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  • 本申請(qǐng)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(duì)應(yīng)的輔助數(shù)據(jù)；利用編碼器對(duì)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(duì)點(diǎn)云編碼特征進(jìn)行解碼，得...
  • 本發(fā)明提供了一種復(fù)雜礦區(qū)地裂縫遙感識(shí)別方法，包括：基于滑動(dòng)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(duì)地裂縫識(shí)別的干擾；基于線性指數(shù)與形狀指數(shù)的地裂縫評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)地裂縫噪聲進(jìn)行濾除，識(shí)別初始地裂縫；結(jié)合形態(tài)學(xué)處...
  • 本發(fā)明公開了一種種蛋關(guān)鍵部位定位與檢測(cè)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(cè)的受精蛋透射圖像，并使用分割模型處理后識(shí)別出關(guān)鍵部位，然后...
  • 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(duì)輸入的T1、T1c、T2和Flair四種模態(tài)...
  • 本申請(qǐng)公開了一種基于聲吶點(diǎn)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(duì)初始聲吶采集數(shù)據(jù)中每一幀強(qiáng)度信息進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換處理得到對(duì)應(yīng)的斷面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并進(jìn)行去除中心點(diǎn)噪聲處理，得到整體邊界點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)整體邊界點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行DBSCAN聚類濾...
  • 本發(fā)明涉及一種用于SWE圖像生成的生成對(duì)抗模型構(gòu)建方法與裝置，方法包括：對(duì)獲取的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理并劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集；構(gòu)建生成對(duì)抗模型，所述生成對(duì)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(xì)輻射系統(tǒng)圖像處理方法，所述方法包括：獲取毛細(xì)輻射系統(tǒng)的熱成像圖像的灰度圖，并構(gòu)建每個(gè)像素的特征點(diǎn)，將所有特征點(diǎn)作為初始類簇利用分裂型層次聚類算法進(jìn)行迭代分裂，在每次分裂時(shí)，若分裂點(diǎn)的優(yōu)...
  • 本發(fā)明提供一種基于花粉掃描片的花粉檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取花粉掃描片；基于rtmdet網(wǎng)絡(luò)，建立花粉檢測(cè)模型；將花粉掃描片輸入至花粉檢測(cè)模型，輸出目標(biāo)花粉的坐標(biāo)和寬高；根據(jù)目標(biāo)花粉的坐標(biāo)和寬高，確定目標(biāo)花粉裁剪圖...
  • 本發(fā)明公開了一種干涉圖像相位解纏模型的構(gòu)建方法、解纏方法及裝置，構(gòu)建方法包括：采集包含多種物體表面缺陷的樣本初始相位圖，對(duì)所述樣本初始相位圖進(jìn)行處理，獲得訓(xùn)練集；構(gòu)建ResNet?Unet?cGAN網(wǎng)絡(luò)模型，所述ResNet?Unet?cG...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合匹配技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于標(biāo)識(shí)解析的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)。該方法包括將實(shí)時(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)以及運(yùn)行圖像輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到設(shè)備狀態(tài)類型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程為：對(duì)歷史故障事件的每種運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常識(shí)別，確定數(shù)據(jù)異常系數(shù)；...
  • 本發(fā)明提供一種圖像識(shí)別系統(tǒng)及方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，系統(tǒng)包括：圖像預(yù)處理模塊、動(dòng)態(tài)去霧增強(qiáng)模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速模塊、智能數(shù)據(jù)調(diào)度模塊和能耗管理模塊；圖像預(yù)處理模塊用于對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行預(yù)處理；動(dòng)態(tài)去霧增強(qiáng)模塊用于對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行去霧增強(qiáng)...
