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  • 本公开提供了一种鼻息肉病理切片图像识别方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能与数据处理技术领域。实现方案为:采用域泛化模型,对第一检测对象的第一视野下的鼻息肉病理切片图像进行域泛化,得到鼻息肉病理域不变特征图;采用细胞分类模型和组织区...
  • 本申请公开了一种混凝土裂缝智能识别与损伤量化评估方法及系统,涉及计算机视觉领域。所述方法包括:获取混凝土结构的裂缝图像;基于双分支网络对裂缝图像进行特征提取和像素级分割,获取裂缝像素掩膜;其中,双分支网络包括坐标感知的空间分支、语义分支和特...
  • 本申请提供一种单晶体材料表面缺陷智能识别方法,包括:采集多个表面具有缺陷的单晶体材料图像数据,得到单晶体材料图像数据集;以YOLOv5s模型为基础建立初始YOLOv5s模型,并对所述初始YOLOv5s模型嵌入注意力模块,调整训练集数据中的特...
  • 本申请涉及一种基于多视角的外观缺陷检测方法、装置、设备及存储介质,应用于多视角检测系统的控制模块,多视角检测系统还包括:检测平台、多光源照明设备、图像采集单元,检测平台上放置有待检测对象,该方法包括:通过多光源照明设备采用不同光源依次对待检...
  • 本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域,且公开了一种基于大语言模型的3D工件可解释分类方法,首先利用持久同调技术从3D工件点云中提取具有明确几何意义的拓扑特征,随后,基于拓扑特征的持久性值进行分析,以区分出关键拓扑特征与噪音拓扑特征,在此基...
  • 本发明提供了一种造纸湿浆包装机木制托板的纸板状态监测方法及系统,属于自动化监控技术领域。所述方法包括:通过RTSP协议获取现场网络摄像头的原始图像,并进行标准化预处理;采集不同光照下有纸/无纸状态的预处理图像,构建训练集并训练卷积神经网络模...
  • 本说明书实施例提供一种检测图像的方法及计算设备,该方法包括:将待检测的第一图像分割成多个图像块;对各个图像块进行频域分析,得到各个图像块对应的各频域分析结果;基于各频域分析结果,从多个图像块中,确定出满足预设筛选条件的若干第一图像块,其中,...
  • 本说明书实施例提供一种检测图像的方法及计算设备,该方法包括:通过指定分类网络,处理待检测的第一图像,得到若干指定网络层对应的注意力图,其中,若干指定网络层为,指定分类网络中的基于注意力机制的网络层,注意力图表征第一图像的各区域对分类任务的重...
  • 本发明公开了一种结合边界特征生成与超球面约束的强泛化分类方法,利用库内已知型号样本训练原型网络,为每个类别学习一个原型,以初始化特征空间;对特征提取网络所提取的深度特征,依据其与本类原型的距离进行排序,筛选靠近分类边界的特征点并施加定向扰动...
  • 本发明公开了一种用于少样本图像分类的记忆增强多层提示学习方法,包括:构建可学习的全局与多层局部文本提示,用以学习图像的全局和局部表征;构建动态跨样本多层特征记忆库,并利用一个稀疏交叉注意力增强模块对原始局部特征进行增强以生成高判别力特征;通...
  • 本发明公开了一种基于多尺度血管特征的缺血性脑卒中眼底图像分类方法,包括以下步骤:通过特征提取模块,逐步提取眼底图像的多个尺度的血管特征;通过特征融合模块,逐步融合不同尺度的血管特征;通过分类识别模块,根据融合的多尺度血管特征,实现正常和缺血...
  • 本发明涉及一种基于RoPE算子局部特征聚合的城市车载点云林木分类方法,属于摄影测量与遥感技术领域。本发明采用了ROPE算子技术,对邻域各点的相对坐标和原始特征进行编码建立权重关系,帮助模型来区分树干细微特征,并利用编码算子进行二次局部特征动...
  • 本申请公开了一种全视野切片图像的判读方法,通过训练后的神经网络模型对全视野切片图像进行推理得到用于表征全视野切片图像的全局分类结果的第一分类信息及用于表征全视野切片图像中各感兴趣区域的分类结果的第二分类信息,神经网络模型包括:病变细胞识别模...
  • 本发明公开了一种基于深度学习方法的开关柜内红外异常发热点检测方法、系统及可读存储介质,包括:S1、采集具有异常发热点的开关柜红外图像;S2、对采集的开关柜红外图像进行标注,构成原始数据集;S3、将数据集划分为训练集和测试集;S4、通过搭建好...
  • 本申请公开了一种视觉检测方法、装置、计算机设备及存储介质,通过光照补偿、去噪、背景抑制等预处理步骤有效提升图像质量;通过对比度增强进一步放大潜在目标区域的局部灰度差异;引入预训练的卷积神经网络,卷积神经网络采用YOLOv5网络结构,结合多尺...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的财务票据智能分类方法及装置,其中该方法包括:接收财务票据图像;将财务票据图像输入至预先训练好的卷积神经网络模型,输出财务票据类别;所述卷积神经网络模型包括残差特征编码器和分类器;残差特征编码器用于提取财务票据图...
  • 本发明涉及基于图像超分和特征部件注意力的细粒度图像分类方法、系统及应用,构建改进的细粒度图像分类网络,包括顺次设置的骨干网络、特征部件注意力模块和超分‑识别模块,超分‑识别模块包括两个输出头,一输出头与骨干网络的输入端连接;训练改进的细粒度...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的医学影像病灶自动识别系统,涉及医学影像智能分析技术领域;支持CT、MRI、X光设备接入,适配多种影像格式并进行校准以保持物理意义一致;采用去噪‑归一化‑裁剪三级流程,处理影像伪影,统一感兴趣区域尺寸;采用多分支...
  • 本申请提供一种车辆的故障处理方法。将获取的车辆图像集中的车辆图像进行拼接得到拼接的结果数据;再对车辆图像集按照工位筛选该工位对应的目标故障检测模型,来对该工位的车辆图像进行故障检测,得到工位故障检测结果,这样各个工位均对应得到相应的工位故障...
  • 本发明提出一种基于状态空间和多尺度动态融合的缺陷识别方法及模型,本发明的缺陷识别模型包括预处理网络、主干网络和分类头,其中特征提取层采用CBAM混合注意力机制、状态空间模型与时序自适应融合策略,建立了ResNet‑Mamba混合结构,具体地...
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