一种建筑物立体毁伤检测方法 一种建筑物立体毁伤检测方法
本技术公开了一种建筑物立体毁伤检测方法,包括:一、用无人机搭载可见光成像仪对目标建筑物进行影像采集,得到覆盖整个目标建筑物的多幅建筑物影像,并生成建筑物DSM模型;二、目标建筑物顶部高程图像的获取;三、目标建筑物高程变化的检测;四、目标建筑物顶部毁伤的检测;五、目标建筑物侧面毁伤的检测;六、目标建筑物毁伤可视化。本发明方法步骤简单、设计合理,利用无人机多角度拍摄目标建筑物的影像,实现目标建筑物的高程变化、顶部毁伤和侧面毁伤的检测,实现目标建筑物毁伤的整体可视化。
一种不同软件之间的含油饱和度数据传递方法 一种不同软件之间的含油饱和度数据传递方法
本技术涉及石油与天然气工程技术领域,尤其涉及一种不同软件之间的含油饱和度数据传递方法,包括以下步骤:1)获取第一可视化图像,所述第一可视化图像包含含油饱和度信息,将所述第一可视化图像进行灰度化处理;2)通过图像阈值分割法对灰度化处理后的第一可视化图像进行图像分割处理,将分割处理后的图像进行数值化处理,建立灰度值与含油饱和度数值之间的映射关系;3)基于灰度值与含油饱和度数值之间的映射关系,通过数值化的灰度值获取第二可视化图像,所述第一可视化图像包含含油饱和度信息。本发明能够实现不同软件之间的含油饱和度数据传递,提升数据传递的处理效率,促进跨软件的数据共享。
一种基于多频特征聚合的高效人脸深度伪造检测方法 一种基于多频特征聚合的高效人脸深度伪造检测方法
本技术涉及一种基于多频特征聚合的高效人脸深度伪造检测方法,属于计算机视觉与模式识别技术领域,本发明专注于检测人脸伪造图像,通过多尺度空间特征和多频域特征的融合,旨在提高检测模型在应对不同伪造手段、噪声和频率失真情况下的鲁棒性和泛化能力,适用于各类深度伪造检测应用场景;本发明提出的多上下文和频率聚合网络旨在通过多核聚合器和多频率聚合器模块的创新设计,实现高效、鲁棒的深度伪造检测,解决了现有深度伪造检测技术在空间和频率特征协同建模、多尺度特征提取、高频细节处理以及跨域泛化能力方面的不足。
基于姿态蒸馏的低分辨率人体姿态估计方法、设备及介质 基于姿态蒸馏的低分辨率人体姿态估计方法、设备及介质
本技术的一种基于姿态蒸馏的低分辨率人体姿态估计方法、设备及介质,其步骤包括构建成对的人体姿态估计数据集;获得预训练和微调后的预训练模型,作为姿态蒸馏中的教师模型;构建姿态蒸馏器;构建低分辨率人体姿态检测模型;在成对的高低分辨率训练集上,使用姿态蒸馏器分解出教师模型所获的人体姿态特征,并分阶段指导低分辨率网络学习不同层次的人体姿态特征;利用训练完成的低分辨率人体姿态估计模型进行人体姿态估计预测,得到人体姿态估计预测结果。通过本发明提出的姿态蒸馏器将教师模型的人体姿态特征在不同尺度上分解并传递给学生模型,从而提高学生模型在低分辨率环境下的检测能力。
一种基于室内三维点云的自动矢量制图方法、存储介质及设备 一种基于室内三维点云的自动矢量制图方法、存储介质及设备
本技术公开了一种基于室内三维点云的自动矢量制图方法、存储介质及设备,步骤1、获取相应建筑内部原始点云数据,并基于RNASAC算法获取原始点云数据的最佳拟合平面和2个最佳拟合侧面,基于最佳拟合平面的平面法向量和2个最佳拟合侧面的侧面法向量对原始建筑点云数据转换为辅助坐标系并对楼层进行分层;步骤2、数据去噪,进行隔断类型分类;步骤3、基于PCA分析法估计点云法向量实现双向隔断分离,按照45°将各个隔断点云划分为横纵两向;步骤4、进行线形绘制;步骤5、进行线形修正;步骤6、进行坐标修正获得矢量图。本发明能够根据原始数据高效地绘制出既精确又美观的矢量线形,尤其适用于室内测绘。
基于多尺度卷积傅里叶和双分支自注意力的高光谱图像分类方法 基于多尺度卷积傅里叶和双分支自注意力的高光谱图像分类方法
