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  • 本申請公開了一種視頻數(shù)據(jù)評估方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)與產(chǎn)品，涉及營銷分析技術(shù)領(lǐng)域，應(yīng)用于視頻數(shù)據(jù)評估系統(tǒng)，視頻數(shù)據(jù)評估系統(tǒng)與各視頻平臺關(guān)聯(lián)，視頻平臺中包括待評估企業(yè)的各企業(yè)賬號，包括：對于待評估企業(yè)的任意一個企業(yè)賬號，基于預(yù)設(shè)運營診斷標準從...
  • 本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)統(tǒng)計領(lǐng)域，提出的一種基于大數(shù)據(jù)的農(nóng)貿(mào)零售行業(yè)統(tǒng)計方法及系統(tǒng)，通過農(nóng)貿(mào)商品識別模型識別不同產(chǎn)品的產(chǎn)品類型和產(chǎn)品銷售量，避免了使用商品條碼的限制，從而可以應(yīng)用在多數(shù)農(nóng)貿(mào)市場或便民市場的零售場景中，提高了統(tǒng)計的全面性，同時通過生成...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種充電平臺清分結(jié)算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，能夠根據(jù)充電請求的觸發(fā)類型對充電請求進行鑒權(quán)，并在充電請求通過鑒權(quán)后對目標車輛進行充電，提高了充電平臺的安全性；運營方采集充電信息并校驗后，基于傳輸優(yōu)化技術(shù)將充電信...
  • 本發(fā)明提供一種基于人工智能的稅務(wù)優(yōu)化方法，涉及圖像處理技術(shù)，通過獲取財務(wù)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(yīng)的整合結(jié)構(gòu)，生成所述整合結(jié)構(gòu)對應(yīng)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(yīng)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(fēng)險判識方法，屬于采礦工程技術(shù)領(lǐng)域，通過結(jié)合關(guān)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(fēng)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(guān)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(jié)構(gòu)提升局部細節(jié)，確保衣物的褶皺、紋理和細微設(shè)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(shù)領(lǐng)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(jié)果；...
  • 本發(fā)明涉及圖像增強技術(shù)領(lǐng)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(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(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(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)建基準數(shù)據(jù)集；構(gòu)建以U?Net網(wǎng)絡(luò)為原型的基準神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基準神經(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(shè)備，涉及領(lǐng)域自適應(yīng)領(lǐng)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(yù)訓(xùn)練的教師模型和目標域的待訓(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)字數(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...
  • 本發(fā)明涉及圖像增強技術(shù)領(lǐng)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(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(jié)果；對初步光譜波段篩選結(jié)果進行波段權(quán)重分析...
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