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  • 本發(fā)明公開了基于低光照圖像增強(qiáng)算法的視頻監(jiān)控圖像優(yōu)化處理方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：S1、利用視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行篩選處理獲取低光照視頻監(jiān)控圖像；S2、根據(jù)所述低光照視頻監(jiān)控圖像基于低光照圖像增強(qiáng)算法獲取低光照視頻監(jiān)控圖像的圖像增強(qiáng)結(jié)果；...
  • 本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種肝臟CT圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。該發(fā)明獲得每個連通域的初始窗口；根據(jù)CT圖像上每個初始窗口內(nèi)像素點的密度分布，獲得每個初始窗口的密度變化程度；獲得CT圖像對應(yīng)的多尺度圖像，根據(jù)不同尺度圖像之間對應(yīng)每個相同...
  • 本申請公開了一種基于記憶與決策融合的多領(lǐng)域圖像智能增強(qiáng)方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：響應(yīng)于第一圖像數(shù)據(jù)的輸入，在標(biāo)注推理模型的記憶單元中存儲的多個第二圖像數(shù)據(jù)中確定多個目標(biāo)第二圖像數(shù)據(jù)；通過第一圖像數(shù)據(jù)的第一頻域向多個目標(biāo)第二圖像數(shù)據(jù)的...
  • 本發(fā)明公開了基于高斯濾波算法的變壓器套管故障紅外圖像識別方法，涉及電力設(shè)備故障識別技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取變壓器套管紅外圖像；通過高斯濾波方法對變壓器套管紅外圖像進(jìn)行平滑處理；采用平均值方法，將平滑處理后的變壓器套管紅外圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖；使用灰...
  • 本發(fā)明涉及液晶面板缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種液晶面板亮度不均勻缺陷的檢測方法和系統(tǒng)，使用光度計獲取液晶面板在顯示模式下的圖像，并通過高精度傳感器捕捉亮度信息，采用圖像分割算法，結(jié)合自適應(yīng)閾值分割、深度學(xué)習(xí)語義分割和區(qū)域生長算法，精確識...
  • 本發(fā)明公開了一種全流程自動化超高分辨率圖像配準(zhǔn)方法和裝置，該方法包括：超高分辨率圖像的讀取與對齊操作并生成低分辨率圖像對，對低分辨率圖像對進(jìn)行增強(qiáng)和背景去除處理，進(jìn)一步采用SIFT算法提取圖像的特征點和描述符，通過FLANN算法進(jìn)行特征匹配...
  • 本發(fā)明公開的是一種面向虛擬試衣的保輪廓特征網(wǎng)格變形系統(tǒng)及其方法，包括創(chuàng)建人體模特數(shù)據(jù)庫；訓(xùn)練服裝類目分類與關(guān)鍵點檢測模型、服裝分割模型；提取服裝輪廓線后三角網(wǎng)格細(xì)分服裝區(qū)域，通過相似變換和服裝網(wǎng)格微分變形；構(gòu)建關(guān)于服裝輪廓線的線性最小二乘稀...
  • 本發(fā)明公開了多尺度微小缺陷的快速檢測方法、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采集電路板的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，以獲得圖像檢測數(shù)據(jù)；將所述圖像檢測數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先搭建好的缺陷檢測模型中，以獲得缺陷檢測結(jié)果；其中，所述缺陷檢測模...
  • 本發(fā)明公開了一種雜亂混疊場景下多類別目標(biāo)語義分割方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及語義分割技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：構(gòu)建基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集；構(gòu)建以U?Net網(wǎng)絡(luò)為原型的基準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括下采樣網(wǎng)絡(luò)及上采樣網(wǎng)絡(luò)，下采樣網(wǎng)絡(luò)為融入通道注意力機(jī)制的...
  • 本申請涉及一種基于孔群約束的噪聲點篩選方法，包括：將橋梁孔板工件上孔群的三維點集投影到平面上進(jìn)行降維，以形成孔群的二維點集；基于孔群的二維點集建立孔群約束模型；根據(jù)孔群約束模型剔除噪聲點；基于二維點集建立孔群約束模型包括：孔群分布形成平行四...
