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  • 本發(fā)明公開了一種基于高斯力場的開放詞匯抓取方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，將抓取指令輸入到機器人中已訓(xùn)練完成的姿態(tài)抓取模型，得到機器人抓取結(jié)果；姿態(tài)抓取模型的訓(xùn)練過程如下：構(gòu)建目標(biāo)對象點集、夾持器模型點集和吸引點集；通過變換矩陣得到變換后...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種西瓜成熟度識別方法、裝置及介質(zhì)，該方法包括：采集西瓜圖像數(shù)據(jù)，所述圖像數(shù)據(jù)包括不同品種、不同成熟度、不同拍攝角度的西瓜圖像；對所述圖像數(shù)據(jù)進行大小調(diào)整、裁剪、去噪的預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化圖像數(shù)據(jù)；對預(yù)處理圖像...
  • 本發(fā)明公開了一種基于低級特征的雙分支輕量化可行駛區(qū)域檢測方法，包括以下步驟，獲取數(shù)據(jù)集圖像輸入高分辨率分支模塊進行處理，獲得高分辨率分支特征，將數(shù)據(jù)集圖像低分辨率分支模塊進行處理，獲得低分辨率分支特征，通過細節(jié)模塊對高分辨率分支特征進行處理...
  • 本發(fā)明公開了一種公共區(qū)域?qū)櫸镒R別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其方法包括：采集上線攝像頭的圖像數(shù)據(jù)，并對所述圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到無標(biāo)注數(shù)據(jù)集；采集并標(biāo)注安防監(jiān)控數(shù)據(jù)庫中的圖像數(shù)據(jù)，得到寵物檢測數(shù)據(jù)集；構(gòu)建寵物檢測網(wǎng)絡(luò)；使用所述無標(biāo)注數(shù)據(jù)集...
  • 本發(fā)明提供一種油箱安全監(jiān)測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括對預(yù)處理后的監(jiān)控視頻進行可疑目標(biāo)檢測；提取監(jiān)控視頻中的關(guān)鍵幀，根據(jù)當(dāng)前幀與之前幀中行人位置變化情況跟蹤行人位置；區(qū)分日常場景、加油場景、油箱區(qū)域人員異常行為場景，對于油箱區(qū)域...
  • 本公開提供了一種遙感圖像的水體提取方法及裝置、電子設(shè)備，涉及遙感圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對采集的遙感圖像進行LBP紋理特征和灰度特征提取，得到像素紋理特征向量；將遙感圖像輸入到水體預(yù)提取模型，得到初步水體提取結(jié)果，并根據(jù)其與像素紋...
  • 本發(fā)明公開一種應(yīng)用于霧天車輛重識別的特征融合方法，該方法具體包括如下步驟：輸入霧天車輛圖像到公共特征提取模塊提取公共特征；對公共特征使用兩階段恢復(fù)的方法提取去霧的相關(guān)特征；使用金字塔增強進一步處理，并計算得到去霧損失；對公共特征使用重識別網(wǎng)...
  • 本發(fā)明公開了一種小樣本條件下電能表運行狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，方法包括：采集電能表運行數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的電能表運行狀態(tài)評估結(jié)果構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集，將原始數(shù)據(jù)集輸入數(shù)據(jù)生成模型，得到拓展數(shù)據(jù)集；將拓展數(shù)據(jù)集輸入訓(xùn)練好的元學(xué)習(xí)模型得到拓展數(shù)據(jù)集的打標(biāo)結(jié)果；...
  • 本發(fā)明涉及圖像分割領(lǐng)域，提供一種基于解剖和拓撲感知的顱內(nèi)動脈多類別分割方法，包括：從獲取的全腦影像中提取包含威利斯環(huán)的感興趣區(qū)域塊得到輸入圖像和真實標(biāo)注圖像。將輸入圖像輸入預(yù)先構(gòu)建的顱內(nèi)動脈多類別分割模型中得到多類別的預(yù)測概率圖。基于預(yù)測概...
  • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,公開了紅外熱像特征融合的輸電線路異常區(qū)域識別方法，包括以下步驟：采集輸電線路的紅外熱像數(shù)據(jù)，并對所述數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；通過小波變換對預(yù)處理后的紅外熱像圖像進行多尺度分解，提取低頻部分和高頻部分，還提供紅外熱像特...
