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  • 本發(fā)明公開了一種基于背景重構(gòu)的MURA缺陷檢測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備，涉及圖像處理領(lǐng)域。方法包括：獲取顯示面板所顯示的初始圖像；對(duì)初始圖像進(jìn)行離散余弦變換處理，以提取低頻背景成分；基于奇異值分解算法對(duì)低頻背景成分進(jìn)行去噪處理，得到主要背景特征；通過(guò)...
  • 本發(fā)明涉及區(qū)域分割技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種顱腦MRI掃描影像中血腫區(qū)域三維分割方法，該方法包括：通過(guò)顱腦MRI掃描，獲取待檢測(cè)患者對(duì)應(yīng)的目標(biāo)3D影像；根據(jù)每個(gè)體素點(diǎn)在每個(gè)預(yù)設(shè)方向上的T1和T2加權(quán)灰度變化情況，確定每個(gè)體素點(diǎn)在每個(gè)預(yù)設(shè)方向上的...
  • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種機(jī)器視覺(jué)集成系統(tǒng)中的目標(biāo)跟蹤方法；方法包括：獲取視頻流，對(duì)視頻流進(jìn)行分幀處理；在初始幀中進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和特征提取，獲取目標(biāo)信息，目標(biāo)信息包括目標(biāo)位置和目標(biāo)特征；根據(jù)上一幀的目標(biāo)信息，獲取下一幀的目標(biāo)信息...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于監(jiān)控視頻的酒店環(huán)境中滅火器位置監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，全面采集酒店內(nèi)的各個(gè)攝像頭所捕捉的視頻監(jiān)控，獲取實(shí)時(shí)視頻流并提取特征輸入至特征提取模型中，判斷滅火器位置信息是否符合預(yù)設(shè)位置信息，如果符合則記錄當(dāng)前位置信息并繼續(xù)進(jìn)行檢...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種設(shè)備初始化方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于初始化慣性視覺(jué)參數(shù)的啟動(dòng)操作，獲取擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)設(shè)備的慣性信息以及通過(guò)擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)設(shè)備采集場(chǎng)景圖像；識(shí)別場(chǎng)景圖像的特征點(diǎn)信息和場(chǎng)景平面信息；根據(jù)場(chǎng)景平面信息的...
  • 本發(fā)明公開了一種AI模特自動(dòng)生成方法，屬于圖像生成技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取AI模特的基本特征、姿態(tài)信息和服飾描述；通過(guò)擴(kuò)散變換器根據(jù)基本特征、服飾描述和姿態(tài)信息，生成模特圖像，通過(guò)優(yōu)化器對(duì)所述模特圖像進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的模特圖像；其中所述擴(kuò)散...
  • 本發(fā)明公開了一種全自動(dòng)、快速、高精度三維重建方法及系統(tǒng)，涉及三維動(dòng)態(tài)重建領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建光譜?點(diǎn)云融合模型，并引入蒙特卡洛光線跟蹤計(jì)算動(dòng)態(tài)反射率場(chǎng)，結(jié)合菲涅爾公式和動(dòng)態(tài)光線跟蹤技術(shù)，使得反射率計(jì)算更加符合物理規(guī)律，從而提高光譜映射的準(zhǔn)確...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于AI大模型的混合現(xiàn)實(shí)內(nèi)容生成方法、裝置以及終端設(shè)備，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：采集目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的初始語(yǔ)音信息和目標(biāo)用戶所處的目標(biāo)環(huán)境對(duì)應(yīng)的初始圖像信息和第一三維信息；對(duì)初始語(yǔ)音信息進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別獲得目標(biāo)文本信息...
  • 本申請(qǐng)涉及點(diǎn)云補(bǔ)全技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于跨模態(tài)和深度修補(bǔ)的點(diǎn)云補(bǔ)全方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括：獲取目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的輔助數(shù)據(jù)；利用編碼器對(duì)目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到點(diǎn)云編碼特征；利用解碼器對(duì)點(diǎn)云編碼特征進(jìn)行解碼，得...
  • 本發(fā)明提供了一種復(fù)雜礦區(qū)地裂縫遙感識(shí)別方法，包括：基于滑動(dòng)窗口進(jìn)行非陰影區(qū)域?yàn)V波，基于HSV色彩補(bǔ)償進(jìn)行礦區(qū)陰影提亮，排除太陽(yáng)陰影對(duì)地裂縫識(shí)別的干擾；基于線性指數(shù)與形狀指數(shù)的地裂縫評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)地裂縫噪聲進(jìn)行濾除，識(shí)別初始地裂縫；結(jié)合形態(tài)學(xué)處...
