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  • 本申请公开了一种综合管廊巡检方法、装置、设备、介质及移动载体,涉及管廊智能巡检技术领域,该方法包括响应于巡检指令,实时获取三维点云、环境图像和惯性数据;判断对应于目标管廊内壁的三维点云的拟合直线平行率是否小于平行率阈值,和/或环境图像中的目...
  • 本发明提供一种基于多模态特征融合的下肢血管医学图像分类方法,涉及计算机视觉技术领域。本发明借助多模态特征深度融合框架在统一模型中协同完成血管结构的精确分割。通过MDFA多尺度空洞融合注意力机制与BFM双通道特征交互模块的协同优化,从血管形态...
  • 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...
  • 本发明属于煤矸石分级识别领域,具体是公开了一种基于深度学习的煤矸石分级识别系统,系统包括:煤矸石图像采集模块、煤矸石边缘分离模块和煤矸石分类模块。本方案对初始图像进行灰度级反转提升细节清晰度,应用有界和算子实现低亮度区域像素向高亮度区域迁移...
  • 一种基于专家特征融合网络的青少年脊柱侧弯风险预测方法,包括以下步骤:S1、点云数据采集,通过RGB‑D相机采集受试者在Adam前屈试验中的背部点云数据;S2、背部感兴趣区域识别,通过对点云数据进行预处理、物体分割及关键点识别,从而自动获得受...
  • 本发明涉及道路缺陷检测技术领域,尤其涉及一种融合图结构与语义文本模型的道路缺陷分类与检测方法,包括:步骤S1、数据预处理:步骤S2、视觉特征提取与图结构构建:步骤S3、节点与边的内容表征:步骤S4、图卷积、时间序列与注意力机制融合:步骤S5...
  • 本发明公开了基于图结构共识协同的恶性肿瘤影像融合分析方法及系统,包括:接收多模态医学影像数据,提取初始高维特征向量并投影至多个独立潜在语义子空间;通过双重显著性评估机制计算特征影响值与维度判别分数,加权节点特征并调制边权重,构建样本特异性初...
  • 本发明公开了一种基于微调代理层的多模态大模型小样本图像分类方法及系统,首先收集包含类别标签的图像数据集,确保数据集中包含图像及其对应的文本描述或类别标签;再加载预训练的由图像编码器和文本编码器组成的多模态大模型;冻结预训练模型的全部参数,并...
  • 本发明公开了一种用于飞针的高效mark识别方法,包括建立拼板分区模型、为每个区域设计差异化的识别策略、实施动态识别流程和计算最终位置坐标,基于对拼板不同区域的特性分析和动态调整机制。根据各区域的特点选择最具代表性和稳定性的点作为基准,以提高...
  • 本发明公开了一种基于自监督重构与多尺度特征融合的无对比缺陷检测方法,涉及图像处理技术领域。本发明包括:获取仅包含正常样品的图像数据集作为训练集,并对训练集中的图像数据进行图像预处理;构建多尺度记忆增强自编码器网络,包括编码器、记忆模块和多尺...
  • 本发明提供了一种基于Lasso正则化动态集成的视觉语言模型零样本分类方法,具体包括:步骤S1,构建包含多个预训练视觉编码器的模型池;步骤S2,在训练阶段,利用Lasso正则化的稀疏特性,从模型池中自适应地筛选出对当前任务贡献显著的模型子集,...
  • 本发明提出了一种基于深度学习的航空安检行李图像分析方法。先依据安检设备的安检模式自动匹配图像预处理策略,对初始行李图像预处理后,通过三个并行神经网络分支提取同一图像的不同视角特征图,结合安检模式经跨尺度注意力机制拼接生成多尺度融合特征图;再...
  • 本公开的实施例公开了一种耗材的视觉识别模型训练、识别与校对方法及装置。所述训练方法通过采集耗材图像并结合台面基准十字线定位,经自适应中值滤波等预处理后,提取耗材的全局与局部特征构建第一特征数据集;特别地,通过筛选多类型共存的目标图像,执行基...
  • 本发明提供了一种基于灰度图像特征的重力场适配区选取方法,包括将重力场数据转换为灰度图像;采用滑动窗口的方式遍历灰度图像,每个窗口获得一个子区域;计算每个子区域的灰度特征,所述灰度特征包括粗糙度、对比度、方向度、灰度差分统计均值、灰度差分统计...
  • 本申请涉及一种基于增量学习的图像分类方法,包括以下步骤:采集多模态数据集并划分为基础数据集与增量数据集;所述多模态数据集至少包括图像数据和文本数据;构建图像分类模型;将所述基础数据集输入至图像分类模型中进行训练,保存训练权重,之后再将所述增...
  • 本发明涉及道路病害智能检测技术领域,公开了一种道路病害识别方法及系统,该方法包括以下步骤:基于YOLO11模型构建病害识别模型;采用三维探地雷达采集样本道路的三维探地雷达图像,基于样本道路的三维探地雷达图像得到训练用数据集;其中,训练用数据...
  • 针对视觉‑语言模型在小样本学习和领域自适应中存在的特征漂移、训练‑测试不一致及预训练知识丢失问题,提出了一种基于自适应对比投影的多模态提示调优图像分类方法(MPAC)。该方法通过设计正则化对比投影(RCP)模块,采用主投影分支与对比正则化分...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的乳腺钼靶身份不变的时空特征提取方法,具体的实施过程为:进行多中心数据预处理与标准化;建立多因素输入模型,融合影像特征、时间间隔和身份辅助特征;构建基于自注意力的交叉视图融合模块,实现MLO和CC视角的特征互补与...
  • 本申请公开了一种基于雷达距离‑多普勒成像特征的智能干扰识别方法,涉及雷达信号处理技术领域。包括:对雷达距离‑多普勒二维像数据进行特征提取,得到初始特征;对所述初始特征进行归一化处理,得到训练样本集和测试样本集;将所述训练样本集输入支持向量机...
  • 本发明属于图像处理技术领域,具体涉及一种语义引导的核低秩稀疏保持投影的高光谱图像分类方法,该方法首先获取高光谱图像的训练样本集和测试样本集,并计算其核矩阵与交叉核矩阵;进而构建一个融合了稀疏重构误差项、稀疏正则化项、语义引导低秩约束项和空间...
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