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  • 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(guò)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(guò)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...
  • 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)合纖維膜孔徑分布預(yù)測(cè)方法，涉及分布預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其通過(guò)采集多種圖像數(shù)據(jù)并分別進(jìn)行編碼，并通過(guò)注意力機(jī)制生成復(fù)合編碼特征向量；基于所述復(fù)合編碼特征向量，對(duì)纖維交聯(lián)區(qū)與非交聯(lián)區(qū)進(jìn)行區(qū)域分割，提取并量化孔徑分布主導(dǎo)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種工業(yè)異常分割方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及工業(yè)異常檢測(cè)領(lǐng)域，包括：獲取工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集，對(duì)初始工業(yè)缺陷圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以得到目標(biāo)工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集；基于目標(biāo)工業(yè)缺陷數(shù)據(jù)集對(duì)初始多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，得到微調(diào)后工業(yè)多模態(tài)預(yù)...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供一種錯(cuò)字識(shí)別方法及裝置，基于目標(biāo)文字的圖像特征與各元素原型之間的匹配度，確定目標(biāo)文字所包含各類(lèi)元素原型的數(shù)量，元素原型指構(gòu)成文字的基本單元；基于圖像特征以及各類(lèi)元素原型的數(shù)量，對(duì)目標(biāo)文字進(jìn)行元素分解，得到目標(biāo)文...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于PaddleOCR的商品標(biāo)簽打印文字檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及質(zhì)檢自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域，包括：上傳并存儲(chǔ)商品標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的模板圖片和打印圖片，對(duì)模板圖片及所述打印圖片進(jìn)行OCR內(nèi)容識(shí)別，獲取各行文字的檢測(cè)框；對(duì)模板圖片和打印圖片中的檢測(cè)框進(jìn)...
  • 本發(fā)明提供了一種基于AI視覺(jué)的密集人員考勤通道，涉及出勤登記領(lǐng)域，通過(guò)自檢考勤通道和考勤系統(tǒng)的設(shè)置以及特定的使用方式，有效促使人員自發(fā)地有序排隊(duì)考勤，減少因考勤人員密集而產(chǎn)生的插隊(duì)、沖撞等行為，同時(shí)可提高人員主動(dòng)勸阻化解他人之間沖突的積極性...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于無(wú)監(jiān)督終身學(xué)習(xí)的道路異常事件檢測(cè)預(yù)警方法及系統(tǒng)，包括：利用分道路沿線和車(chē)端的多種傳感器采集交通場(chǎng)景數(shù)據(jù)并預(yù)處理；采用自編碼器對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督特征提取，對(duì)非圖像數(shù)據(jù)使用主成分分析法進(jìn)行特征降維提取主要特征；初始化異常檢測(cè)模...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種用于路口車(chē)輛的異常行駛預(yù)警方法，該方法包括，采集每輛車(chē)在每幀路口監(jiān)控圖像中的位置坐標(biāo)，進(jìn)而得到每個(gè)車(chē)輛的間斷幀圖像，獲取每個(gè)車(chē)輛在其第一間斷幀圖像處的方向角以及速度，進(jìn)而對(duì)每個(gè)車(chē)輛在其第一...
  • 本公開(kāi)提供了一種車(chē)流量確定方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。本公開(kāi)的一種車(chē)流量確定方法，包括：根據(jù)路徑地圖，確定由起點(diǎn)至終點(diǎn)的多個(gè)引導(dǎo)節(jié)點(diǎn)，路徑地圖記錄了目標(biāo)區(qū)域中全部的路徑節(jié)點(diǎn)以及相鄰路徑節(jié)點(diǎn)之間的有向路段，起點(diǎn)和終點(diǎn)均為路徑節(jié)點(diǎn)...
  • 本發(fā)明涉及醫(yī)療教學(xué)用具技術(shù)領(lǐng)域，提出了一種專(zhuān)用于骨傷康復(fù)的穴位針刺手法輔助訓(xùn)練系統(tǒng)，包括：采集多次針刺下若干檢測(cè)時(shí)段的針刺深度及變化角度；分析鄰近檢測(cè)時(shí)段的針刺深度的變化差異關(guān)系，劃分若干分割時(shí)段；基于各分割時(shí)段內(nèi)針刺深度的變化趨勢(shì)及變化幅...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種顯示方法、顯示面板及顯示設(shè)備，涉及顯示技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于電壓補(bǔ)償電路，在子像素區(qū)域處于發(fā)光狀態(tài)的情形下，將子像素區(qū)域產(chǎn)生的漫反射光線轉(zhuǎn)換為光電流進(jìn)行存儲(chǔ)，當(dāng)檢測(cè)到子像素區(qū)域存在電壓補(bǔ)償需求時(shí)，將存儲(chǔ)的光電流輸出至像素驅(qū)動(dòng)電...