本技术公开一种基于多尺度卷积傅里叶和双分支自注意力的高光谱图像分类方法,主要缓解现有技术中标记样本有限、特征提取不充分、计算复杂度较高的问题。其实现方案包括:获取高光谱数据集,并对其进行预处理后划分为训练样本集和测试样本集;构建包括多尺度卷积傅里叶特征提取模块、特征令牌化模块、双分支多尺度Transformer编码器模块和多层感知机分类头的高光谱图像分类网络模型;利用训练样本集通过梯度下降法对分类网络模型进行迭代训练;将测试样本集输入到训练好的分类网络模型得到高光谱图像的分类结果。本发明能在训练样本有限的情况下有效提升高光谱图像的分类精度,减少模型的计算复杂度,可用于精准农业、矿产勘探和海洋监测的地物分类。
基于AI和血管内超声的左主干病变程度分析系统 基于AI和血管内超声的左主干病变程度分析系统
本文提供了一种基于AI和血管内超声的左主干病变程度分析系统,涉及医学图像分析领域,其首先通过使用IVUS导管来获取心脏冠状动脉图像,接着对获取到的心脏冠状动脉图像进行降噪和对比增强处理,然后对处理后的图像进行图像语义分割以识别血管边界和斑块区域,并从中提取包含斑块类型、体积、最小管腔直径和血管面积的医学影像特征,最后基于提取得到的医学影像特征来评估左主干病变的病变等级。这样,可以实现自动化和智能化的左主干病变程度分析,减少了对医生的依赖,同时提供了一个更客观的病变程度评估结果。
一种基于概率统计的面积测量方法 一种基于概率统计的面积测量方法
一种基于概率统计的面积测量方法,包括以下步骤:构造任意规则形状、已知其精确面积的辅助图案,将所述辅助图案和被测图案位于同一平面下并获取被测图案影像和辅助图案影像,将所述被测图案影像和辅助图案影像映射成为正视图,并进行预处理、网格化处理、边缘检测,将所述经边缘检测过的被测图案正视图进行面积计算;该方法只需要一台单目相机就可以完成被测图案面积测量,不用对相机内外参数进行标定,并且对被测图案与相机之间的位置关系要求极低,在保证面积测量准确性的情况下,保证了算法在各种环境下的泛化能力,极大提高了测量结果的稳定性。
一种基于自适应融合网络的卵巢癌图像深度分析方法 一种基于自适应融合网络的卵巢癌图像深度分析方法
本技术属于卵巢癌图像研究与分析技术领域,具体涉及一种基于自适应融合网络的卵巢癌图像深度分析方法,包括随机水平翻转、颜色抖动、随机裁剪与擦除,实现了训练数据的多样化,从而提高了模型的泛化能力;通过层次化特征提取机制,引入卷积神经网络(CNN)与视觉变换器(ViT)两种模型,分别捕捉图像的低级细节特征与高级语义特征;通过特征自适应融合方法,能够根据任务需求动态调整CNN与ViT的权重,将低级与高级特征动态融合,使模型能够全面学习图像的局部细节和全局结构信息;引入Focal Loss和Dice Loss结合的损失函数Balanced Dice Loss,调整了难易样本的权重,解决了数据类别不平衡和模型在微小区域预测困难问题,从而实现更准确的卵巢癌图像分类。
一种基于深度多路径注意力自适应图卷积网络的数据分类方法及系统 一种基于深度多路径注意力自适应图卷积网络的数据分类方法及系统
本技术公开了一种基于深度多路径注意力自适应图卷积网络的数据分类方法及系统,涉及医学图像处理技术领域,获取并预处理rs‑fMRI数据得到BOLD序列,构建功能连接特征向量输入DMAGCN模型,最后经五折交叉验证获取最优模型用于分类。本发明通过数据预处理保障数据质量,为精准分析奠基。功能连接特征向量有效表征数据,输入模型后,Transformer主干网络与MLP分支网络可提取多源域特征,结合图网络利用非成像数据,使模型能学习到丰富特征,增强泛化性与适应性。本发明提高分类准确性,尤其在处理如孤独症谱系障碍这类不确定型数据分类时表现出色,推动相关疾病研究,为医学数据分类提供高效可靠方法。
技术分类
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