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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開的屬于深度學(xué)習(xí)、計算機視覺與遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于HSNet模型的航空遙感圖像目標(biāo)檢測方法，包括具體步驟如下：S1：構(gòu)建航空遙感圖像目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集；S2：構(gòu)建多尺度上下文特征增強提取器；S3：構(gòu)建自適應(yīng)特征精煉融合器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于認(rèn)知引導(dǎo)的通用型無監(jiān)督圖像篡改定位系統(tǒng)及方法，屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明所提出的系統(tǒng)包括：雙階段語義原型構(gòu)建模塊、因果干預(yù)與異常激活模塊和異常轉(zhuǎn)提示適配器模塊；所述方法包括：在訓(xùn)練階段：從大量真實圖像中提取多層語義特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了葡萄酒產(chǎn)地智能識別方法及系統(tǒng)，所述識別方法包括以下步驟：收集不同產(chǎn)地的葡萄酒樣品，通過螺旋下降的方式隨機采集葡萄酒樣品的至少三個光譜數(shù)據(jù)，并繪制光譜圖，對光譜圖進行預(yù)處理后，利用識別模型對光譜圖進行特征變量提取和預(yù)測分類，生成溯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及墻板檢測技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種多層竹木墻板在線視覺檢測系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)中包括多維信息融合模塊、基準(zhǔn)場紋理分析模塊、統(tǒng)計異常標(biāo)識模塊、時序熱激勵模塊、等溫線形態(tài)識別模塊及特征匹配分級模塊，對多光譜圖像集的可見光波段信號與近紅外波段信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高光譜的多種作物含水量估計方法，包括步驟：采集設(shè)定區(qū)域的高光譜數(shù)據(jù)，對采集高光譜數(shù)據(jù)區(qū)域的作物設(shè)置采樣點和采樣方案，獲得作物含水量；根據(jù)高光譜數(shù)據(jù)進行感興趣區(qū)域提取和數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲得不同作物的高光譜數(shù)據(jù)，根據(jù)作物的高光譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于自適應(yīng)難點驅(qū)動半監(jiān)督學(xué)習(xí)的礦物3D影像語義分割方法及系統(tǒng)，屬于語義分割技術(shù)領(lǐng)域，解決了礦物3D影像分割類別分布不均、無標(biāo)簽數(shù)據(jù)利用率低等問題。包括：對礦物3D影像預(yù)處理，人工標(biāo)注少量樣本；構(gòu)建包含全局語義引導(dǎo)分支、特征細(xì)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于真實3D空間高度預(yù)測的路側(cè)視覺感知方法，屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、獲取路側(cè)圖像，并從路側(cè)圖像中提取2D特征；S2、將2D特征映射為初始3D特征；S3、對初始3D特征進行高度方向的壓縮，生成細(xì)粒度BEV特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向車牌遮擋場景的細(xì)粒度特征匹配車輛重識別方法，包括基于光照感知與自適應(yīng)預(yù)測的車輛檢測階段和基于隱式語義原型感知的細(xì)粒度Transformer特征匹配階段：所述基于光照感知與自適應(yīng)預(yù)測的車輛檢測階段，包括光照感知模塊和自適應(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于優(yōu)先掃描多實例學(xué)習(xí)的腫瘤全視野數(shù)字切片分類方法，屬于計算病理學(xué)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有方法忽略全切片圖像空間結(jié)構(gòu)及跨區(qū)域相似性的問題，設(shè)計雙分支SSM架構(gòu)：空間分支通過比特交織編碼保留原始二維位置信息，跨空間分支基于顯著性評分捕獲相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺與智能監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管廊場景遺留物檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取管廊直方圖；將所述管廊直方圖進行預(yù)處理、特征提取和特征分類得到標(biāo)簽預(yù)測結(jié)果；對所述標(biāo)簽預(yù)測結(jié)果進行提取，得到待檢測興趣區(qū)域；基...