摘要
本发明公开了一种基于多特征融合与AI自动采点的影像测量方法、系统及平台;通过生成并获取与待测量处理产品相对应的第一数据,并预处理所述第一数据;其中,所述第一数据为产品影像数据;基于所述第一数据,并结合CSP骨干网络结构和自适应锚框,分别生成相对应的第二数据和第三数据;基于多任务学习框架生成相对应的第四数据,并根据所述第四数据,标记处理所述第二数据,生成相对应的第五数据;根据所述第五数据,构建相对应的测量元素模型,并基于所述测量元素模型,生成相对应第六数据;其中,所述第六数据为与待测量产品相对应的测量数据,及与方法相应的系统、平台,通过AI自动采点技术结合多特征融合算法,实现了高效、高精度的自动测量。
技术关键词
影像测量方法
网络结构
影像特征数据
多任务
多特征融合算法
随机梯度下降
元素
数据处理单元
待测产品
学习算法
平台
模块
优化器
框架
尺寸
关键点
标记
存储器
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社交机器人
网络结构信息
构建网络拓扑结构
异构
文本
交易特征
预测模型训练方法
模型优化方法
标签
多任务
链构建方法
行程
高斯混合模型
融合数据驱动
道路网络模型
输电线路绝缘子
故障检测方法
故障诊断模型
区域生成网络
故障诊断方法
样本
文本
引入注意力机制
多头注意力机制
网络结构