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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與核回歸的一致性蒙特卡洛繪制降噪方法和裝置，方法包括：對蒙特卡洛繪制降噪的核回歸數(shù)學(xué)模型進(jìn)行建模，并基于核回歸一致性理論與漸進(jìn)積分均方誤差推導(dǎo)理論核帶寬表達(dá)式，最后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)核帶寬的值并使用交叉雙邊濾波與T...
  • 本發(fā)明屬于圖像修復(fù)領(lǐng)域，即利用一個基于即插即用分裂算法的擴(kuò)散模型實(shí)現(xiàn)對退化模型未知的非線性或盲修復(fù)任務(wù)，具體為一種面向盲圖像修復(fù)的即插即用分裂算法。一種面向盲圖像修復(fù)的即插即用分裂算法，通過設(shè)計(jì)一種間接引導(dǎo)策略在縮小現(xiàn)行即插即用圖像修復(fù)方法...
  • 本發(fā)明涉及一種結(jié)合無監(jiān)督圖像特征提取技術(shù)的缺陷檢測方法，包括：收集產(chǎn)品的合格圖像，作為無監(jiān)督卷積自編碼器的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，獲得特征提取器；采集缺陷圖像并標(biāo)注；將訓(xùn)練集中的缺陷圖像輸入到Y(jié)OLOv8中進(jìn)行訓(xùn)練，獲得多尺度特征圖；將同一張缺陷圖像輸入...
  • 本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別方法。本公開提出了一種基于YOLOX為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)框架的改進(jìn)型核燃料棒射線缺陷目標(biāo)檢測算法，基于單階段目標(biāo)檢測算法YOLOX進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)修改，引入輕量級CA(...
  • 本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于規(guī)則模型的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別方法。本公開通過引入專家規(guī)則，實(shí)現(xiàn)基于規(guī)則模型的缺陷識別算法，可有效工業(yè)環(huán)境中因?yàn)閳D像數(shù)據(jù)規(guī)模較小，在引入數(shù)據(jù)增強(qiáng)擴(kuò)充數(shù)據(jù)模型后導(dǎo)致缺陷位置信息丟失等原因...
  • 本公開屬于核電技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別用圖像質(zhì)量校核方法。本公開提供的核燃料棒端塞焊縫射線數(shù)字成像缺陷識別用圖像質(zhì)量校核方法，通過對圖像進(jìn)行預(yù)處理，可以高效提取出單根核燃料棒端塞的有效待評定圖像；使用單根核...
  • 本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種基于改進(jìn)UNet模型的水下管道缺陷檢測方法，包括：在第一分支中，基于改進(jìn)UNet網(wǎng)絡(luò)框架構(gòu)建用于特征提取的先驗(yàn)分布網(wǎng)絡(luò)，對原始水下管道圖像進(jìn)行特征提取和重建，生成管道缺陷特征提取圖像；在第二分支中，基于改...
  • 本發(fā)明公開了一種用于幕墻鋁單板老化程度的預(yù)警系統(tǒng)及方法，涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待檢測鋁單板圖像，將待檢測鋁單板圖像劃分為多個像素窗口；獲取與待檢測鋁單板相同規(guī)格的無老化鋁單板，以及各老化特性鋁單板，建立各老化特性對鋁單板老化的影響...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的異物檢測方法、裝置及相關(guān)介質(zhì)，該方法包括：獲取待識別的目標(biāo)圖像；利用圖像分割模型對所述目標(biāo)圖像進(jìn)行分割處理，得到所述目標(biāo)圖像對應(yīng)的分割掩碼圖；對所述分割掩碼圖進(jìn)行邏輯處理，并根據(jù)邏輯處理的結(jié)果判斷所述目標(biāo)圖像是...
  • 本申請涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的馬鈴薯葉片病害檢測分級方法，包括：收集包含在真實(shí)自然生長環(huán)境下的馬鈴薯病害葉片的圖片；將收集的圖片輸入AMW?YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢測，從而定位每個圖片中病害葉片的位置，得到病害葉片...