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多維聚合機制的皮膚疾病圖像分類方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品。該方法通過獲取待分類的皮膚圖像數(shù)據(jù)，并對皮膚圖像數(shù)據(jù)進行特征提取，得到初始特征；對初始特征施加空間門控處理，得到空間門控特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI視覺算法的污水處理廠水位安全檢測的方法，包括以下步驟：S1：讀取視頻幀進行單幀水位識別，根據(jù)單幀水位識別結(jié)果進行實時數(shù)據(jù)清洗優(yōu)化，并通過多幀融合與自適應(yīng)預(yù)處理抑制液面雜質(zhì)與蒸汽干擾；S2：利用掩碼生成污水池區(qū)域定位，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于YOLO11的光學(xué)遙感目標(biāo)檢測方法，包括：輸入特征經(jīng)過一次卷積操作后獲得特征，特征經(jīng)過四次卷積操作結(jié)合特征增強模塊獲得特征、與，特征、與經(jīng)過多方向空間注意力模塊獲得權(quán)重，經(jīng)過注意力特征融合的加權(quán)求和后，輸出特征進行上采樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于EfficientNet植被圖像識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于計算機視覺與圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過圖像采集以及同步利用激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)，并對采集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；構(gòu)建并利用改進的EfficientNet網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺領(lǐng)域，涉及一種基于視覺識別的落石監(jiān)測方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有方案難以在可靠性、準(zhǔn)確性和經(jīng)濟性之間取得良好平衡，應(yīng)用效果差的技術(shù)問題。本方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的視頻流數(shù)據(jù)及振動波形數(shù)據(jù)；根據(jù)振動波形數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，當(dāng)振動能量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于知識蒸餾的點云分割網(wǎng)絡(luò)輕量化方法，通過將點云與標(biāo)簽信息送入教師模型、學(xué)生模型，以分別獲取第一特征圖以及第一特征圖的點特征重要性分?jǐn)?shù)、第二特征圖，再對第一特征圖、第二特征圖基于重要性分?jǐn)?shù)、標(biāo)簽信息進行分類采樣，進一步處理獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于高壓輸電線路通道隱患目標(biāo)檢測方法，包括：獲取待檢測圖像；將待檢測圖像輸入至隱患目標(biāo)檢測模型，輸出高壓輸電線路通道隱患目標(biāo)的檢測結(jié)果；隱患目標(biāo)檢測模型包括依次連接的聯(lián)合十字交叉注意力的特征提取網(wǎng)絡(luò)、U型深淺層特征融合網(wǎng)絡(luò)和輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像分析的服裝褶皺檢測方法，涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)去噪后的特征圖譜，對褶皺區(qū)域進行初步定位，針對動態(tài)場景下的圖像數(shù)據(jù)進行區(qū)域劃分，得到初步分割的褶皺區(qū)域；通過初步分割的褶皺區(qū)域，對區(qū)域邊界進行優(yōu)化處理，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種無人機遙感輔助的智能節(jié)水灌溉方法及系統(tǒng)，涉及農(nóng)田灌溉領(lǐng)域，所述方法包括獲取土壤濕度圖像、作物生長階段圖像和氣候條件數(shù)據(jù)，通過隨機森林算法分類，得到分類后的農(nóng)田區(qū)域標(biāo)簽；當(dāng)所述農(nóng)田區(qū)域標(biāo)簽顯示土壤濕度低于預(yù)設(shè)的濕度閾值且作物處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于動態(tài)聲紋的保險業(yè)務(wù)身份認(rèn)證方法及設(shè)備，包括：響應(yīng)保險業(yè)務(wù)身份認(rèn)證請求，獲取當(dāng)前時間戳和用戶設(shè)備唯一標(biāo)識，采用哈希算法進行運算，生成具有預(yù)設(shè)有效期的隨機數(shù)字指令，基于用戶注冊時預(yù)設(shè)的方言標(biāo)簽，利用方言口音聚類模型對用戶口音...
								
            
							
            
							
						
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