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  • 本申請實(shí)施例提供了一種水工建筑裂縫識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)，方法包括將待檢測裂縫圖像輸入目標(biāo)裂縫識(shí)別模型，獲得識(shí)別結(jié)果，目標(biāo)裂縫識(shí)別模型通過如下步驟確定：基于初始Swin?Unet模型，引入ECA注意力機(jī)制，并將Swin?Transfor...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖形渲染領(lǐng)域，具體而言，是一種仿真模擬器實(shí)時(shí)渲染場景生成方法和系統(tǒng)。該方法通過探測無人機(jī)采集周邊的地形信息和場景信息，將所述地形信息和所述場景信息傳輸至信息處理終端；通過信息處理終端生成訓(xùn)練任務(wù)所需的地形數(shù)據(jù)和場景配置文件，...
  • 本申請公開了一種三維數(shù)字人體生成方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括：獲取人體正面圖像數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)數(shù)據(jù)集；構(gòu)建背面生成法線融合網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)集中對背面生成法線融合網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試；將待生成三維數(shù)字...
  • 本發(fā)明公開了一種面陣相機(jī)輻射響應(yīng)不均勻性自主協(xié)調(diào)標(biāo)定方法和系統(tǒng)，涉及面陣相機(jī)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于待標(biāo)定面陣相機(jī)在無光環(huán)境下拍攝的多張暗像片和在均勻亮度場下拍攝的多張響應(yīng)畸變像片，計(jì)算畸變均值像片，然后進(jìn)行濾波得到平滑像片，并確定校正...
  • 本發(fā)明提供了一種針對無人機(jī)的快速目標(biāo)標(biāo)定方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明包括視覺相機(jī)、標(biāo)定樣機(jī)、聲紋采集器、樣機(jī)控制臺(tái)、軟件監(jiān)控臺(tái)和標(biāo)定控制臺(tái)，并配合驗(yàn)證聲紋測距和樣機(jī)控制臺(tái)在前后距離上的控制量是否匹配，再通過樣機(jī)控制臺(tái)控制無人機(jī)平...
  • 本發(fā)明涉及室內(nèi)定位技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種室內(nèi)平面圖定位方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)；其中，一種室內(nèi)平面圖定位方法包括：獲取待定位目標(biāo)采集的多視角的室內(nèi)場景圖像；提取室內(nèi)場景圖像的單目深度特征，以及解析多視角的室內(nèi)場景圖像的單目深度特征得到多視圖深...
  • 本申請公開了一種圖像中的目標(biāo)對象檢測方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取待識(shí)別的圖像和訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測模型，所述目標(biāo)檢測模型至少包括特征提取網(wǎng)絡(luò)和Transformer模塊；利用所述特征提取網(wǎng)絡(luò)對所述圖像進(jìn)行特征...
  • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電池包定位方法、機(jī)器人、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：通過相機(jī)獲取電池包圖像，對電池包圖像進(jìn)行特征提取得到電池包特征，根據(jù)電池包特征獲取電池包的高度信息；通過激光傳感器獲取電池包的掃描數(shù)據(jù)，根據(jù)掃描數(shù)據(jù)確...
  • 本發(fā)明提出一種基于深度特征的AI生成全景圖像質(zhì)量評價(jià)方法與系統(tǒng)，該方法包括：對自然全景圖像的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到等距柱狀投影格式的自然全景圖像；將等距柱狀投影格式的自然全景圖像轉(zhuǎn)換為視口圖像；對視口圖像進(jìn)行提取并得到多層深度特征圖；基于多層深...
  • 本發(fā)明公開了一種復(fù)雜多尺度自適應(yīng)的電池外殼缺陷檢測方法，包括以下步驟：S1、獲取干電池表面缺陷數(shù)據(jù)集；S2、將干電池表面缺陷數(shù)據(jù)集輸入主干網(wǎng)絡(luò)，得到第一~第三缺陷特征；S3、將第一~第三缺陷特征輸入瓶頸層，得到第一~第六檢測特征；S4、將第...