  • 本發(fā)明提供了一種目標(biāo)檢測方法、裝置及設(shè)備，涉及領(lǐng)域自適應(yīng)領(lǐng)域。包括：對目標(biāo)域圖像樣本進(jìn)行不同處理后分別輸入源域的預(yù)訓(xùn)練的教師模型和目標(biāo)域的待訓(xùn)練的學(xué)生模型，得到教師編碼特征、教師解碼特征、學(xué)生編碼特征和學(xué)生解碼特征；基于學(xué)生類別預(yù)測結(jié)果得到...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于生成式人工智能的工程數(shù)據(jù)處理方法和相關(guān)設(shè)備，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，在該方法中，獲取不同工程環(huán)境和設(shè)計參數(shù)的多個歷史工程數(shù)據(jù)，經(jīng)預(yù)處理后提取工程特征數(shù)據(jù)，涵蓋工程方案設(shè)計參數(shù)和工程環(huán)境數(shù)據(jù)。接著，利用生成式AI算法和標(biāo)...
  • 本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于視覺分析的遙感圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。該方法首先通過連通域算法，獲取遙感圖像的多個初步連通域；然后，根據(jù)每個初步連通域內(nèi)的顏色、紋理狀況、面積、所有邊緣像素點間的最短距離，獲取該遙感圖像的多個連通域，通過...
  • 本發(fā)明涉及玉米含水量預(yù)測領(lǐng)域，尤其涉及一種玉米籽粒含水量的田間智能預(yù)測方法，該方法包括：對玉米植株光譜圖像與玉米籽粒含水量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過對光譜像元反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)定性篩選，得到初步光譜波段篩選結(jié)果；對初步光譜波段篩選結(jié)果進(jìn)行波段權(quán)重分析...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像與運動行為預(yù)測的行人識別方法及系統(tǒng)，涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：采集并對環(huán)境和行人信息進(jìn)行分析，以得到目標(biāo)環(huán)境和行人信息；基于GCN網(wǎng)絡(luò)和DeepSort算法結(jié)合目標(biāo)環(huán)境和行人信息對行人的運動行為軌跡進(jìn)行預(yù)測...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，本發(fā)明公開了一種基于門控注意力雙分支編碼器的車道區(qū)域分割方法，包括以下步驟：步驟一：獲取場景圖像樣本；步驟二：對場景圖像樣本進(jìn)行預(yù)處理，且導(dǎo)入構(gòu)建的深度模型訓(xùn)練；步驟三：搭建網(wǎng)絡(luò)編解碼器，對圖像樣本進(jìn)行特征融合并獲得...
  • 本發(fā)明提供基于改進(jìn)型YOLO v5的無人機(jī)跑道障礙物識別方法及避障方法，屬于障礙物識別技術(shù)領(lǐng)域。無人機(jī)跑道障礙物識別方法包括獲取數(shù)據(jù)圖像；應(yīng)用天空分割方法對所述數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行分割，獲得分割后數(shù)據(jù)圖像。配置改進(jìn)型YOLO v5視覺模型，改進(jìn)型Y...
  • 本發(fā)明屬于文本標(biāo)識分析領(lǐng)域，涉及一種文本樣本識別分析標(biāo)注方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。本發(fā)明通過結(jié)合OCR技術(shù)與答題區(qū)動態(tài)定位，通過計算附近文本塊與答題區(qū)的相對距離及關(guān)聯(lián)度，實現(xiàn)高精度內(nèi)容識別；通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取個性化筆跡特征構(gòu)建撰寫人員筆跡模型，將...
  • 本發(fā)明涉及皮劃艇動作識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的皮劃艇動作識別方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，所述方法包括獲取皮劃艇動作數(shù)據(jù)；所述皮劃艇動作數(shù)據(jù)包括皮劃艇力學(xué)數(shù)據(jù)、皮劃艇運動學(xué)數(shù)據(jù)和皮劃艇環(huán)境數(shù)據(jù)；采用基于稀疏約束的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
  • 本發(fā)明公開的一種基于UWB測距的報警系統(tǒng)與方法，其中系統(tǒng)包括：UWB基站、UWB終端、服務(wù)器終端和用戶終端，UWB基站包括主控模組、基站UWB模組、基站通信模組、語音模組、報警燈和基站供電模組，用于接收服務(wù)器終端的指令數(shù)據(jù)，并向服務(wù)器終端發(fā)...
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