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最新專利技術(shù)
  • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度高斯球的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景重建方法及裝置，涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，包括：采用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法對(duì)待重建的視頻幀序列進(jìn)行處理，生成稀疏點(diǎn)云，對(duì)稀疏點(diǎn)云進(jìn)行初始化，生成3D高斯球集合；采用雙域變形模型和自適應(yīng)時(shí)間戳對(duì)3D高斯球集合進(jìn)行...
  • 本發(fā)明公開了一種發(fā)電機(jī)故障三維可視化預(yù)警及構(gòu)建方法，本發(fā)明涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，通過傳感器獲取發(fā)電機(jī)設(shè)備參數(shù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)與三維可視化技術(shù)構(gòu)建發(fā)電機(jī)數(shù)字孿生模型；并持續(xù)收集發(fā)電機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)所構(gòu)建的發(fā)電機(jī)數(shù)字孿生模型進(jìn)行...
  • 本發(fā)明涉及虛擬場(chǎng)景實(shí)時(shí)渲染技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種增強(qiáng)沉浸感的虛擬場(chǎng)景實(shí)時(shí)渲染方法及系統(tǒng)。該方法獲取虛擬場(chǎng)景圖像的渲染組件及其顯示LOD等級(jí)；將當(dāng)前幀圖像中的渲染組件作為目標(biāo)組件，根據(jù)目標(biāo)組件在指定圖像中的分布獲取其在指定圖像中的目標(biāo)LOD等...
  • 本發(fā)明涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于YOLO算法的自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室的視覺定位方法及系統(tǒng)，包括：首先，利用宏觀和局部視野信息進(jìn)行精確的環(huán)境定位，提高了目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性。其次，通過動(dòng)態(tài)視野調(diào)整和補(bǔ)充圖像數(shù)據(jù)采集，確保了即使在目標(biāo)被部...
  • 本申請(qǐng)公開了一種橋梁養(yǎng)護(hù)作業(yè)的監(jiān)管方法，屬于工地管理，包括：分別建立傳感器模型、人員模型和橋梁BIM模型；利用地理坐標(biāo)系統(tǒng)對(duì)傳感器模型和橋梁BIM模型進(jìn)行配準(zhǔn)；通過GIS平臺(tái)集成人員模型、配準(zhǔn)后的傳感器模型和橋梁BIM模型，得到基于BIM+...
  • 本發(fā)明公開了一種適用于端側(cè)的單目標(biāo)跟蹤方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺處理領(lǐng)域。通過特征融合網(wǎng)絡(luò)對(duì)可見光與紅外圖像y分量進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)融合，強(qiáng)化弱光下的目標(biāo)特征表征。跟蹤模型以MobileNetV4為骨干網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合重參結(jié)構(gòu)、通道注意力機(jī)制及動(dòng)態(tài)多尺度特征...
  • 本發(fā)明公開一種點(diǎn)云配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及場(chǎng)景的三維重建技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取源點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云；并根據(jù)點(diǎn)云的空間結(jié)構(gòu)特性進(jìn)行語義分割，分別得到源點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云的平面點(diǎn)和非平面點(diǎn)；對(duì)源點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云中的平面點(diǎn)和非平面點(diǎn)分別施加雙向距...
  • 本發(fā)明涉及海洋測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的波浪破碎物模試驗(yàn)方法，包括如下步驟：在試驗(yàn)水槽中設(shè)置兩個(gè)坐標(biāo)原點(diǎn)和多個(gè)不規(guī)則坐標(biāo)配準(zhǔn)點(diǎn)，進(jìn)行不同波高和周期的波浪試驗(yàn)，用高清相機(jī)記錄波浪傳播和破碎過程。利用標(biāo)注水面線、白帽、破碎形態(tài)訓(xùn)...
  • 本發(fā)明自動(dòng)駕駛環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域。提出了一種基于多模態(tài)運(yùn)動(dòng)模型的動(dòng)態(tài)物體跟蹤預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，獲取動(dòng)態(tài)物體點(diǎn)云及語義信息數(shù)據(jù)，生成候選物體信息，選擇新跟蹤物體運(yùn)動(dòng)模型，估計(jì)物體狀態(tài)，進(jìn)行候選物體的匹配與管理，更新物體狀態(tài)，更新物體軌跡與切物體運(yùn)...
  • 本發(fā)明涉及一種快速檢索包含流星光譜信息數(shù)據(jù)的方法，包括：步驟1.讀取流星光譜視頻；步驟2.去除背景噪聲；步驟3.提取流星信號(hào)；步驟4.采用卷積去噪法過濾孤立噪聲點(diǎn)；步驟5.流星信號(hào)圖像的形態(tài)學(xué)修復(fù)；步驟6.局部環(huán)形濾波法去噪；步驟7.基于霍...