  • 本申請(qǐng)涉及LED顯示屏技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)算法的LED顯示屏直驅(qū)顯示方法及相關(guān)設(shè)備，其方法包括：獲取待顯示數(shù)據(jù)，并將待顯示數(shù)據(jù)發(fā)送至核心信號(hào)處理板；獲取信號(hào)幀時(shí)長(zhǎng)；基于待顯示數(shù)據(jù)和信號(hào)幀時(shí)長(zhǎng)，控制核心信號(hào)處理板輸出點(diǎn)陣掃描數(shù)據(jù)；將...
  • 本發(fā)明涉及污染物濃度檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種漁業(yè)水域生態(tài)環(huán)境的污染監(jiān)測(cè)方法，包括：采集水流沖擊力數(shù)據(jù)序列和污染物濃度數(shù)據(jù)序列，根據(jù)水流沖擊力數(shù)據(jù)序列，得到任意一個(gè)檢測(cè)點(diǎn)在任意一個(gè)時(shí)刻的水流湍急程度，得到任意一個(gè)時(shí)刻水流對(duì)檢測(cè)區(qū)域的沖擊程度...
  • 本發(fā)明屬于光電技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種探測(cè)器高重頻激光輻照效應(yīng)評(píng)估方法及系統(tǒng)。評(píng)估方法包括：確定高重頻激光參數(shù)和探測(cè)器結(jié)構(gòu)材料屬性參數(shù)；構(gòu)建探測(cè)器的熱力耦合瞬態(tài)模型，設(shè)置熱力耦合瞬態(tài)模型的傳熱物理場(chǎng)以及固體力學(xué)物理場(chǎng)邊界條件；對(duì)熱力耦合瞬態(tài)模型進(jìn)...
  • 本發(fā)明涉及材料疲勞壽命預(yù)測(cè)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于物理?數(shù)據(jù)融合驅(qū)動(dòng)的橡膠材料疲勞壽命預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：S1、通過(guò)試驗(yàn)獲取橡膠疲勞壽命數(shù)據(jù)；S2、構(gòu)建基于連續(xù)介質(zhì)力學(xué)的疲勞壽命預(yù)測(cè)物理模型；S3、對(duì)物理模型預(yù)測(cè)壽命及試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于真實(shí)世界數(shù)據(jù)的藥械不良事件識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及監(jiān)測(cè)分析技術(shù)領(lǐng)域，其包括數(shù)據(jù)輸入與段落解析，獲取目標(biāo)用戶(hù)輸入的醫(yī)療文本數(shù)據(jù)，對(duì)醫(yī)療文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)處理后的醫(yī)療文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文字結(jié)構(gòu)與段落解析，識(shí)別出不同階段對(duì)應(yīng)的文本內(nèi)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了神經(jīng)內(nèi)科卒中患者信息化管理系統(tǒng)及方法，包括如下步驟：通過(guò)采集影像、生理信號(hào)、基因信息和電子病歷等數(shù)據(jù)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化多模態(tài)數(shù)據(jù)集；采用因果推理方法識(shí)別病理特征及其因果關(guān)系，生成病情因果圖，并剔除混雜因素，優(yōu)化數(shù)據(jù)分析精度；基于跨模態(tài)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖嵌入分層結(jié)構(gòu)的類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎個(gè)性化藥物推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)獲取確診類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎患者的就診記錄，并使用的藥物類(lèi)別概率分布進(jìn)行患者信息表示；以藥物為節(jié)點(diǎn)，基于藥物對(duì)的出現(xiàn)次數(shù)和藥物對(duì)之間的相互作用構(gòu)建EHR和DDI矩陣，并將EH...
  • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的急性腦卒中早期智能篩查預(yù)警方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)療影像與人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括通過(guò)脈沖式動(dòng)態(tài)成像方案獲取患者腦部多時(shí)相血管造影圖像，利用雙流特征提取網(wǎng)絡(luò)提取血流動(dòng)力學(xué)特征，并結(jié)合血管結(jié)構(gòu)分析模型構(gòu)建血管病變風(fēng)險(xiǎn)分布圖...
  • 本發(fā)明提出了基于雙CT圖像的肺癌免疫治療療效預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；首先標(biāo)注基線CT圖像和穿刺CT圖像的腫瘤區(qū)域；將穿刺CT圖像中的穿刺位置配準(zhǔn)到基線CT圖像，并將基線CT圖像劃分成多個(gè)腫瘤子區(qū)域；基于空間關(guān)注深度學(xué)習(xí)模型...
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