  • 本發(fā)明公開了一種融合壓力傳感器陣列和深度攝像頭的無標(biāo)記運動捕捉系統(tǒng)，屬于計算機視覺領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括深度攝像頭模塊、足底壓力傳感器陣列模塊、數(shù)據(jù)匯總模塊、關(guān)節(jié)點校準(zhǔn)模塊、三維力預(yù)測模塊和姿態(tài)仿真模塊，該系統(tǒng)通過采集人體關(guān)節(jié)點的位置和足底的壓...
  • 本發(fā)明屬于測量和數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的邊坡穩(wěn)定性預(yù)測方法，所述方法包括：步驟1：從高精度激光雷達對目標(biāo)邊坡表面進行周期性掃描，得到點云數(shù)據(jù)；步驟2：根據(jù)每個巖體單元對應(yīng)的坡面區(qū)域的地質(zhì)數(shù)據(jù)和水文氣象數(shù)據(jù)，計算每個時間的...
  • 本發(fā)明提供了一種面向自動駕駛仿真的三維場景可控生成方法和系統(tǒng)，屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取待進行三維場景生成的路網(wǎng)拓撲圖，基于所述路網(wǎng)拓撲圖構(gòu)建幾何最小環(huán)集合；以幾何最小環(huán)作為路網(wǎng)拓撲圖對應(yīng)的場景平面的子區(qū)域的邊界，獲得每個子區(qū)域的圖...
  • 本發(fā)明涉點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種室外大場景激光雷達點云地圖的生成方法及裝置，其中，方法包括：基于區(qū)域生長的分割方式，獲取目標(biāo)激光雷達點云地圖的初步分割結(jié)果，并進行邊界點優(yōu)化處理，以獲得點云地圖的目標(biāo)平面分割結(jié)果；計算目標(biāo)平面分割結(jié)...
  • 本說明書公開了一種三維模型建模方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。在采用本說明書提供的三維模型建模方法對目標(biāo)三維模型進行建模時，可首先將描述目標(biāo)三維模型的網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為隱式函數(shù)，并根據(jù)隱式函數(shù)得到易于處理的數(shù)學(xué)樹，并最終根據(jù)數(shù)學(xué)樹完成對目標(biāo)三維...
  • 本發(fā)明提供的一種基于人工智能的通用伺服驅(qū)動方法和系統(tǒng)，本發(fā)明涉及通用伺服驅(qū)動技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取待切割器件三維圖像、目標(biāo)器件三維圖像、伺服驅(qū)動裝置信息；基于所述待切割器件三維圖像、所述目標(biāo)器件三維圖像、所述伺服驅(qū)動裝置信息，使用圖像處理...
  • 本發(fā)明涉及快速構(gòu)建可視化低空航行空域的方案設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種快速構(gòu)建可視化低空航行空域的方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備。本發(fā)明將目標(biāo)區(qū)域中的不存在不可通行區(qū)域或限制飛行區(qū)域或預(yù)設(shè)危險區(qū)域的網(wǎng)格設(shè)置為第一顏色，將目標(biāo)區(qū)域中的存在不可通行區(qū)域或限...
  • 本發(fā)明提供一種圖像生成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：將當(dāng)前文本和上一文本對應(yīng)的上一圖像輸入圖像生成模型中的自回歸模塊中，得到所述自回歸模塊輸出的當(dāng)前token序列；將所述上一圖像輸入所述圖像生成模型中的圖像特...
  • 本申請屬于位姿估計技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種非合作航天器相對位姿估計方法、裝置和設(shè)備。方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多個初始圖像；對多個初始圖像進行數(shù)據(jù)增強，得到多個增強圖像；以多個增強圖像以及增強圖像對應(yīng)的標(biāo)簽信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，進...
  • 本發(fā)明公開了一種制動鼓噴丸處理過程中質(zhì)量預(yù)測方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待處理面積和合格覆蓋率閾值，獲取彈丸發(fā)射個數(shù)，獲取噴丸時間段，獲取噴丸起始時間和噴丸結(jié)束時間；在噴丸處理過程中獲取制動鼓待噴丸處理表面的實時表面圖像...
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