本技术提供一种基于搜索引擎与人类指导的多模态零样本缺陷检测方法，通过基于关键词的搜索引擎自动获取外源背景图像，极大简化了背景图像的获取流程；同时，本发明通过引入纹理元网络增强文本特征提取器，使其能够结合外源图像中的纹理信息，在处理未见材质或未见缺陷类别时，实现对缺陷的精确分割，克服了现有技术在面对罕见缺陷时的局限性；也就是说，本发明通过引入多模态零样本学习方法，结合文本和外源纹理图像的特征对齐，解决了传统缺陷检测算法对大规模数据集的依赖问题。

 本技术涉及一种基于多模态图像融合的海面漂浮小目标检测方法。包括:获取多对图像对，并对获取的图像对进行预处理，利用预处理后的图像对构建图像样本数据集；利用最优化算法对红外偏振图像的对比度和细节信息进行增强；使用多尺度变换提取不同模态图像的低通子带和带通定向子带信息，根据三通道简化脉冲耦合神经网络确定两部分的融合权重，最后使用多尺度变换的逆变换得到最终融合结果；将三模态融合图像输入固定检测网络得到目标检测结果。本方法有效衡量红外偏振、红外强度和可见光图像的相对作用，对红外偏振图像的对比度和细节信息进行了有效增强，使融合特征进行增强，具有更好的融合图像质量和目标检测性能。

 本技术提出了一种改进MobileNetV3的轻量化电塔识别算法，属于电塔识别算法技术领域，其步骤为:首先，在MobileNetV3中引入膨胀卷积方法，来扩大卷积核的感受野范围，以此来减少电塔特征的损失；然后，将网络中的通道注意力机制SENet，用无参引入的双维度注意力机制SimAM进行替换，减少网络的参数；最后在归一化操作中，将主干网络的批数据归一化，替换为准确度在各种批量大小下都很稳定的组数据归一化，以减少小批量数据处理导致的误差。自制电塔数据库上的实验证明，与基线算法相比，该网络保持95.1％的高识别率的同时，减少了网络的参数量，实现了网络对电塔图像的快速收敛和准确识别。

 本技术涉及一种基于RGB重建高光谱的海面小目标漂浮物检测方法，所述方法包括:获取RGB图像，对获取图像进行预处理，利用预处理后的图像构建RGB图像样本数据集;利用融入频域信息的残差稠密网络从RGB图像样本数据集中生成对应场景的高光谱数据集;对于高光谱图像的31个波段进行分组，选取每组中熵值最高的图像合成伪彩色图像;将伪彩色图像输入固定检测网络得到目标检测结果。本发明利用高光谱图像的光谱维度信息，实现了对海面小目标漂浮物的检测。

 本技术涉及一种刚性多孔材料诱发瓦斯爆炸火焰行为突变的仿真测评方法，属于煤矿井下瓦斯爆炸防护技术领域，包括以下步骤:首先通过X‑ray CT扫描获取刚性多孔材料的二维切片图，重建出高精度的三维数字化模型；使用Chem1D工具结合详细化学反应机理构建FGM燃烧模型；仿真过程中获取火焰速度、爆炸超压和火焰温度等关键特征，分析火焰的传播模式和突变行为，以评估多孔材料的阻隔性能。本发明具有安全高效，成本低廉，且无需搭建昂贵的实验设备等显著优势。通过数值仿真，可以准确评估不同材料在瓦斯爆炸中的防护效果，填补了通过数值仿真手段评估火焰行为突变的空白，为矿井安全防治提供可靠的理论支持和技术依据。

 本技术涉及一种基于多通道图对比学习的金融数据异常检测方法，属于金融数据异常检测领域。该方法输入一个带有异常的金融信息关系图，对图中每个用户的异常信息和行为进行评估检测出异常用户。首先，多视角判别模块采用了基于完整图的视图级对比方法，有助于全面展现属性网络中的信息；然后，图重构模块充分整合了属性和拓扑信息；最后，在六个常用的图数据集上进行了广泛的实验。方法还采用了AUC指标来衡量异常检测性能。本发明能够有效考虑数据重构的全面性，减轻了邻域信息的不可靠性而不增加复杂性，在金融数据异常检测任务上对比其他方法能够具有更加良好的性能，具有一定的实用价值。

 本技术公开一种基于FSD‑GIRA的鬼成像目标重建方法，涉及数字图像处理技术领域，本发明技术方案使用模糊聚类算法对光路探测器光场强度测量矩阵的特征值进行分类，通过奇异值分解将其重构，实现鬼成像系统测量数据的降维处理，提出WE‑FOMP‑CG算法，通过结合广义正交匹配追踪、共轭梯度方法和多阈值小波降噪方法，优化了稀疏信号的恢复；在每次迭代中选择最相关的传感矩阵列，用PCG解线性方程组，并对结果进行小波预处理和多阈值去噪，更新恢复估计。提高了计算效率和收敛速度，并在高噪声环境下提供了更精确的恢复结果。还提出了WBDH算法，该算法利用双重去噪机制，包括小波变换和BM3D方法，以保证恢复出的图像细节和结构得以保留，从而进一步提高鬼成像目标重建质量。

 本技术提供了一种基于人工智能的色谱图分析方法、装置及计算机设备，方法包括:对深度学习神经网络进行训练，得到色谱图分析模型；通过色谱图分析模型接收待审查分析的数字色谱数据图像，并分割为区域图像；通过色谱图分析模型对每块区域图像进行图像内容状态审查识别得到审查预测区域并进行图像内容状态标记；评估计算审查预测区域的图像内容状态和图像内容状态的可能概率度得到第一比值，将第一比值大于预设的第一门限概率比值的图像内容状态标记特定的颜色；根据所正在进行的色谱实验信息、待测样品信息、色谱图分析模型的分析信息绘制出可供检测人员参考的色谱审查报告及色谱分析报告。本发明的有益效果在于：极大地提高色谱分析速率。

本技术公开了一种基于网格自动编码器的人体网格解耦表示方法，包括:1)构建训练数据集和网格自动编码器，网格自动编码器由编码器和解码器组成，编码器由形状编码器、姿态编码器和旋转平移编码器组成，以人体网格作为输入，形状编码器输出形状编码表示，姿态编码器输出姿态编码表示，旋转平移编码器输出旋转矩阵和平移向量，解码器以形状编码表示和姿态编码表示的组合编码作为输入，输出为人体网格；2)训练数据集对网格自动编码器训练，将人体网格输入训练好的网格自动编码器得到其解耦表示。本发明可获得人体网格具有旋转平移不变性的、彼此独立解耦的形状与姿态表示，从而可利用已有的人体网格数据编辑合成更多不同形状和姿态的三维人体网格。

本技术提出了一种采用双特性联合度量的全模型镜头畸变校正方法，步骤如下:对被检测图像进行亚像素级别的点坐标检测，根据基本矩阵与畸变中心的关系方程，利用最小二乘法确定畸变中心；计算被检测图像上像素单元的倾斜角和变换因子，构成数字图像离散成像过程的逆映射矩阵，将非标准像素单元转化为正方形像素单元；根据透视投影的显著特征及单应性矩阵计算消隐点的坐标，利用消隐点更新拟合的畸变直线；在全畸变模型的基础上，根据消隐点的几何约束建立与畸变直线的函数约束关系，利用最优化方法将直线残差最小化得到畸变参数、倾斜角及变换因子，实现相机准确的畸变校正。本发明能够快速准确的实现透镜畸变校正，校正效果好且鲁棒性强。