本技术提出一种医学扫描实时多维信息交互系统，可以实现操作人员和患者在扫描过程中的多维度信息实时交互，通过简单明了的肢体动作演示和带有颜色的闪烁醒目文字来对扫描过程中的患者进行指导，同时患者可以通过触摸扫描机床显示屏来将扫描过程中遇到的问题及时反馈给操作人员。此外，扫描机床显示屏上的摄像头和探测雷达还会对患者扫描部位进行实时监测和反馈，并在患者发生晃动和配合不当时提示患者和操作人员。在扫描完成后，系统还会自动记录和保持扫描过程中的交互记录。之后操作人员则可以根据之前的扫描流程和交互记录为患者制定更具针对性的扫描方案，并对日后患者的复查提供建议。

 本技术公开一种基于RFID与深度学习的酒店保洁人员清洁合规性检测方法、系统及电子设备，基于RFID标签类型匹配的检测机制的技术之上补充增加了基于机器学习模型的动作检测模型，通过结合模型的检测结果，共同判断保洁人员的操作规范性，检测判断更为精准。此外，传统的基于RFID数据的行为识别方法模型结构比较复杂，神经网络层数过多，模型参数量大，增加了计算和存储开销，使模型不具有快速部署与响应的能力，在本发明的应用场景中，无法在手机等计算资源有限的设备上高效运行。基于深度学习算法的清洁动作识别模块在进行RFID标签类型匹配的检测同时，识别保洁人员是否在做擦拭等清洁动作，从而提升系统检测准确性与合理性。

 本技术公开了一种基于高低频解耦和优化线性注意力的特征匹配网络，包括以下步骤:输入图像对；经由降采样模块输出多个尺度的特征图，该模块对图像的不同频率信息使用独立的分支网络并行提取；降采样模块所输出的小尺寸特征图经由优化的线性Transformer模块提取深度特征，将获取的一对深度特征进行粗相似度计算，以输出粗预测结果；根据粗预测结果，在降采样模块所输出的大尺寸特征图上裁剪出多个大小固定的局部窗口，并经由标准Transformer模块提取深度特征，对每对匹配窗口的深度特征进行细相似度计算，以输出修正后的细预测结果。本发明能够在保持原有计算效率的同时，成功实现了匹配精度的显著提升。

 本技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于改进YOLOv8n的输电线路绝缘子的缺陷检测方法和系统，所述方法包括，采集输电线路中的绝缘子缺陷图像，并对图像进行预处理，得到初始数据集；将所述初始数据集内的图像进行数据增强，得到目标数据集；将所述目标数据集进行划分为训练集、验证集和测试集；以YOLOv8n网络模型为基准模型构建改进的YOLOv8n网络模型作为绝缘子缺陷检测网络模型；将训练集输入到模型中进行模型训练；将验证集输入至所述训练后的绝缘子缺陷检测网络模型中进行模型评估；将测试集输入至模型中得到绝缘子缺陷检测结果并对模型进行评估。本发明的改进后的YOLOv8n网络模型对绝缘子缺陷进行高效准确的检测和提取，并且模型具有良好的迁移性和泛化性。

 本技术提供了一种农田道路自动分割方法、系统、设备及介质，其属于图像分割技术领域，所述方案通过利用开源数据集进行模型训练和提示工程输入，减少了对成本较高且难以获取的专门标记样本的需求，尤其是在变化多端的农田环境中，有效降低了对标记数据的依赖；同时，通过引入先进的基于SAM网络架构的道路分割模型，结合基于开源的OSM道路矢量数据自适应生成提示工程，以激活SAM提取农田道路，有效提高了农田道路提取精度。

 本文是基于深度学习的非结构化道路可行驶区域识别方法和程序，将道路图像输入可行驶区域识别模型进行图像识别，得到道路识别结果。可行驶区域识别模型的主干网络设置有C2f‑iRMB模块，颈部网络设置有特征融合模块，分割检测头部融合集成了SeaFormer模块。相比较于原YOLOv8n‑seg模型，本申请的可行驶区域识别模型通过C2f‑iRMB模块将特征图像中的位置信息整合到通道注意力中，通过颈部网络对道路图像进行语义分割，通过分割检测头部进行目标检测和目标图像分割。本申请的可行驶区域识别模型的准确率、召回率、mAP、FPS以及FLOPS都有较大提升，适用于非结构化道路的可行驶区域识别和分割。

本技术公开了基于机器视觉技术的安全预警自动识别系统，涉及安全预警技术领域，包括数据采集单元、环境预警单元、货物预警单元、人员预警单元、行为预警单元和显示输出单元，本发明通过人员预警单元能够对当前仓储环境中所有人员面部进行扫描，一旦发现存在人员面部信息并不与存储设备中保存的面部数据相似时，将会对其进行监控，确定该人员与货物之间的实际距离，若并没有发现该人员靠近货物，则不需要对其进行预警提示，避免了人力的浪费，同时在人员靠近时，能够及时进行预警提示，保证货物的安全，通过行为预警单元对人员的动作进行监测，一方面能够保证人员自身的安全，另一方面避免人员影响货物。

本技术公开了一种基于人工智能的图片生成数据处理方法及系统，该方法包括:获取目标用户输入的设计需求数据和基础文本；基于预测算法模型，根据所述设计需求数据确定文本处理需求和背景图片需求；根据所述文本处理需求对所述基础文本进行处理得到处理后文本；根据所述处理后文本和所述背景图片需求，基于GPT算法模型，生成宣传设计图片。可见，本发明能够有效提高制作宣传设计图片的效率，减少人工介入所导致的时间成本和人力成本，生成效果更好的宣传图片。

本技术公开了一种医疗认知智能科研平台的数据源管理和处理系统，涉及医疗科研平台技术领域，包括客户端、字符识别模块和数据管理模块，所述客户端的输出端连接有数据提取模块，所述字符识别模块连接于数据提取模块的输出端，所述字符识别模块包括语言编辑分析器、异常提示模块、转译模块和上传模块。本发明通过数据提取模块来对不同来源的资料进行读取并统一转化为规定字符和文本，并通过字符识别模块来对文本的甄别以及转译，以及通过数据储存云端来对文本的加密分类，能保证系统可对多源异构的数据源进行归一化处理，同时通过归一化处理，能有效保证使用者在查询相关方面的资料时，可快速准确的查询到对应资料。

本技术涉及一种用于骨髓细胞的分类管理系统，包括:用户交互界面，用于用户对骨髓细胞分类管理系统的具体操作，将骨髓细胞类型及相应骨髓细胞图像录入系统并分类归档；数字化采集控制系统，用于采集骨髓涂片的数字图像，并依据骨髓细胞分布进行图像分割；逻辑管理模块，用于管理整个系统的逻辑结构，使其按设置好的程序运行，即对分割好的骨髓涂片的数字图像进行识别、分类、保存与查看；服务器通讯模块，用于对整个系统提供应用支持；通过骨髓细胞的管理系统，可实现不同医院对骨髓细胞的管理，能较直观的展示骨髓细胞的种类和类别，并进行相关操作。