本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开了一种基于多尺度令牌的目标检测方法及系统，该方法将原始图像卷积为图像块，构建目标检测网络，目标检测网络包括多个多尺度内部令牌模块和多个差滤残差模块；将图像块输入第一阶段的多尺度内部令牌模块和差滤残差模块；将上一阶段的多尺度内部令牌模块的多尺度输出，和上一阶段的差滤残差模块的输出作为下一阶段的多尺度内部令牌模块的输入，上一阶段的差滤残差模块的输出作为下一阶段的差滤残差模块的输入；将最后阶段的多尺度内部令牌模块和最后阶段差滤残差模块的输出进行融合，得到目标检测结果。采用本技术方案，利用多尺度内部令牌模块和多个差滤残差模块，有效提取多尺度特征，优化目标检测性能。
📄 2022114633288
📂 G06V10_764
👤 重庆大学
📅 2022-11-22
本发明公开了一种高光谱图像分类方法及系统，所述方法包括：获取高光谱图像；对高光谱图像进行预处理，获得预处理后图像；从预处理后图像中提取光谱、空间和频域特征；对预处理后图像进行超像素分割，将图像的每个超像素视为一个节点，构建图结构，并提取图结构的全局特征；将图结构的全局特征和局部特征，获得高光谱图像的融合特征；根据高光谱图像的融合特征，确定高光谱图像的分类结果。提高了对高光谱图像的分类识别效果。
📄 2024115319795
📂 G06V10_764
👤 青岛科技大学
📅 2024-10-30
本发明提出基于光谱‑空间扩散生成的高光谱图像分类方法及系统，引入扩散模型生成高光谱生成样本，扩散模型的渐进式去噪生成策略能够在保留光谱细节和空间结构的同时，生成更加多样化、符合实际光谱物理规律的高光谱样本；引入类别标签嵌入机制，对预训练的扩散模型进行微调，优化扩散模型的生成能力，从根本上缓解了小样本标注稀缺的问题。引入多重筛选标准，包括光谱物理约束、特征空间对齐以及语义一致性验证，确保生成样本在光谱和空间维度上的真实性和语义一致性。
📄 2025114015227
📂 G06V10_764
👤 青岛科技大学
📅 2025-09-28
本发明涉及图像分析技术领域，具体为基于深度学习的遥感图像目标检测方法、系统和设备，为解决现有技术中遥感图像目标检测结果准确度低的问题，本发明首先将待检遥感图像的不同深度特征进行低级语义信息聚合处理后再进行交叉的低级语义注入处理，接着经高级语义信息聚合处理后进行交叉的高级语义注入处理，得到低级目标聚合特征、中级目标聚合特征和高级目标聚合特征；随后将低级目标聚合特征、中级目标聚合特征和高级目标聚合特征经线性映射和全连接处理，将小目标从背景中分离出来，最后经边界框回归、边界框分类识别和非极大值抑制处理，得到准确度高的目标检测结果。
📄 2024118229767
📂 G06V10_764
👤 烟台大学
📅 2024-12-12
本发明涉及一种基于不确定性选择和对比学习的半监督图像分类方法，属于图像处理技术领域。首先，本发明通过衡量模型的不确定性来选择那些置信度高的无标注数据以供模型训练，减少因缺少标注信息带来的伪标签噪声使得模型精度不高的问题；其次，通过对比学习，来拉近正样本距离，推远负样本，以此来获取更好的表征信息；最后，为每个类别维持一个特征原型，通过计算无标注数据表征和特征原型的距离来分配更加正确的伪标签，同时通过对比学习获取的良好表征再通过不确定性选择后，用来更新特征原型，以此形成良性循环。在两个公开数据集上的实验结果表明，本发明算法具有良好的分类性能。
📄 2024108131885
📂 G06V10_764
👤 闽江学院
📅 2024-06-21
本发明涉及基于递进式课程的受扰环境下船舶全种类识别方法，包括以下：获取待识别船舶图像；通过预训练的基于递进式课程的船舶全种类识别模型对所述待识别船舶图像进行识别，得到识别结果。在训练得到基于递进式课程的船舶全种类识别模型时，利用难度生成器和调度器，便于以逐渐增加的难度梯度向模型提供训练数据，更适合真实的海洋场景，提高其鲁棒性和泛化能力，以有效处理数据中的噪声和变化。同时，使用少样本学习的概念，使得本方法可在少量类别的训练数据中，提升泛化能力，极大提高模型的泛化能力以及实用性。
📄 2024101575669
📂 G06V10_764
👤 广东海洋大学
📅 2024-02-02
