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基于相互全局上下文注意力机制的单样本目标检测方法
本发明提供了基于相互全局上下文注意力机制的单样本目标检测方法,通过构建用于提取图像特征的特征提取模块、用于图像的上下文特征的全局上下文特征模块、用于从图像的上下文特征中获取图像的通道级依赖信息的迁移模块、用于融合图像的通道级依赖信息与特征的融合模块、用于生成可能存在目标类别的区域的区域建议模块,以及用于输入支持图像的特征与查询图像感兴趣区域特征、输出两者是否为同一类别的概率的全连接类别无关分类器,实现了提高单样本目标检测方法的精确度的功能。本发明的模型不经过重新训练即可实现对新类别的分类,在单样本的条件下能够获取更好的检测效果。
一种基于微光学器件的端到端光电检测系统及方法
本发明公开了一种基于微光学器件的端到端光电检测系统及方法,旨在提供一种无需通过图像重建便能从视觉传感器直接提取图像分析结果的基于微光学器件的端到端光电检测系统及方法。它包括以下步骤：步骤一,目标物体发出或反射出光学信息；步骤二,微光学器件对光学信息进行初步的信号处理；步骤三,视觉传感器采集经微光学器件初步处理的图像,并直接分析得到所需要的光电检测结果。本发明的有益效果是：使视觉传感器具备智能化的分析处理能力,同时减小光电检测的计算量,达到了无需通过图像重建便能从视觉传感器直接提取图像分析结果的目的。
基于改进K-邻域算法的配网电力线点云提取方法及系统
本发明提供一种基于改进K-邻域算法的配网电力线点云提取方法及系统,该方法包括：S1、获取目标电力线点云数据,在目标电力线可辨识部位选择一个点作为起算点,所述目标电力线为高度低于预设阈值的低矮配网线路或低电压输电线路；S2、由起算点出发向不同方向进行K邻域搜索,判断邻域中的点是否满足预设条件,将满足预设条件的点存储到对应的电力线点集中；S3、重复执行步骤S2,直至邻域范围内的无法找到满足预设条件的点,完成电力线点云提取并输出电力线点集。本发明实现了半自动化提取低矮配网线路的电力线,解决了低矮配网线路无法自动化提取的问题,相对于人工提取低矮配网线路电力线的方式提高了提取效率,有助于提高配网线路分类效率。
一种二维零件轮廓栅格化特征表示方法
本发明公开了一种二维零件轮廓栅格化特征表示方法,包括；步骤1：将二维图形保存为可读取图形信息的文件格式；步骤2：读取步骤1中的文件信息；步骤3：根据离散程度x-d对零件轮廓栅格化,并记录离散点方向序号；步骤4：根据步骤3记录的方向序号构造方向链码,利用码值描述二维轮廓的凹凸特性；步骤5：构造轮廓凹凸特性曲线。本发明在搜寻其轮廓像素点时能够准确的描绘其轮廓特征；选用Freeman链码的差对其改进作为方向链码使其数值的大小与正负能够作为判断凹凸程度的依据,以连续离散点的凹凸特性变化反映轮廓的凹凸特性变化,能够准确的表述出轮廓的凹凸特性变化。
指针仪表读数的识别方法、系统、设备及计算机存储介质
本申请提供了一种指针仪表读数的识别方法、系统、设备及计算机存储介质。该方法包括：获取指针仪表图像；将指针仪表图像输入深度神经网络模型中,得到目标特征图像；对目标特征图像进行轮廓识别处理,得到环境轮廓识别结果和读数轮廓识别结果；判断环境轮廓识别结果是否满足预设环境轮廓条件；若环境轮廓识别结果满足预设环境轮廓条件,则根据读数轮廓识别结果计算指针仪表读数。本申请的指针仪表读数的识别方法提高了指针仪表读数的识别准确性。
一种烟叶长度的测量方法
本发明公开了一种烟叶长度的测量方法,该方法包括步骤一、将烟叶放置于透明材质的承托板上,承托板底部设置辅助背光,通过相机拍摄烟叶的透光图像；步骤二、通过机器视觉算法识别透光图像中烟叶的茎并标记出来；步骤三、通过图像计算出茎的轮廓；步骤四、计算出所述轮廓长度的一半作为测定的茎长；步骤五、通过试验获得经验系数a,茎长乘以经验系数a获得实际烟叶长度。本发明一方面可以通过求取轮廓线长度的一半计算出较准确的茎长,另一方面,计算茎长更加高效可靠,计算量较小,进而能计算出烟叶长度。
一种合成孔径雷达图像叠掩区提取方法及存储介质
本发明公开了一种合成孔径雷达图像叠掩区提取方法及存储介质,其中方法包括：获取合成孔径雷达SAR图像、所述SAR图像对应的相干系数图和干涉相位图；分别提取所述SAR图像、对应的相干系数图和干涉相位图中的一个图像通道,并按照预设规则将提取的三个图像通道进行合成,获得合成图像；然后进行子样本划分,通过在子样本上提取到的特征图和细化特征进行融合,获得融合特征图,利用预设滑窗拼接策略提取所述融合特征图中的叠掩区域,由此实现了高分辨率SAR图像的叠掩区域自动提取。
数据识别方法、装置、电子设备及存储介质
本申请实施例提供了一种数据识别方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能领域中的语音识别技术以及机器学习。该方法包括：获取待识别数据；对待识别数据中的每个子数据进行特征提取,得到每个子数据的至少两个维度的数据特征；基于待识别数据所对应的不同维度的数据特征之间的相关性,确定待识别数据对应的修正权重；基于修正权重,对每个数据特征进行加权处理,得到加权处理后的每个数据特征；基于加权处理后的每个数据特征,得到待识别数据的识别结果。本申请实施例基于待识别数据的不同维度的数据特征之间的相关性,确定待识别数据的修正权重,对每个数据特征进行加权处理,可让加权处理后的数据特征的指向性更强,从而提升识别性能。
基于SVM的雷达RD图像弱目标检测方法、系统、存储介质和电子终端
本发明提供一种基于SVM的雷达RD图像弱目标检测方法,包括获取雷达回波数据,对数据进行预处理后,生成雷达距离多普勒维图像；对原始图像进行预处理并进行标签,得到数据集；构建针对低信噪比下弱目标检测的支持向量机(SVM)网络；对构建的支持向量机(SVM)网络进行目标检测并交叉验证；获得测试集目标检测准确率结果；本发明提出的雷达RD图像目标检测方法,基于大量不同信噪比下含有目标的雷达RD图像数据,通过SVM网络反复训练得到目标检测网络,该方法下得到的目标检测网络具有在低信噪比下检测准确率高、实用效果好等优点,适合在实际应用中推广使用。
一种遥感影像域适应语义分割方法
本发明提供了一种遥感影像域适应语义分割方法,包括步骤1)分别确定源域数据集和目标域数据集,并对源域数据集进行语义标签处理得到对应的真实语义标签图；步骤2)在源域数据集上训练Deeplab-v2语义分割模型；步骤3)利用Deeplab-v2语义分割模型构建遥感影像域适应语义分割模型；步骤4)将目标域数据集中的遥感影像输入到步骤3)的遥感影像域适应语义分割模型中进行预测,得到目标域数据集的语义分割预测图。本发明所述的遥感影像域适应语义分割方法能够提升跨域语义分割中的精度,解决了现有域适应方法在域适应过程中存在的负迁移、难迁移以及在域知识迁移时表现出不同程度差异的问题。

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