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  • 本申請公開了一種基于動態(tài)優(yōu)化的混合廣告輪播系統(tǒng)，包括以下模塊：數(shù)據(jù)采集模塊：實(shí)時獲取用戶行為數(shù)據(jù)、廣告效果指標(biāo)及環(huán)境變量，所述用戶行為數(shù)據(jù)包括點(diǎn)擊率、停留時長、互動頻率，所述環(huán)境變量包括時段、設(shè)備類型及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；動態(tài)分析模塊：基于機(jī)器學(xué)習(xí)模...
  • 本發(fā)明公開了一種基于擴(kuò)散模型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)多模態(tài)推薦方法及系統(tǒng)，本發(fā)明包括為多模態(tài)推薦模型在訓(xùn)練時采用的損失函數(shù)包括將用戶物品的歸一化交互矩陣采用擴(kuò)散模型生成用戶物品協(xié)作圖、進(jìn)行ID引導(dǎo)和提取模態(tài)語義共性以獲得ID引導(dǎo)的協(xié)作圖和各個模態(tài)引導(dǎo)的...
  • 本發(fā)明涉及虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的非遺工藝模擬學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)，當(dāng)接收到用戶端的非遺學(xué)習(xí)指令時，識別非遺學(xué)習(xí)指令，根據(jù)識別的結(jié)果確定目標(biāo)非遺參數(shù)；獲取用戶端的環(huán)境參數(shù)和用戶參數(shù)，根據(jù)環(huán)境參數(shù)、用戶參數(shù)及目標(biāo)非遺參數(shù)構(gòu)建初始模擬...
  • 本申請?zhí)峁┙Y(jié)構(gòu)磁共振超分辨率圖像重建模型訓(xùn)練方法、重建方法及設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，訓(xùn)練方法包括：對結(jié)構(gòu)磁共振圖像進(jìn)行各向異性下采樣以得到用于模擬臨床結(jié)構(gòu)磁共振低分辨率圖像的目標(biāo)低分辨率圖像；基于參考結(jié)構(gòu)磁共振圖像生成目標(biāo)低分辨率圖像對...
  • 本申請涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于多尺度分解的圖像增強(qiáng)和優(yōu)化方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，該方法包括：將源紅外圖像分解為基本層和細(xì)節(jié)層，獲取紅外圖像；將源紅外圖像劃分為若干個子區(qū)域進(jìn)行均衡化，獲取直方圖均衡化先驗(yàn)知識圖像；將源紅外圖像作為...
  • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了車載圖像采集傳感器的動態(tài)校準(zhǔn)方法及系統(tǒng)，該方法包括實(shí)時獲取初始圖像信息和車輛的運(yùn)行狀態(tài)信息；對所述初始圖像信息進(jìn)行預(yù)處理，得到第一中間圖像信息；將所述運(yùn)行狀態(tài)信息輸入所述車輛的振動模型，得到所述車輛的振動信...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)圖像處理的堤防表面缺陷檢測方法，包括：獲取堤防表面的堤防表面缺陷圖像數(shù)據(jù)和堤防表面的實(shí)時監(jiān)控視頻圖像數(shù)據(jù)；對所述堤防表面缺陷圖像數(shù)據(jù)中的缺陷位置、缺陷類別、缺陷危害等級進(jìn)行標(biāo)注，得到標(biāo)注后的圖像數(shù)據(jù)；對標(biāo)注后的圖...
  • 本發(fā)明提供一種盆腔器官脫垂分期方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取待整體分期的第一盆底磁共振成像；將第一盆底磁共振成像輸入至圖像分割模型，得到圖像分割模型輸出的圖像分割結(jié)果；圖像分割結(jié)果包括目標(biāo)盆底區(qū)...
  • 本發(fā)明公開了一種拐杖彈片和彈珠安裝質(zhì)量檢測方法及裝置，檢測方法包括利用檢測裝置對待檢測彈珠進(jìn)行識別得到彈珠安裝圖像，對彈珠安裝圖像進(jìn)行預(yù)處理得到預(yù)處理圖像；其中，對彈珠安裝圖像進(jìn)行預(yù)處理包括灰度化、去噪和增強(qiáng)對比度；對預(yù)處理圖像進(jìn)行邊緣檢測...