  • 本發(fā)明涉及機(jī)械零件質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于人工智能的機(jī)械零件質(zhì)量檢測方法。該方法包括：本發(fā)明獲取待檢測的機(jī)械零件圖像，基于圖像增強(qiáng)后的待檢測的機(jī)械零件圖像計(jì)算圖像中所有滿足預(yù)設(shè)位置關(guān)系的兩個像素點(diǎn)之間的灰度值，并根據(jù)灰度值生成圖像灰度...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于Segment Anything模型的智能摳圖方法，通過獲取待處理的樣本圖像，將樣本圖像輸入至Image Segmentation模型中進(jìn)行分割，得到初步前景與背景掩碼，制作成樣本數(shù)據(jù)集；調(diào)用Seg...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是一種基于MedficientSAM圖像分割大模型，能夠顯著提高醫(yī)學(xué)圖像處理效率和準(zhǔn)確率的基于視覺大模型的醫(yī)學(xué)圖像處理方法及系統(tǒng)，利用MedficientSAM模型對包括CT、MR、超聲等在內(nèi)的九種不同模...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于紅外熱成像的外陰VIN預(yù)測方法及裝置，該方法包括如下步驟：采集多個VIN樣本的外陰部位的紅外熱成像圖像；基于FLIR系統(tǒng)，從紅外熱成像圖像中分割并提取病變部位，及病變部位對應(yīng)的溫度值；基于提取的...
  • 本公開涉及一種基于特征融合和迭代關(guān)聯(lián)的在線多目標(biāo)跟蹤方法及系統(tǒng)，涉及目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域。其中，所述的在線多目標(biāo)跟蹤方法，包括：利用給定視頻序列中每幀圖像內(nèi)可能目標(biāo)對應(yīng)的位置信息和置信度對所述置信度進(jìn)行融合更新，得到融合更新置信度；利用迭代算法...
  • 本申請公開了一種超聲微血管成像中的運(yùn)動校正與配準(zhǔn)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及超聲微血管成像領(lǐng)域，該方法包括獲取隨時間變化的超聲序列圖像；利用數(shù)據(jù)幀相關(guān)性系數(shù)的閾值對超聲序列圖像進(jìn)行劃分；根據(jù)靜止幀之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行聚類處理的聚類結(jié)果確定靜止...
  • 本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種直線檢測方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及直線檢測領(lǐng)域，方法包括：遍歷待檢測平面上的各點(diǎn)，基于各點(diǎn)的法向量和坐標(biāo)構(gòu)建第一投票累加器，在第一投票累加器不為空時，從第一投票累加器中獲取第一最大投票值的投票位置，基于第一最大投...
  • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于人臉特征點(diǎn)的證件照生成方法，該方法包括：檢測源圖像的人臉區(qū)域；從源圖像的人臉區(qū)域提取人臉特征點(diǎn)，得到人臉特征點(diǎn)的坐標(biāo)；根據(jù)人臉特征點(diǎn)的坐標(biāo)，計(jì)算源圖像中人臉相對標(biāo)準(zhǔn)證件照中人臉的平移偏差和角度偏差；基于...
  • 本發(fā)明公開了一種基于快照壓縮成像和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超快成像方法。其具體步驟如下：合成仿真數(shù)據(jù)集；采集用于探測超快場景的超快激光脈沖的二維壓縮數(shù)據(jù)；構(gòu)建基于低秩分解與通道注意力機(jī)制的端到端壓縮重建網(wǎng)絡(luò)；對端到端壓縮重建網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；利用訓(xùn)練好的...
  • 本發(fā)明適用于CT圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的CT圖像中陽性淋巴結(jié)的診斷與分割方法，包括：對CT圖像序列進(jìn)行預(yù)處理并增強(qiáng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型，通過編碼器提取特征，利用分類模塊執(zhí)行分類任務(wù)，利用分割模塊結(jié)合分類結(jié)果對陽性淋巴...
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