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  • 基于改進(jìn)DENCLUE的光子計(jì)數(shù)激光雷達(dá)去噪方法，包括選擇研究區(qū)域，并獲取該研究區(qū)域的全球定位點(diǎn)云數(shù)據(jù)集；排除遠(yuǎn)離海面的噪聲點(diǎn)；數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)集分為四個(gè)象限，計(jì)算每個(gè)象限內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)數(shù)量，如果小于噪聲點(diǎn)閾值，則記為噪聲點(diǎn)；如果介于噪聲點(diǎn)閾...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種精細(xì)磨具表面缺陷智能檢測方法，包括：采集金剛石砂輪的表面圖像，利用圖像分割模型對(duì)表面圖像分割，得到工作層圖像，并以所述工作層圖像的中心點(diǎn)為原點(diǎn)建立極坐標(biāo)系，獲取極坐標(biāo)中每隔預(yù)設(shè)角度下射線所...
  • 本發(fā)明涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于計(jì)算機(jī)視覺的蠶健康狀態(tài)監(jiān)測方法。方法包括：獲取不同生長階段的蠶盤圖像；根據(jù)蠶盤圖像中邊緣線的形態(tài)分布特征，確定正常蠶形態(tài)連通域和異常蠶形態(tài)連通域；根據(jù)異常蠶形態(tài)連通域中異常邊緣區(qū)域與正常邊緣區(qū)域的邊緣...
  • 本公開涉及圖像檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種圖像檢測方法、圖像檢測裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本公開提供一種圖像檢測方法，包括：獲取當(dāng)前幀圖像；若存在上一幀圖像，獲取從上一幀圖像的底部提取的第一局部圖像，其中，第一局部圖像對(duì)應(yīng)的第一檢測框的底邊位...
  • 本發(fā)明公開了一種基于去噪擴(kuò)散概率模型的無監(jiān)督圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取輸入圖像，將輸入圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練好的去噪擴(kuò)散概率模型中，以得到對(duì)應(yīng)的重建圖像；對(duì)輸入圖像和重建圖像分別進(jìn)行第一預(yù)處理，以得到對(duì)應(yīng)的第一特征向量...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N紡織品狀態(tài)檢測分析系統(tǒng)，涉及狀態(tài)檢測領(lǐng)域，其首先獲取待檢紡織品表面圖像并進(jìn)行圖像預(yù)處理，然后同步構(gòu)建雙分支特征提取網(wǎng)絡(luò)，分別捕獲微觀瑕疵的局部邊緣特征與宏觀結(jié)構(gòu)的全局分布規(guī)律；進(jìn)一步通過跨尺度特征融合來關(guān)聯(lián)局部細(xì)節(jié)與全局語義...
  • 本發(fā)明公開了一種基于CT影像的腰椎間盤突出退變?cè)u(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括：根據(jù)腰椎CT影像數(shù)據(jù)，將三維腰椎間盤區(qū)域的影像數(shù)據(jù)投影到多視角平面，以生成包含腰椎間盤局部結(jié)構(gòu)的局部特征圖與包含腰椎間盤宏觀結(jié)構(gòu)的全局特征圖；從不同視角的局部特征圖與全...
  • 本發(fā)明提供一種風(fēng)機(jī)葉片表面損傷檢測方法及系統(tǒng)，屬于風(fēng)機(jī)葉片損傷檢測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明采用金字塔增強(qiáng)算法和補(bǔ)丁增強(qiáng)算法相結(jié)合的方式，金字塔增強(qiáng)算法提供全局的多尺度信息，補(bǔ)丁增強(qiáng)算法提供局部細(xì)節(jié)信息，能讓模型從不同層次的信息中學(xué)習(xí)，提升對(duì)風(fēng)機(jī)葉片...
  • 本發(fā)明涉及紅外熱成像技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種用于紅外熱成像儀的特征分析方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取多焦平面的紅外熱圖像，并采用自適應(yīng)濾波和增強(qiáng)算法去除噪聲、提高對(duì)比度。利用邊緣檢測算法確定熱源區(qū)域并獲取精確定位數(shù)據(jù)。接著，基于改進(jìn)的光流算法提...
  • 本申請(qǐng)涉及一種三維點(diǎn)云分析方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取輸入點(diǎn)云的點(diǎn)云嵌入數(shù)據(jù)；對(duì)點(diǎn)云嵌入數(shù)據(jù)進(jìn)行池化處理，獲得平均池化數(shù)據(jù)和最大池化數(shù)據(jù)；根據(jù)位置注入器、點(diǎn)云嵌入數(shù)據(jù)和平均池化數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)令牌構(gòu)建，得到候選點(diǎn)令牌；根據(jù)...
