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  • 本發(fā)明涉及托盤檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種塑料托盤表面缺陷檢測方法，方法包括獲取塑料托盤的灰度圖像，計算canny算法中的低閾值，利用canny算法對灰度圖像進行邊緣檢測得到邊緣線以用于對塑料托盤進行缺陷檢測；低閾值的計算方法為：計算灰度圖像中每...
  • 本發(fā)明公開了輔助消化內(nèi)科醫(yī)生取樣檢查的圖像病灶識別系統(tǒng),包括圖像采集模塊、預處理模塊、AI病灶識別模塊、特征分析模塊、取樣推薦模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、實時交互模塊、系統(tǒng)控制中心，消毒監(jiān)測模塊，功耗優(yōu)化模塊。該系統(tǒng)基于多模態(tài)大模型整合白光、窄帶光...
  • 本申請實施例公開了一種工業(yè)缺陷檢測模型訓練方法、工業(yè)缺陷檢測方法、工業(yè)機器人和計算機可讀存儲介質(zhì)。其中，方法包括如下步驟：將模擬缺陷圖像作為預先構(gòu)建的預訓練網(wǎng)絡(luò)模型的輸入以處理，獲取輸出的樣本集和執(zhí)行潛在正樣本剔除操作后得到第二負樣本集；通...
  • 本發(fā)明提供一種腦部多發(fā)性硬化癥病變部位變化檢測方法，包括以下步驟：步驟1、獲取腦部多發(fā)性硬化癥患者的多個時間的腦部核磁共振影像并做預處理；步驟2、構(gòu)建用于檢測腦部多發(fā)性硬化癥病變部位變化的模型并對其進行訓練；步驟3：腦部多發(fā)性硬化癥病變部位...
  • 本發(fā)明公開了一種稀疏點云與GCN融合的柑橘缺陷檢測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明將柑橘數(shù)據(jù)集的點云輸入GCN_PointNet++模型，所述GCN_PointNet++模型將GCN與PointNet++網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)合并且通過PaConv模塊進行特征傳遞；...
  • 本發(fā)明公開了一種基于背景重構(gòu)的MURA缺陷檢測方法及相關(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；對初始圖像進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低頻背景成分進行去噪處理，得到主要背景特征；通過...
  • 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：通過顱腦MRI掃描，獲取待檢測患者對應的目標3D影像；根據(jù)每個體素點在每個預設(shè)方向上的T1和T2加權(quán)灰度變化情況，確定每個體素點在每個預設(shè)方向上的...
  • 本發(fā)明屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種機器視覺集成系統(tǒng)中的目標跟蹤方法；方法包括：獲取視頻流，對視頻流進行分幀處理；在初始幀中進行目標檢測和特征提取，獲取目標信息，目標信息包括目標位置和目標特征；根據(jù)上一幀的目標信息，獲取下一幀的目標信息...
  • 本發(fā)明實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)測方法及系統(tǒng)，全面采集酒店內(nèi)的各個攝像頭所捕捉的視頻監(jiān)控，獲取實時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設(shè)位置信息，如果符合則記錄當前位置信息并繼續(xù)進行檢...
  • 本申請實施例公開了一種設(shè)備初始化方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：響應于初始化慣性視覺參數(shù)的啟動操作，獲取擴展現(xiàn)實設(shè)備的慣性信息以及通過擴展現(xiàn)實設(shè)備采集場景圖像；識別場景圖像的特征點信息和場景平面信息；根據(jù)場景平面信息的...
  • 本發(fā)明公開了一種AI模特自動生成方法，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；通過擴散變換器根據(jù)基本特征、服飾描述和姿態(tài)信息，生成模特圖像，通過優(yōu)化器對所述模特圖像進行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的模特圖像；其中所述擴散...
  • 本發(fā)明公開了一種全自動、快速、高精度三維重建方法及系統(tǒng)，涉及三維動態(tài)重建領(lǐng)域。本發(fā)明通過構(gòu)建光譜?點云融合模型，并引入蒙特卡洛光線跟蹤計算動態(tài)反射率場，結(jié)合菲涅爾公式和動態(tài)光線跟蹤技術(shù)，使得反射率計算更加符合物理規(guī)律，從而提高光譜映射的準確...
  • 本發(fā)明實施例提供一種基于AI大模型的混合現(xiàn)實內(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：采集目標用戶對應的初始語音信息和目標用戶所處的目標環(huán)境對應的初始圖像信息和第一三維信息；對初始語音信息進行語音識別獲得目標文本信息...
  • 本申請涉及點云補全技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于跨模態(tài)和深度修補的點云補全方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括：獲取目標點云數(shù)據(jù)和目標點云數(shù)據(jù)對應的輔助數(shù)據(jù)；利用編碼器對目標點云數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)進行編碼，得到點云編碼特征；利用解碼器對點云編碼特征進行解碼，得...
  • 本發(fā)明提供了一種復雜礦區(qū)地裂縫遙感識別方法，包括：基于滑動窗口進行非陰影區(qū)域濾波，基于HSV色彩補償進行礦區(qū)陰影提亮，排除太陽陰影對地裂縫識別的干擾；基于線性指數(shù)與形狀指數(shù)的地裂縫評價指標，對地裂縫噪聲進行濾除，識別初始地裂縫；結(jié)合形態(tài)學處...
  • 本發(fā)明公開了一種種蛋關(guān)鍵部位定位與檢測方法。方法包括：通過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的受精蛋透射圖像，并使用分割模型處理后識別出關(guān)鍵部位，然后...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)學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，首先通過標準卷積歸一化激活模塊和空洞卷積編碼增強模塊對輸入的T1、T1c、T2和Flair四種模態(tài)...
  • 本申請公開了一種基于聲吶點云的方形管涵邊界輪廓提取方法、設(shè)備、介質(zhì),方法包括：對初始聲吶采集數(shù)據(jù)中每一幀強度信息進行坐標轉(zhuǎn)換處理得到對應的斷面點云數(shù)據(jù)，并進行去除中心點噪聲處理，得到整體邊界點云數(shù)據(jù)；對整體邊界點云數(shù)據(jù)進行DBSCAN聚類濾...
  • 本發(fā)明涉及一種用于SWE圖像生成的生成對抗模型構(gòu)建方法與裝置，方法包括：對獲取的目標圖像數(shù)據(jù)集進行預處理并劃分為訓練集、驗證集、測試集；構(gòu)建生成對抗模型，所述生成對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)明涉及一種毛細輻射系統(tǒng)圖像處理方法，所述方法包括：獲取毛細輻射系統(tǒng)的熱成像圖像的灰度圖，并構(gòu)建每個像素的特征點，將所有特征點作為初始類簇利用分裂型層次聚類算法進行迭代分裂，在每次分裂時，若分裂點的優(yōu)...
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