  • 本發(fā)明提供了一種軸承缺陷識別方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)，涉及軸承缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，軸承缺陷識別方法包括：獲取包含待測軸承內(nèi)部結(jié)構(gòu)的X光圖像；對X光圖像進(jìn)行二值化分割處理，生成二值圖像；將二值圖像轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)圖像，極坐標(biāo)圖像中極坐標(biāo)系...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻風(fēng)格遷移姿態(tài)檢測方法，屬于視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：對視頻數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建動態(tài)時空關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，將視頻幀的像素映射為時空圖節(jié)點(diǎn)，通過逐層聚合節(jié)點(diǎn)的時空特征，將原始視頻幀轉(zhuǎn)換為目標(biāo)藝術(shù)風(fēng)格；在風(fēng)格遷移過...
  • 本發(fā)明提出了一種熱成形過程鍛件尺寸的檢測方法、裝置及介質(zhì)，涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取待檢測鍛坯的圖像數(shù)據(jù)；將圖像數(shù)據(jù)輸入至訓(xùn)練好的鍛件尺寸檢測模型中，得到尺寸信息及分類結(jié)果；鍛件尺寸檢測模型包括主干網(wǎng)絡(luò)層、頸部網(wǎng)絡(luò)層和頭部網(wǎng)絡(luò)...
  • 本發(fā)明公開自適應(yīng)殘缺形變的腔體三維點(diǎn)云體積精準(zhǔn)計算方法及系統(tǒng)，涉及激光雷達(dá)點(diǎn)云處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取基準(zhǔn)點(diǎn)云；基準(zhǔn)點(diǎn)云為直接測得的空倉點(diǎn)云或通過歷史空腔點(diǎn)云和糧倉設(shè)計圖紙共同生成的虛擬空倉點(diǎn)云；通過物料面點(diǎn)云將基準(zhǔn)點(diǎn)云分割為物料面上方倉壁...
  • 本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺的領(lǐng)域，具體涉及了一種面向多視角的外參標(biāo)定及平面估計方法，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)在進(jìn)行相機(jī)外參標(biāo)定時與平面估計時可靠性差和過程復(fù)雜的問題。本發(fā)明的方法包括：獲取目標(biāo)圖像；對目標(biāo)圖像進(jìn)行預(yù)處理，并在預(yù)處理的各個目標(biāo)圖像中提取棋盤...
  • 本申請公開了一種基于交互控制的文本到圖像生成方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法通過構(gòu)建包含第一編碼器和第一解碼器的文本到圖像擴(kuò)散模型，以及，構(gòu)建包含第二編碼器和第二解碼器的圖像到文本模型；將文本到圖像擴(kuò)散模型與圖像到文本模型連接，構(gòu)建圖像生成模...
  • 本申請公開了一種醫(yī)學(xué)圖像生成方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法通過獲取由配對的sMRI圖像和PET圖像構(gòu)建的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建包含3D編碼器和3D解碼器的醫(yī)學(xué)圖像生成模型，其中，3D編碼器包括深度可分離卷積和多個包含MVM塊和下采樣的特征...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種多個渲染場景的動態(tài)創(chuàng)建和管理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：構(gòu)建渲染場景管理服務(wù)，構(gòu)建支持每種場景類型的場景提供者和渲染上下文，將場景提供者與渲染上下文、功能模塊與渲染上下文一一關(guān)聯(lián)；當(dāng)用...
  • 本發(fā)明公開了一種用于場景時空頻互補(bǔ)的圖像動態(tài)獲取方法，首先基于成像參數(shù)初值獲取初始圖像序列并確定相機(jī)的最佳對焦距離，之后計算重新拍攝圖像的信息量融合加權(quán)圖以及場景輻照度值并確定場景輻照度分布，基于空間域的圖像信息量和頻域的圖像信息量加權(quán)得到...
  • 本發(fā)明公開了一種光學(xué)遙感圖像顯著目標(biāo)檢測方法及相關(guān)裝置，方法包括：將待檢測光學(xué)遙感圖像輸入到特征編碼模塊中提取不同層級的編碼特征；將不同層級的編碼特征輸入到邊緣提取模塊中進(jìn)行邊緣提取操作得到顯著目標(biāo)邊緣圖；將不同層級的編碼特征和顯著目標(biāo)邊緣...
  • 本發(fā)明公開了一種基于在軌適配的大視場圖像空間碎片檢測方法，包括：獲取待檢測的大視場星空圖像，將大視場星空圖像輸入到訓(xùn)練好的空間碎片檢測模型中，得到針對大視場星空圖像的目標(biāo)檢測結(jié)果；所述空間碎片檢測模型包括耦合因素評估模塊、稀疏混合專家處理模...
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