本发明公开了一种基于自适应下采样与多维度注意力机制的地铁危险品太赫兹检测方法，包括：获取太赫兹图像数据集；搭建深度学习网络模型，深度学习网络模型包括依次连接的backbone特征提取网络、neck特征提取网络、下采样模块、融合通道与空间注意力模块、空间注意力模块和YoloHead检测头；通过并行池化与卷积操作对输入特征图进行双路径处理；在融合通道与空间注意力模块中，对特征图进行全局上下文建模；在空间注意力模块中，通过条带状池化层捕获长程上下文依赖；将neck网络输出的多尺度特征图输入YoloHead检测头，输出目标检测框；通过非极大值抑制算法去除冗余检测框，保留置信度最高的检测结果。
📄 2025107277403
📂 G06V10_764
👤 广东工业大学
📅 2025-06-03
本发明提供一种基于图像处理的红枣缺陷识别分类方法及装置，方法通过直方图空间转换和空间重构对红枣图像进行图像增强，得到的间距图像，消除了光照分布不均和噪声对图像处理的不良影响，通过二值化、区域填充、二值翻转和掩膜操作处理，有效地将间距图像从复杂背景中提取出来，且通过对缺陷区域的增强，能够准确的提取出颜色特征值、形状特征值和纹理特征值，最后通过机器学习模型，快速的完成对红枣缺陷的分类，算法运行速度快，且能够实现多种不同的缺陷分类，有效地提高了红枣质量的分类效率。
📄 202110815478X
📂 G06V10_764
👤 中国农业大学
📅 2021-07-19
本发明提供了一种基于条件变分自编码和对比学习的图像多样化描述方法，包括：将训练集中的每一个图像‑描述对输入至一个单支路条件变分自编码器和解码器网络模型进行预训练，获得预训练后的序列隐变量；引入另一单支路条件变分自编码器和解码器网络，计算变分下界损失函数，通过该支路条件变分自编码器获得编码的序列隐变量；引入单词级双向对比学习损失函数，提升序列隐变量zc的单词级判别能力；获得全局对比学习目标函数；获得联合优化目标，提升图像多样化模型的隐表示判别能力和细粒度的描述语句解码能力，从而获得高质量的多样化描述语句。
📄 2023110094131
📂 G06V10_764
👤 江苏建筑职业技术学院
📅 2023-08-11
本公开提供了对象的识别方法、装置、电子设备，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于人脸识别等场景。具体实现方案为：获取待识别对象的第一特征集，其中，所述第一特征集表征所述待识别对象的原始生物特征；对所述第一特征集进行特征采样处理，得到特征图矩阵，其中，所述特征图矩阵用于表征所述第一特征集中每个特征的权重值；对所述第一特征集和所述特征图矩阵进行求积处理，得到第二特征集；利用神经网络模型分析处理所述第二特征集，得到所述待识别对象的识别结果。本公开解决相关技术中对待识别对象进行识别的速度较低的技术问题。
📄 2021110035717
📂 G06V10_764
👤 北京百度网讯科技有限公司
📅 2021-08-30
本发明公开了一种基于医学影像的帕金森预测方法，属于医学图像处理技术领域，所述方法包括：获取待评估的MRI影像；对所述MRI影像进行预处理；将预处理后的MRI影像输入至预先构建好的人工智能分类预测模型中，得到预测结果，其中所述人工智能分类预测模型为改进的ResNet18网络模型。本发明将逐渐成熟的医学影像和深度学习进行结合，发挥人工智能的优势并将其应用于实际生活中，以残差网络为基础架构，根据帕金森病的医学影像特点对其进行改进，实现帕金森病的自动分类，准确度高。
📄 2023107514715
📂 G06V10_764
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院), 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
📅 2023-06-25
本发明提供一种高空作业安全带检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于高空电力作业图像数据集得到训练集；基于训练集对轻量化网络模型进行训练，并基于通道蒸馏和空间蒸馏的方法将教师网络的特征信息传递给学生网络，得到图像识别模型；将待测高空电力作业图像输入至图像识别模型，得到多个预测框，从多个预测框中去除重复预测框，得到待测高空电力作业图像对应的安全带检测结果；其中，轻量化网络模型包括主干特征提取网络和多尺度特征融合网络，主干特征提取网络包括多个IB模块，特征融合网络是由卷积层、上采样层、下采样层和特征融合层构成的特征金字塔结构。本发明可以解决现有技术中安全带检测精度较低的技术问题。
📄 202310415076X
📂 G06V10_764
👤 襄阳湖北工业大学产业研究院
📅 2023-04-17
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