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  • 本发明涉及风电叶片制造技术领域,具体公开了一种基于图像识别的风电叶片生产缺陷分析方法。所述分析方法基于高空排布工业相机实时抓拍的叶片生产过程图像,以及手持照相设备实时抓拍的叶片生产过程图像,对两种场景的图像执行独立的解析过程;其中,对图像的...
  • 本发明公开了一种基于视觉的乳制品废水絮凝体检测方法,涉及絮凝体视觉检测领域,旨在解决乳制品废水絮凝体图像类间差异小,现有技术在全局信息建模与多尺度特征融合上存在局限、分类精度不足的问题,采用的技术方案是,提出基于Vim的多尺度自适应融合模型...
  • 本发明涉及图像检测技术领域,公开了基于云边协同的输电线路隐患图像检测方法、系统及介质,基于云边协同的输电线路隐患图像检测方法,包括以下步骤:步骤S101,确定日照骤降时刻及遮光幅度;步骤S102,提取惰性残留系数与温度残差序列;步骤S103...
  • 本发明公开了基于人工智能的复合调味品质量监测系统,包括图像数据获取模块、构建复合调味品质量监测模型模块、模型性能优化模块和复合调味品质量智能监测模块。本发明涉及图像识别的技术领域,具体是指基于人工智能的复合调味品质量监测系统,本方案创新性地...
  • 本发明属于图像分类识别处理技术领域,涉及一种基于多尺度空频域特征增强的战例目标识别方法,建立由双路径空域特征提取器DP‑SFE、多尺度频域特征增强模块MS‑FDFEM和空频域特征融合模块SFFFM构成的多尺度空频域特征融合网络MSSFFF‑...
  • 本发明涉及计算机视觉与图像处理技术领域,公开了一种少样本目标计数方法、系统、设备及介质,其中方法包括:输入查询图像和参考样本框,结合深度残差网络和编码器提取深层特征图;将深层特征图输入频率增强模块,采用空域语义引导频域激励的并行处理架构,利...
  • 本发明涉及基于深度学习的菌落智能分析方法、装置及存储介质,应用于微生物检测与图像分析技术领域,包括:基于YOLOv11深度学习模型,结合迁移学习方法,针对菌落图像的特点进行模型优化,显著提升了菌落检测的精准度与鲁棒性,能够有效解决菌落重叠、...
  • 本发明公开了一种基于人工智能的内镜下胃肠道图像检测识别系统及方法,属于医学图像检测技术领域,包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、病变检测模块、病变识别模块、模型训练模块、结果输出模块、数据存储模块、人机交互模块和质量评估模块:所...
  • 本发明公开了一种传统民居装饰价值因子构建与分类的方法及系统, 通过多源数据采集获取装饰图像和点云数据, 经语义分割和标准化处理后生成装饰元素数据集; 提取多层次特征构建函数依赖图, 利用大型语言模型进行过滤和重排序优化; 基于优化后的函数依...
  • 本发明提供基于多种特征融合的胶质瘤影像分割方法及系统,涉及医学影像处理技术领域,所述方法包括:对多模态影像数据进行预处理,获得空间对齐的多模态影像数据;基于空间对齐的多模态影像数据,分别提取术前影像的纹理与代谢特征、术中锥束CT影像的灰度梯...
  • 本发明涉及一种基于CNN和GCN的火星高光谱图像分类方法,属于遥感图像分类技术领域。所述方法包括:构建包含CNN分支和GCN分支的双分支混合神经网络;其中,CNN分支为轻量化网络结构,包括去噪降维模块、深度可分离卷积以及多尺度卷积模块;GC...
  • 本发明公开一种三重级解耦报告学习的颞下颌关节双位置图像识别方法,引入了基于注意力机制的SAF模块,以闭口和开口特征之间的位置变化,从而导出能够捕捉精细的双位置动态的全局视觉表征;基于LLM的分解模块LID,预先基于与任务相关的先验知识进行信...
  • 本发明属于计算机视觉与深度学习技术领域,公开了一种无参注意力图像分类网络及方法,包括局部特征增强模块LFEM,利用自适应池化方式在相邻局部区域中,提取出通道和空间的局部增强特征;全局特征增强模块GFEM,采用能量函数来一次性获取跨通道和空间...
  • 本发明涉及工业生产线视觉防呆监控方法、装置、设备及存储介质。方法包括获取工业生产线的实时监控图像,对所述实时监控图像进行图像预处理和要素提取,得到防呆监控要素;对所述防呆监控要素进行类型识别,生成错误事件标识集;对所述错误事件标识集进行流程...
  • 本发明公开了一种适配少样本场景的美食分类深度学习方法,包括:获取少样本美食分类数据集,对少样本美食分类数据集中的原始图像进行预处理增强得到图像x,构建RL‑Clip模型对图像x进行特征处理,最终获取的美食分类概率矩阵,其次对图像处理过程优化...
  • 本发明公开了一种基于开集域适应的跨场景高光谱图像分类方法,首先获得源域数据及目标域数据,通过对齐编码器得到源域和目标域数据的对齐特征,通过本征编码器得到目标域数据的本征特征,将源域对齐特征经分类器得到源域数据的分类预测结果;将目标域数据的对...
  • 本发明公开一种基于分级深度学习的贝母自动化鉴别系统及方法,涉及中药材智能检测技术领域。系统包括:硬件集成与图像采集模块、图像处理与目标定位模块、分级鉴别算法模块。其中,针对相似度较低的松贝与平贝类别对,采用ConvNeXt‑; Tiny网络...
  • 本发明涉及机器视觉检测技术领域,公开多规格纸牌图像识别与包装参数自适应方法及系统,该方法构建规格特征库,基于度量学习识别规格类别,通过三层级参数融合与少样本微调实现快速换产,设置异常预警支持新规格录入,换产时间缩短至2分钟以内,识别准确率达...
  • 本发明涉及带灯按钮识别技术领域,且公开了一种基于孪生网络的配电柜带灯按钮状态识别方法,包括步骤:S1、模型的训练流程,所述S1包括:S11、数据准备与预处理,所述S11包括:S111、采集原始图像:使用工业相机或其它图像采集设备,在不同光照...
  • 本发明公开了一种深度学习与机器视觉融合的智能识别方法及系统,涉及工业视觉缺陷检测技术领域,包括:获取被检测工件的原始展开灰度图像并进行归一化处理,以获得统一亮度尺度的图像数据;基于各列亮度最高的位置确定高亮中心分布,并在高亮中心周围截取局部...
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