本发明提供一种电单车及其侦测旁车摆放姿势的方法、存储介质，通过获取当前电单车的运行状态，在车载摄像头满足预设的启动条件时获取车载摄像头抓拍到的第一影像，进而提取出停放于路边的被测电单车的第一车体图像信息，从而确定被测电单车的停车姿势是否为预设的乱停乱放姿势。此外，通过计算被测电单车的车身轴向相对于车载摄像头的轴心线的夹角θ

 本申请公开了一种喷金质量检测方法及装置，方法包括:获取喷金机喷金后的芯子喷金端面图像，并进行去噪、增强和分割，得到多个喷金区域图像，提取喷金区域图像中的多类喷金特征，以对各类喷金特征进行检测得到检测结果，生成喷金区域图像的质量检测报告，以通过质量检测报告确定喷金区域图像对应的喷金质量是否合格，统计各个喷金区域图像的所有质量检测报告，以确定喷金机的喷金质量是否合格。可见，对喷金机喷金后的图像进行喷金特征识别，并进行合格检测，能够实现对喷金机的喷金质量检测，使得在检测到芯子不合格后能够及时应对或剔除芯子，确保喷金后的芯子表面基本一致，提高喷金材料的利用率以及电容器的质量和可靠性。

 本发明公开一种基于文本‑区域匹配的带有缺失标签场景下的多标签图像识别方法，使用预训练视觉‑语言模型作为特征提取器，对视觉特征和查询向量进行交叉注意力运算生成区域级显著性图；利用多层感知机生成查询级特征，通过区域级显著性图对视觉特征进行聚合运算生成区域级特征表示；然后进行知识蒸馏过程，将区域级特征表示的知识迁移到查询级特征表示上，还基于多模态对比学习方法，利用记忆块视觉原型和文本原型进行存储以及对比学习，使得相同特定类别特征彼此趋近，不同特定类别特征适当拉远，从而使原模型建立起更好的类内和类间关系，有效地提高了带有缺失标签场景下的多标签图像识别的准确性。

 本发明属于图像分类技术领域，具体涉及一种基于先验信息的肾细胞癌窦性侵犯预测方法，包括:获取CT图像，根据CT图像构建肾细胞癌窦性侵犯预测数据集；对数据集中的数据进行特征提取，根据提取的特征图构建异构图；将异构图输入到训练后的先验驱动的图神经网络模型，得到肾细胞癌窦性侵犯预测结果；对预测结果进行评估；本发明通过扩散摄动策略以数据驱动的方式生成不同的潜在外观，并学习扰动不变特征，从而对跨数据集应用带来的网络性能衰减进行减益校正。

 本发明公开了基于GAT与CNN的特征加权融合高光谱图像分类方法，首先对高光谱数据集划分数据为训练集、测试集和验证集；然后构建结合CNN和GAT的双分支特征加权融合网络模型；将划分的训练集输入到分类网络模型中，设置参数，进行训练得到训练指标；最后对分类结果的指标、数据、图像信息进行评估。本发明利用深度可分离卷积和GAT分别对像素信息与超像素数据的捕获能力，充分提取高光谱图像的欧式与非欧式特征信息，提高了分类数据的准确性和泛化能力。

 本发明公开一种基于YOLOv5的多场景隧道事故判别方法、设备及可读介质，该方法步骤包括构建多场景隧道事故数据集，并对数据集进行标注，所述数据集包括火灾类、车辆碰撞类、行人占道类，并且考虑事故的发展阶段及严重程度进行细分、使用YOLOv5目标检测算法对标注好的数据集进行模型训练，得到能够识别火灾、车辆碰撞和行人占道的事故类型的模型、开发基于PyQt5的隧道事故判别软件平台，所述隧道事故判别软件平台集成图片检测、视频检测和摄像头实时检测功能，且在检测到事故时，软件平台自动发出警报等，本发明能够自动对隧道内监控录像进行识别，快速发现并判断出交通事故，自动发出警报信息，从而提高隧道运营管理的自动化水平。

本申请公开了一种基于语料库的水印添加方法、装置、设备及介质，涉及图像处理技术领域，公开了基于语料库的水印添加方法，包括:确定第一显示页面中的大模型导出图像，并确定所述大模型导出图像中待进行水印添加的水印位置，和所述水印位置处的当前水印元素；获取预设的语料库中与所述大模型导出图像对应的水印配置参数；根据所述水印配置参数和所述当前水印元素的水印尺寸确定至少一个第一水印；将所述至少一个第一水印添加至所述当前水印元素，得到添加有第一水印的大模型导出图像，并输出所述添加有第一水印的大模型导出图像。本申请可以提高水印添加效果，实现在不影响用户阅读效果的同时，保护数据隐私。

一种基于自驾车视觉感测的违规巡检系统及其方法，通过接收自驾车拍摄的路况影像以通过人工智能识别出其中包含的影像对象，以及持续侦测影像对象的移动状态以生成影像对象动态，当影像对象同时满足触发对象因子及至少其中一个关联对象因子时，将影像对象及其影像对象动态输入至基于人工智能的情境识别模型以输出相应的当前情境，并且在当前情境与违规情境样版比对相符时，输出违规情境样版对应的触发对象因子及关联对象因子相应的影像对象及相应的违规项目，用以达到提升判断违规行为的精确性及多样性的技术功效。

本公开涉及视线区域检测方法、系统、设备、介质和车辆，该方法包括:获取单目图像；获取立体参考模型，立体参考模型由一系列不同视角下的参考单目图像进行三维重建得到；基于所述单目图像和所述立体参考模型，确定与单目图像匹配的参考单目图像；基于匹配到的参考单目图像和单目图像，确定用户的头部姿态；基于所述头部姿态，确定用户的视线区域范围。根据本公开的技术方案，该视线区域检测方法的运算复杂度较低，有利于提高运算效率；同时，可适用于多种不同的场景，受场景限制较小，适用性较广，即应用场景对运算结果的影响较小，有利于较准确地确定用户的视线区域范围，即有利于实现对用户视线区域范围的准确检测。

本申请公开了一种视频清晰度评估模型训练方法、设备及存储介质，在该方案中，保持经过预训练的特征提取层的参数不变，利用训练视频集仅更新初始模型中的全连接层和特征映射层，用更新后的全连接层替换初始模型中的全连接层，用更新后的特征映射层替换初始模型中的特征映射层后，从而可得到更新后的初始模型；若更新后的初始模型中的全连接层和特征映射层收敛，则利用训练视频集对整个更新后的初始模型进行训练，从而得到视频清晰度评估模型。本申请能够提取出精度更高的视频特征，因此可提高视频清晰度评估结果的准确性，从而提高了模型评估精度，且有利于模型收敛，降低了模型训练成本。