  • 本申請(qǐng)公開了一種語義引導(dǎo)與紋理先驗(yàn)的雙分支表面缺陷分割方法及介質(zhì)，涉及表面缺陷分割領(lǐng)域，該方法包括獲取待檢測(cè)物圖像；將待檢測(cè)物圖像輸入至缺陷分割模型中，得出待檢測(cè)物的表面缺陷分割結(jié)果；缺陷分割模型包括依次連接的語義與紋理的雙分支特征提取網(wǎng)絡(luò)...
  • 本發(fā)明涉及基于高效雙注意的醫(yī)學(xué)圖像分割方法及系統(tǒng)；屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，包括：1）獲取醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集，預(yù)處理后劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；2）構(gòu)建基于高效雙注意的醫(yī)學(xué)圖像分割模型；3）訓(xùn)練基于高效雙注意的醫(yī)學(xué)圖像分割模型；4）將測(cè)試集輸入到優(yōu)...
  • 本發(fā)明屬于無損檢測(cè)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于人工智能的碳纖維蜂窩夾層的內(nèi)部缺陷定量分析方法，包括以下步驟：獲取紅外無損檢測(cè)圖像；使用YOLO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷圖像分割獲取掩膜的每個(gè)像素點(diǎn)值；通過設(shè)定掩膜閾值控制掩膜的生成大小并對(duì)掩膜閾值進(jìn)行校準(zhǔn)...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種蛋液中蛋殼檢測(cè)方法，其方法包括：根據(jù)實(shí)時(shí)蛋液流動(dòng)視頻中不同視頻幀中相同位置像素點(diǎn)的灰度值和灰度變化，獲取實(shí)時(shí)蛋液流動(dòng)視頻的光區(qū)；根據(jù)相鄰視頻幀的光流場(chǎng)變化，以及像素點(diǎn)的灰度分布，獲取各視頻幀中各像素點(diǎn)...
  • 本發(fā)明公開了一種融合圖像掩碼和混合專家的工業(yè)大模型異常檢測(cè)方法。該方法融合圖像掩碼技術(shù)與混合專家方法指導(dǎo)工業(yè)預(yù)訓(xùn)練模型，訓(xùn)練階段使用掩碼技術(shù)掩蓋輸入圖像的部分像素塊，通過訓(xùn)練使得模型能夠依據(jù)可見的圖像塊，重建被掩碼圖像塊的圖像文本對(duì)齊的視覺...
  • 本發(fā)明提供一種基于紅外熱成像的外墻滲漏點(diǎn)定位檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，首先采集目標(biāo)建筑外墻的多時(shí)段紅外熱成像數(shù)據(jù)集合，涵蓋不同環(huán)境溫度下的表面溫度分布矩陣，接著對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)溫度修正處理，形成消除環(huán)境溫度波動(dòng)影響的標(biāo)準(zhǔn)化溫度分布...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種顱內(nèi)動(dòng)脈瘤圖像檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)即多尺度軸向殘差投影網(wǎng)絡(luò)，用于提升顱內(nèi)動(dòng)脈瘤檢測(cè)與分割的準(zhǔn)確性。在模型輸入方面，本發(fā)明采用包括匹配濾波、高斯濾波和拉普拉斯濾...
  • 本申請(qǐng)涉及一種校正方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)、程序產(chǎn)品、電子設(shè)備及車輛，涉及圖像處理領(lǐng)域。其中，校正方法應(yīng)用于車輛，該校正方法主要包括：使用目標(biāo)方法對(duì)目標(biāo)投影圖像進(jìn)行畸變校正，所述目標(biāo)投影圖像為投影在與車輛相關(guān)的不規(guī)則曲面上的圖像。通過上述技術(shù)方...
  • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)圖像降噪處理方法，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取歷史回波信號(hào)數(shù)據(jù)，基于歷史回波信號(hào)數(shù)據(jù)確定歷史雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)集；基于歷史雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)集確定訓(xùn)練圖像集以及測(cè)試圖像集，基于訓(xùn)練圖像集構(gòu)建降噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；基于測(cè)試圖...
  • 本發(fā)明涉及圖像濾波增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于婦產(chǎn)科的超聲影像智能處理方法。本發(fā)明獲取腹壁超聲圖像并進(jìn)行區(qū)域劃分獲得目標(biāo)區(qū)域；進(jìn)一步根據(jù)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度波動(dòng)程度對(duì)預(yù)設(shè)濾波窗口參數(shù)進(jìn)行調(diào)整；進(jìn)一步根據(jù)每個(gè)連通域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度均勻性和邊...
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