  • 本發(fā)明提供了多模態(tài)協(xié)同增強(qiáng)與動(dòng)態(tài)對(duì)齊的血管圖像分割方法及裝置，涉及深度學(xué)習(xí)與圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過獲取不同模態(tài)的3D血管原圖像集，并經(jīng)切分與模態(tài)特征標(biāo)記融合后，利用擴(kuò)散模型進(jìn)行去噪與增強(qiáng)生成模態(tài)嵌入圖；將模態(tài)嵌入圖輸入改進(jìn)的3D UN...
  • 本發(fā)明屬于圖像分析及知識(shí)遷移領(lǐng)域，具體涉及了一種基于三分支協(xié)同訓(xùn)練的圖像語義分割場景遷移方法、系統(tǒng)及設(shè)備，旨在解決現(xiàn)有的語義分割技術(shù)，在特征對(duì)齊和風(fēng)格轉(zhuǎn)移精度不足以至于分割性能不足、魯棒性不足的問題。本發(fā)明包括：通過特征提取模塊分別進(jìn)行源域...
  • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種火災(zāi)現(xiàn)場熔痕特征協(xié)同采集分析方法及裝置。方法包括以下步驟：對(duì)預(yù)處理后的熔痕表面進(jìn)行圖像采集，獲得含有熔痕外觀特征和金相組織特征的熔痕表面圖像；提取熔痕表面圖像中外輪廓線、過渡區(qū)分界線和晶界輪廓線；對(duì)外...
  • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)大模型引導(dǎo)的圖像深度聚類方法及系統(tǒng)，所述方法包括：針對(duì)每張待聚類的圖像生成文本描述，對(duì)文本描述進(jìn)行特征提取得到文本特征集合；將待聚類的所有圖像輸入CLIP模型的圖像編碼器，得到圖像特征集合；對(duì)于每個(gè)圖像特征，計(jì)算其...
  • 攝像圖像的可逆對(duì)抗干擾方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)對(duì)抗干擾技術(shù)領(lǐng)域。方法包含：獲取原始圖像并劃分為超像素塊。根據(jù)超像素塊，計(jì)算初始梯度然后構(gòu)建初始擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣。根據(jù)初始擾動(dòng)貢獻(xiàn)矩陣，構(gòu)建初始擾動(dòng)。將初始擾動(dòng)疊加至原始圖像，獲取初始對(duì)抗樣...
  • 本發(fā)明涉及橋梁檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了蓋梁支架變形檢測方法及系統(tǒng)，該方法首先使用圖像采集設(shè)備獲取待檢測的蓋梁支架圖像數(shù)據(jù)，隨后對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)和灰度化處理，以提高圖像質(zhì)量。接著，采用先進(jìn)的YOLOX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架構(gòu)建變形識(shí)別模型，...
  • 本發(fā)明提供了一種融合多源異構(gòu)遙感數(shù)據(jù)的滑坡演化階段預(yù)警判據(jù)確定方法，涉及滑坡災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警與滑坡判識(shí)技術(shù)領(lǐng)域。包括如下步驟：獲取SAR影像并預(yù)處理，得到預(yù)處理后的SAR影像；將預(yù)處理后的SAR影像經(jīng)Stacking?InSAR技術(shù)與SBAS?...
  • 本發(fā)明提供了基于輕量化增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜光線下路況監(jiān)測方法及系統(tǒng)，屬于交通路況智能檢測領(lǐng)域。本發(fā)明采用弱光增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)PLED?Net，針對(duì)圖像在弱光環(huán)境下的低對(duì)比度和噪聲問題進(jìn)行了優(yōu)化；在弱光增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)PLED?Net基礎(chǔ)上引入散光增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)TSD?...
  • 本發(fā)明屬于鐵路異物侵限技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種軌道安全行車確定方法及系統(tǒng)，所述方法包括獲取包括侵限異物的軌道圖像；根據(jù)所述軌道圖像確定安全限界區(qū)域和侵限異物的坐標(biāo)，并基于所述安全限界區(qū)域以及所述坐標(biāo)，判斷所述侵限異物是否位于所述安全限界區(qū)域內(nèi)；...
  • 本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像處理的工件目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng)，方法包括計(jì)算各像素點(diǎn)的銳化系數(shù)；通過銳化系數(shù)與預(yù)設(shè)的卷積核相乘的方法構(gòu)建最優(yōu)卷積核，通過最優(yōu)卷積核對(duì)圖像進(jìn)行拉普拉斯銳化以進(jìn)行工件識(shí)別；其中，銳化系數(shù)的計(jì)算方法包...
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