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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種顱內(nèi)動脈瘤圖像檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲介質(zhì)。本發(fā)明設(shè)計了一種新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)即多尺度軸向殘差投影網(wǎng)絡(luò)，用于提升顱內(nèi)動脈瘤檢測與分割的準確性。在模型輸入方面，本發(fā)明采用包括匹配濾波、高斯濾波和拉普拉斯濾...
  • 本發(fā)明提供一種基于紅外熱成像的外墻滲漏點定位檢測方法及系統(tǒng)，涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，首先采集目標建筑外墻的多時段紅外熱成像數(shù)據(jù)集合，涵蓋不同環(huán)境溫度下的表面溫度分布矩陣，接著對其進行動態(tài)溫度修正處理，形成消除環(huán)境溫度波動影響的標準化溫度分布...
  • 本發(fā)明公開了一種融合圖像掩碼和混合專家的工業(yè)大模型異常檢測方法。該方法融合圖像掩碼技術(shù)與混合專家方法指導(dǎo)工業(yè)預(yù)訓(xùn)練模型，訓(xùn)練階段使用掩碼技術(shù)掩蓋輸入圖像的部分像素塊，通過訓(xùn)練使得模型能夠依據(jù)可見的圖像塊，重建被掩碼圖像塊的圖像文本對齊的視覺...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種蛋液中蛋殼檢測方法，其方法包括：根據(jù)實時蛋液流動視頻中不同視頻幀中相同位置像素點的灰度值和灰度變化，獲取實時蛋液流動視頻的光區(qū)；根據(jù)相鄰視頻幀的光流場變化，以及像素點的灰度分布，獲取各視頻幀中各像素點...
  • 本發(fā)明屬于無損檢測識別技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于人工智能的碳纖維蜂窩夾層的內(nèi)部缺陷定量分析方法，包括以下步驟：獲取紅外無損檢測圖像；使用YOLO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行缺陷圖像分割獲取掩膜的每個像素點值；通過設(shè)定掩膜閾值控制掩膜的生成大小并對掩膜閾值進行校準...
  • 本發(fā)明涉及基于高效雙注意的醫(yī)學(xué)圖像分割方法及系統(tǒng)；屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，包括：1）獲取醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集，預(yù)處理后劃分為訓(xùn)練集和測試集；2）構(gòu)建基于高效雙注意的醫(yī)學(xué)圖像分割模型；3）訓(xùn)練基于高效雙注意的醫(yī)學(xué)圖像分割模型；4）將測試集輸入到優(yōu)...
  • 本申請公開了一種語義引導(dǎo)與紋理先驗的雙分支表面缺陷分割方法及介質(zhì)，涉及表面缺陷分割領(lǐng)域，該方法包括獲取待檢測物圖像；將待檢測物圖像輸入至缺陷分割模型中，得出待檢測物的表面缺陷分割結(jié)果；缺陷分割模型包括依次連接的語義與紋理的雙分支特征提取網(wǎng)絡(luò)...
  • 本發(fā)明涉及一種快速檢索包含流星光譜信息數(shù)據(jù)的方法，包括：步驟1.讀取流星光譜視頻；步驟2.去除背景噪聲；步驟3.提取流星信號；步驟4.采用卷積去噪法過濾孤立噪聲點；步驟5.流星信號圖像的形態(tài)學(xué)修復(fù)；步驟6.局部環(huán)形濾波法去噪；步驟7.基于霍...
  • 本發(fā)明自動駕駛環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域。提出了一種基于多模態(tài)運動模型的動態(tài)物體跟蹤預(yù)測方法及系統(tǒng)，獲取動態(tài)物體點云及語義信息數(shù)據(jù)，生成候選物體信息，選擇新跟蹤物體運動模型，估計物體狀態(tài)，進行候選物體的匹配與管理，更新物體狀態(tài)，更新物體軌跡與切物體運...
  • 本發(fā)明涉及海洋測試技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于目標檢測技術(shù)的波浪破碎物模試驗方法，包括如下步驟：在試驗水槽中設(shè)置兩個坐標原點和多個不規(guī)則坐標配準點，進行不同波高和周期的波浪試驗，用高清相機記錄波浪傳播和破碎過程。利用標注水面線、白帽、破碎形態(tài)訓(xùn)...