  • 本發(fā)明涉及一種增材制造器件表面損傷前驅(qū)體檢測(cè)方法及裝置，方法包括：采集增材制造器件表面的目標(biāo)前驅(qū)體圖像；將目標(biāo)前驅(qū)體圖像輸入至預(yù)訓(xùn)練的損傷識(shí)別模型，并基于損傷識(shí)別模型判斷出目標(biāo)前驅(qū)體圖像中是否存在損傷；損傷識(shí)別模型包括：主干網(wǎng)絡(luò)，頸部網(wǎng)絡(luò)，...
  • 本發(fā)明涉及遙感圖像變化檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及基于多時(shí)相解混的高光譜遙感圖像變化檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其中方法，包括：獲取第一遙感圖像和第二遙感圖像；所述第一遙感圖像和第二遙感圖像是對(duì)同一個(gè)地理區(qū)域不同時(shí)間點(diǎn)采集的高光譜遙感圖像；對(duì)第一遙感圖像和...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像識(shí)別的鉆井液識(shí)別系統(tǒng)，涉及鉆井液領(lǐng)域，本系統(tǒng)的第一相機(jī)獲取鉆井液的第一連續(xù)幀圖像信息和第二連續(xù)幀圖像信息；第二相機(jī)獲取鉆井液的靜態(tài)圖像信息；第一處理模塊根據(jù)靜態(tài)圖像信息獲取鉆井液的顏色特征，根據(jù)鉆井液的顏色特征第一次...
  • 本發(fā)明提供一種基于紅外成像小衛(wèi)星的火點(diǎn)識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取小衛(wèi)星拍攝的紅外圖像；以滑動(dòng)窗口的方式，將紅外圖像劃分為多個(gè)待識(shí)別區(qū)域；計(jì)算各個(gè)待識(shí)別區(qū)域的溫度強(qiáng)度值；判斷各個(gè)待識(shí)別區(qū)域的溫度強(qiáng)度值是否大于預(yù)設(shè)溫...
  • 本發(fā)明公開了一種園林工程數(shù)據(jù)采集管理系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集層、邊緣計(jì)算層和云平臺(tái)層，數(shù)據(jù)采集層包括無人機(jī)載多光譜成像模塊、地面?zhèn)鞲衅麝嚵泻蜌庀蟊O(jiān)測(cè)站；邊緣計(jì)算層包含數(shù)據(jù)清洗單元、特征提取單元和動(dòng)態(tài)聚類單元，動(dòng)態(tài)聚類單...
  • 基于級(jí)聯(lián)式并行的人物交互檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。方法包含：獲取待識(shí)別圖像并提取圖像特征，同時(shí)成圖像特征的位置信息。迭代以下步驟 2025-06-17
  • 本發(fā)明公開一種雙階段課堂教師教學(xué)行為檢測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，該方法步驟包括：實(shí)時(shí)接收攝像頭采集到的課堂視頻圖像數(shù)據(jù)；將接收到的課堂視頻圖像數(shù)據(jù)輸入至教師位置檢測(cè)模型中，檢測(cè)出教師的位置以作為第一階段檢測(cè)結(jié)果；教師位置檢測(cè)模型中部分卷積運(yùn)算采用...
  • 本發(fā)明提供了一種基于智能門鎖的成員信息處理方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。通過根據(jù)第一智能門鎖響應(yīng)于第一開鎖操作，捕獲第一人臉圖像、第二人臉圖像，識(shí)別第一人臉圖像為第一智能門鎖對(duì)應(yīng)的家庭成員、第二人臉圖像非第一智能門鎖對(duì)應(yīng)的家庭成員，并發(fā)送第一消息至...
  • 本發(fā)明提供了一種基于智能門鎖的人員監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。通過響應(yīng)于第一操作或第二操作，第一智能門鎖捕獲第一人臉圖像，確定第一人臉圖像為第一智能門鎖對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)類別成員，啟動(dòng)人員監(jiān)測(cè)功能，記錄并發(fā)送第一監(jiān)測(cè)消息至門鎖管理平臺(tái)；若啟動(dòng)人員監(jiān)測(cè)...
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