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  • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)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(gè)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(biāo)準(zhǔn)卷積歸一化激活模塊和空洞卷積編碼增強(qiáng)模塊對輸入的T1、T1c、T2和Flair四種模態(tài)...
  • 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(xùn)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)明提供了一種復(fù)雜礦區(qū)地裂縫遙感識別方法，包括：基于滑動窗口進(jìn)行非陰影區(qū)域?yàn)V波，基于HSV色彩補(bǔ)償進(jìn)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(jià)指標(biāo)，對地裂縫噪聲進(jìn)行濾除，識別初始地裂縫；結(jié)合形態(tài)學(xué)處...
  • 本申請涉及點(diǎn)云補(bǔ)全技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于跨模態(tài)和深度修補(bǔ)的點(diǎn)云補(bǔ)全方法及相關(guān)設(shè)備。該方法包括：獲取目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)對應(yīng)的輔助數(shù)據(jù)；利用編碼器對目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到點(diǎn)云編碼特征；利用解碼器對點(diǎn)云編碼特征進(jìn)行解碼，得...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于AI大模型的混合現(xiàn)實(shí)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(biāo)用戶對應(yīng)的初始語音信息和目標(biāo)用戶所處的目標(biāo)環(huán)境對應(yīng)的初始圖像信息和第一三維信息；對初始語音信息進(jìn)行語音識別獲得目標(biāo)文本信息...
  • 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(diǎn)云融合模型，并引入蒙特卡洛光線跟蹤計(jì)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(jì)算更加符合物理規(guī)律，從而提高光譜映射的準(zhǔn)確...
  • 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(kuò)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(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的模特圖像；其中所述擴(kuò)散...
  • 本申請實(shí)施例公開了一種設(shè)備初始化方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于初始化慣性視覺參數(shù)的啟動操作，獲取擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)設(shè)備的慣性信息以及通過擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)設(shè)備采集場景圖像；識別場景圖像的特征點(diǎn)信息和場景平面信息；根據(jù)場景平面信息的...
  • 本發(fā)明實(shí)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(gè)攝像頭所捕捉的視頻監(jiān)控，獲取實(shí)時(shí)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(yù)設(shè)位置信息，如果符合則記錄當(dāng)前位置信息并繼續(xù)進(jìn)行檢...
  • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種機(jī)器視覺集成系統(tǒng)中的目標(biāo)跟蹤方法；方法包括：獲取視頻流，對視頻流進(jìn)行分幀處理；在初始幀中進(jìn)行目標(biāo)檢測和特征提取，獲取目標(biāo)信息，目標(biāo)信息包括目標(biāo)位置和目標(biāo)特征；根據(jù)上一幀的目標(biāo)信息，獲取下一幀的目標(biāo)信息...
  • 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(yīng)的目標(biāo)3D影像；根據(jù)每個(gè)體素點(diǎn)在每個(gè)預(yù)設(shè)方向上的T1和T2加權(quán)灰度變化情況，確定每個(gè)體素點(diǎn)在每個(gè)預(yù)設(shè)方向上的...
  • 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(jìn)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(jìn)行去噪處理，得到主要背景特征；通過...
  • 本發(fā)明公開了一種稀疏點(diǎn)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(diǎn)云輸入GCN_PointNet++模型，所述GCN_PointNet++模型將GCN與PointNet++網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合并且通過PaConv模塊進(jìn)行特征傳遞；...
  • 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(gè)時(shí)間的腦部核磁共振影像并做預(yù)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(jìn)行訓(xùn)練；步驟3：腦部多發(fā)性硬化癥病變部位...
  • 本申請實(shí)施例公開了一種工業(yè)缺陷檢測模型訓(xùn)練方法、工業(yè)缺陷檢測方法、工業(yè)機(jī)器人和計(jì)算機(jī)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(yù)先構(gòu)建的預(yù)訓(xùn)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(fù)樣本集；通...
  • 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(yù)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(shí)時(shí)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(jì)算canny算法中的低閾值，利用canny算法對灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測得到邊緣線以用于對塑料托盤進(jìn)行缺陷檢測；低閾值的計(jì)算方法為：計(jì)算灰度圖像中每...
  • 本申請涉及一種電池傾斜檢測方法、裝置和計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，該電池傾斜檢測方法包括：獲得料框和料框承載的若干電池的深度圖像；在深度圖像中確定每一電池的電池圖像，針對任意一個(gè)電池圖像，根據(jù)預(yù)設(shè)夾角確定不同的檢測方向，以及每個(gè)檢測方向?qū)?yīng)的...
  • 熒光原位雜交圖像的組織細(xì)胞和血液細(xì)胞的形態(tài)預(yù)測方法，涉及數(shù)據(jù)圖像處理領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有的熒光原位雜交圖像分析中常見的細(xì)胞邊界模糊、異質(zhì)性細(xì)胞形態(tài)差異、高噪聲背景、數(shù)據(jù)標(biāo)注不足、低效與主觀性等問題。所述方法包括：獲取熒光原位雜交圖像的組織細(xì)胞、...
  • 本發(fā)明屬于軸承檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體是基于視覺認(rèn)知模型的軸承表面質(zhì)量檢測評估系統(tǒng)，包括軸承掃描采像單元、表面處理提取單元、視覺認(rèn)知模型單元、量化評估輸出單元、軸承分揀單元和顯示報(bào)警端；本發(fā)明通過軸承掃描采像單元和表面處理提取單元對軸承表面進(jìn)行圖...
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