  • 本發(fā)明公開了一種種蛋關(guān)鍵部位定位與檢測(cè)方法。方法包括：通過(guò)種蛋圖像采集裝置獲取不同天數(shù)種蛋內(nèi)部的透射圖像，訓(xùn)練建立種蛋生理狀態(tài)判別模型和種蛋關(guān)鍵部位分割模型；判別模型輸出待定位和檢測(cè)的受精蛋透射圖像，并使用分割模型處理后識(shí)別出關(guān)鍵部位，然后...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像處理與分析技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于多模態(tài)特征融合的MRI腦腫瘤分割方法，構(gòu)建一個(gè)包含編碼器和解碼器的圖像分割模型；編碼器部分，首先通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)卷積歸一化激活模塊和空洞卷積編碼增強(qiáng)模塊對(duì)輸入的T1、T1c、T2和Flair四種模態(tài)...
  • 本申請(qǐng)公開了一種基于聲吶點(diǎn)云的方形管涵邊界輪廓提取方法、設(shè)備、介質(zhì),方法包括：對(duì)初始聲吶采集數(shù)據(jù)中每一幀強(qiáng)度信息進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換處理得到對(duì)應(yīng)的斷面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并進(jìn)行去除中心點(diǎn)噪聲處理，得到整體邊界點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)整體邊界點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行DBSCAN聚類濾...
  • 本發(fā)明涉及一種用于SWE圖像生成的生成對(duì)抗模型構(gòu)建方法與裝置，方法包括：對(duì)獲取的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理并劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集；構(gòu)建生成對(duì)抗模型，所述生成對(duì)抗模型包括生成器和鑒別器；將所述BUMS圖像作為生成器的輸入，生成器輸出生成...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種毛細(xì)輻射系統(tǒng)圖像處理方法，所述方法包括：獲取毛細(xì)輻射系統(tǒng)的熱成像圖像的灰度圖，并構(gòu)建每個(gè)像素的特征點(diǎn)，將所有特征點(diǎn)作為初始類簇利用分裂型層次聚類算法進(jìn)行迭代分裂，在每次分裂時(shí)，若分裂點(diǎn)的優(yōu)...
  • 本發(fā)明提供一種基于花粉掃描片的花粉檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取花粉掃描片；基于rtmdet網(wǎng)絡(luò)，建立花粉檢測(cè)模型；將花粉掃描片輸入至花粉檢測(cè)模型，輸出目標(biāo)花粉的坐標(biāo)和寬高；根據(jù)目標(biāo)花粉的坐標(biāo)和寬高，確定目標(biāo)花粉裁剪圖...
  • 本發(fā)明公開了一種干涉圖像相位解纏模型的構(gòu)建方法、解纏方法及裝置，構(gòu)建方法包括：采集包含多種物體表面缺陷的樣本初始相位圖，對(duì)所述樣本初始相位圖進(jìn)行處理，獲得訓(xùn)練集；構(gòu)建ResNet?Unet?cGAN網(wǎng)絡(luò)模型，所述ResNet?Unet?cG...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合匹配技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于標(biāo)識(shí)解析的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)。該方法包括將實(shí)時(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)以及運(yùn)行圖像輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到設(shè)備狀態(tài)類型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程為：對(duì)歷史故障事件的每種運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常識(shí)別，確定數(shù)據(jù)異常系數(shù)；...
  • 本發(fā)明提供一種圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：圖像預(yù)處理模塊、動(dòng)態(tài)去霧增強(qiáng)模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速模塊、智能數(shù)據(jù)調(diào)度模塊和能耗管理模塊；圖像預(yù)處理模塊用于對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行預(yù)處理；動(dòng)態(tài)去霧增強(qiáng)模塊用于對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行去霧增強(qiáng)...
  • 本發(fā)明涉及一種增材制造器件表面損傷前驅(qū)體檢測(cè)方法及裝置，方法包括：采集增材制造器件表面的目標(biāo)前驅(qū)體圖像；將目標(biāo)前驅(qū)體圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的損傷識(shí)別模型，并基于損傷識(shí)別模型判斷出目標(biāo)前驅(qū)體圖像中是否存在損傷；損傷識(shí)別模型包括：主干網(wǎng)絡(luò)，頸部網(wǎng)絡(luò)，...
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