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  • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的稅務優(yōu)化方法，涉及圖像處理技術，通過獲取財務端對電子憑證集合的審核信息，根據(jù)所述審核信息生成所述電子憑證集合對應的整合結構，生成所述整合結構對應的匯總碼，根據(jù)所述匯總碼生成編碼組合圖像發(fā)送至所述電子憑證集合對應的...
  • 本發(fā)明公開了一種相鄰工作面開采影響下的頂板突水風險判識方法，屬于采礦工程技術領域，通過結合關鍵層理論和充分采動概念判斷相鄰工作面開采影響下是否存在頂板突水風險，具體包括如下步驟：步驟1、收集工作面鉆孔柱狀資料；步驟2、根據(jù)關鍵層理論，進行工...
  • 本發(fā)明公開的是一種基于擴散模型保持局部細節(jié)的虛擬試衣系統(tǒng)及方法，通過人物視覺特征模型獲取試裝模特的圖像特征,利用擴散模型的生成能力，可控地實現(xiàn)從高斯噪聲逐步生成試衣效果，并且采用雙流結構提升局部細節(jié)，確保衣物的褶皺、紋理和細微設計元素的保真...
  • 本發(fā)明公開了基于低光照圖像增強算法的視頻監(jiān)控圖像優(yōu)化處理方法，涉及圖像處理技術領域，包括：S1、利用視頻監(jiān)控圖像進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算法獲取低光照視頻監(jiān)控圖像的圖像增強結果；...
  • 本發(fā)明涉及圖像增強技術領域，具體涉及一種肝臟CT圖像增強方法及系統(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圖像對應的多尺度圖像，根據(jù)不同尺度圖像之間對應每個相同...
  • 本申請公開了一種基于記憶與決策融合的多領域圖像智能增強方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，包括：響應于第一圖像數(shù)據(jù)的輸入，在標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，涉及電力設備故障識別技術領域，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化為灰度圖；使用灰...
  • 本發(fā)明涉及液晶面板缺陷檢測技術領域，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，結合自適應閾值分割、深度學習語義分割和區(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行增強和背景去除處理，進一步采用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；訓練服裝類目分類與關鍵點檢測模型、服裝分割模型；提取服裝輪廓線后三角網(wǎng)格細分服裝區(qū)域，通過相似變換和服裝網(wǎng)格微分變形；構建關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、計算機設備及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術領域，該方法包括：采集電路板的圖像并進行預處理，以獲得圖像檢測數(shù)據(jù)；將所述圖像檢測數(shù)據(jù)輸入至預先搭建好的缺陷檢測模型中，以獲得缺陷檢測結果；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語義分割方法、設備及介質(zhì)，涉及語義分割技術領域，所述方法包括：構建基準數(shù)據(jù)集；構建以U?Net網(wǎng)絡為原型的基準神經(jīng)網(wǎng)絡模型，基準神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括下采樣網(wǎng)絡及上采樣網(wǎng)絡，下采樣網(wǎng)絡為融入通道注意力機制的...
  • 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)明提供了一種目標檢測方法、裝置及設備，涉及領域自適應領域。包括：對目標域圖像樣本進行不同處理后分別輸入源域的預訓練的教師模型和目標域的待訓練的學生模型，得到教師編碼特征、教師解碼特征、學生編碼特征和學生解碼特征；基于學生類別預測結果得到...
  • 本申請?zhí)峁┮环N基于生成式人工智能的工程數(shù)據(jù)處理方法和相關設備，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域，在該方法中，獲取不同工程環(huán)境和設計參數(shù)的多個歷史工程數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理后提取工程特征數(shù)據(jù)，涵蓋工程方案設計參數(shù)和工程環(huán)境數(shù)據(jù)。接著，利用生成式AI算法和標...
  • 本發(fā)明涉及圖像增強技術領域，具體涉及基于視覺分析的遙感圖像增強方法及系統(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測領域，尤其涉及一種玉米籽粒含水量的田間智能預測方法，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)進行采集，通過對光譜像元反射率數(shù)據(jù)進行穩(wěn)定性篩選，得到初步光譜波段篩選結果；對初步光譜波段篩選結果進行波段權重分析...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像與運動行為預測的行人識別方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺技術領域。該方法包括：采集并對環(huán)境和行人信息進行分析，以得到目標環(huán)境和行人信息；基于GCN網(wǎng)絡和DeepSort算法結合目標環(huán)境和行人信息對行人的運動行為軌跡進行預測...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理領域，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：對場景圖像樣本進行預處理，且導入構建的深度模型訓練；步驟三：搭建網(wǎng)絡編解碼器，對圖像樣本進行特征融合并獲得...
  • 本發(fā)明提供基于改進型YOLO v5的無人機跑道障礙物識別方法及避障方法，屬于障礙物識別技術領域。無人機跑道障礙物識別方法包括獲取數(shù)據(jù)圖像；應用天空分割方法對所述數(shù)據(jù)圖像進行分割，獲得分割后數(shù)據(jù)圖像。配置改進型YOLO v5視覺模型，改進型Y...
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