计算机视觉领域,公开了一种表示空间遮挡预测的低显著性场景自监督学习方法。本发明首先从城市场景视频中抽取多视角图像序列信息,通过结构变化度量机制筛选覆盖不同角度和时间维度的图像序列;再对序列进行时空域结构化渐进遮挡,在避免关键结构完...
  • 本发明涉及数字图像处理技术领域,具体公开了一种基于多尺度深度学习网络的边坡病害识别方法及系统,所述方法包括生成标签二值图像,提取坡面冲刷目标的轮廓点集,得到归一化的目标轮廓特征向量;将目标轮廓特征向量进行线性映射与空间扩展,得到融合图像;构...
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