  • 本發(fā)明公開一種點云配準方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及場景的三維重建技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取源點云與目標點云；并根據(jù)點云的空間結(jié)構(gòu)特性進行語義分割，分別得到源點云與目標點云的平面點和非平面點；對源點云與目標點云中的平面點和非平面點分別施加雙向距...
  • 本發(fā)明公開了一種適用于端側(cè)的單目標跟蹤方法，屬于計算機視覺處理領(lǐng)域。通過特征融合網(wǎng)絡(luò)對可見光與紅外圖像y分量進行動態(tài)加權(quán)融合，強化弱光下的目標特征表征。跟蹤模型以MobileNetV4為骨干網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合重參結(jié)構(gòu)、通道注意力機制及動態(tài)多尺度特征...
  • 本申請公開了一種橋梁養(yǎng)護作業(yè)的監(jiān)管方法，屬于工地管理，包括：分別建立傳感器模型、人員模型和橋梁BIM模型；利用地理坐標系統(tǒng)對傳感器模型和橋梁BIM模型進行配準；通過GIS平臺集成人員模型、配準后的傳感器模型和橋梁BIM模型，得到基于BIM+...
  • 本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于YOLO算法的自動化實驗室的視覺定位方法及系統(tǒng)，包括：首先，利用宏觀和局部視野信息進行精確的環(huán)境定位，提高了目標識別的準確性。其次，通過動態(tài)視野調(diào)整和補充圖像數(shù)據(jù)采集，確保了即使在目標被部...
  • 本發(fā)明涉及虛擬場景實時渲染技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種增強沉浸感的虛擬場景實時渲染方法及系統(tǒng)。該方法獲取虛擬場景圖像的渲染組件及其顯示LOD等級；將當(dāng)前幀圖像中的渲染組件作為目標組件，根據(jù)目標組件在指定圖像中的分布獲取其在指定圖像中的目標LOD等...
  • 本發(fā)明公開了一種發(fā)電機故障三維可視化預(yù)警及構(gòu)建方法，本發(fā)明涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，通過傳感器獲取發(fā)電機設(shè)備參數(shù)、運行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)與三維可視化技術(shù)構(gòu)建發(fā)電機數(shù)字孿生模型；并持續(xù)收集發(fā)電機運行數(shù)據(jù)對所構(gòu)建的發(fā)電機數(shù)字孿生模型進行...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度高斯球的動態(tài)場景重建方法及裝置，涉及計算機視覺領(lǐng)域，包括：采用運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法對待重建的視頻幀序列進行處理，生成稀疏點云，對稀疏點云進行初始化，生成3D高斯球集合；采用雙域變形模型和自適應(yīng)時間戳對3D高斯球集合進行...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度正則化的動態(tài)高斯場景重建方法。本發(fā)明步驟如下：步驟（1）、利用SfM點云初始化一組3D高斯集合，每個高斯體由中心位置、協(xié)方差矩陣等參數(shù)描述；步驟（2）、引入控制網(wǎng)絡(luò)解耦運動與幾何結(jié)構(gòu)，利用時間變量與高斯中心位置進行偏...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，且公開了一種基于圖像識別的地鐵天地線綜合平臺監(jiān)測方法及系統(tǒng)，用于解決進行地鐵天地線監(jiān)測時，會出現(xiàn)采集圖像數(shù)據(jù)時，監(jiān)測區(qū)域被高速運行的列車遮擋視野的問題，包括，對檢查區(qū)域進行圖像數(shù)據(jù)采集，若檢查區(qū)域中未存在運行列車遮擋...
  • 本發(fā)明公開了一種基于正球面映射的橢球面多邊形布爾運算方法，包括以下步驟：S1，將橢球面的多邊形頂點映射到一個正球面；S2，在正球面上進行映射后的球面多邊形的布爾運算；S3，將正球面上的多邊形布爾運算的結(jié)果映射到原橢球面，作為橢球面上多邊形布...
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