  • 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌預(yù)后預(yù)測的多模態(tài)融合方法，包括：對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，標(biāo)記出全切片病理圖像的組織區(qū)域并進(jìn)行切片處理，提取多尺度特征，對醫(yī)學(xué)影像圖像進(jìn)行重采樣并提取腫瘤區(qū)域的特征；提出雙流注意力模態(tài)融合進(jìn)行特征融合：分別選取...
  • 本發(fā)明公開了一種基于X射線成像的真空滅弧室導(dǎo)桿同軸度故障診斷方法，包括：利用X射線成像技術(shù)獲取真空滅弧室的多張局部圖像；采用方向模板匹配算法，將多張局部圖像拼接為完整的真空滅弧室數(shù)字射線DR圖像；采用對比度受限自適應(yīng)直方圖均衡算法，增強(qiáng)圖像...
  • 本發(fā)明涉及煙葉舒展率識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種松散回潮后煙葉舒展率識(shí)別計(jì)算方法。其技術(shù)方案包括通過工業(yè)相機(jī)采集松散回潮后煙葉的透光圖像，調(diào)節(jié)相機(jī)焦距、曝光時(shí)間及光源角度；對所述透光圖像進(jìn)行葉片分割處理，包括：將原始圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并通過...
  • 本發(fā)明公開了基于圖像識(shí)別的口腔前牙反頜檢測方法和系統(tǒng)，具體涉及口腔前牙反頜檢測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：步驟一、獲取口腔前牙檢測圖像，步驟二、提取口腔前牙檢測圖像的各特征指標(biāo)，步驟三、分析口腔前牙檢測圖像的各特征指標(biāo)，步驟四、輸出口腔前牙反頜檢...
  • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖像處理的注塑管件激光焊接缺陷識(shí)別方法，包括：采集注塑管件激光焊接的多張歷史圖像和當(dāng)前圖像，將圖像劃分為多個(gè)目標(biāo)圖像，并為歷史圖像中的目標(biāo)圖像標(biāo)注標(biāo)簽；計(jì)算各目標(biāo)圖像的紋理主方向與焊接方向的偏離程...
  • 本發(fā)明公開了一種基于粒子群算法應(yīng)用于微流控芯片的骨架提取方法，包括以下步驟：S1：輸入二維巖石鑄體薄片圖像，并對其預(yù)處理；S2：通過粒子群算法的閾值分割對巖石骨架區(qū)域進(jìn)行初步提??；S3：通過粒子群算法的Canny邊緣檢測對骨架邊緣進(jìn)行修正；...
  • 本發(fā)明公開了一種智能識(shí)別SWIR6毫米鏡頭的影像的畸變矯正方法，包括S1、通過SWIR6毫米鏡頭獲取原始影像數(shù)據(jù)；S2、根據(jù)SWIR6毫米鏡頭的光學(xué)系統(tǒng)特性，計(jì)算原始影像數(shù)據(jù)中的畸變補(bǔ)償因子；S3、利用畸變補(bǔ)償因子，修正幾何畸變，得到幾何修...
  • 一種基于邊緣先驗(yàn)的多光譜去馬賽克方法，屬于圖像復(fù)原技術(shù)領(lǐng)域，為了解決由引導(dǎo)圖像邊緣紋理信息恢復(fù)不足造成的重建圖像邊緣附近存在偽影和噪聲的問題，該方法包括以下步驟：一，設(shè)計(jì)具有SSF的九通道光譜濾光陣列；二，構(gòu)建密集采樣通道圖像估計(jì)模型；三，...
  • 本申請實(shí)施例公開了一種基于動(dòng)物定位的養(yǎng)殖策略生成方法、系統(tǒng)及設(shè)備，包括：獲取動(dòng)物定位信息、動(dòng)物健康參數(shù)、飼料供應(yīng)記錄和環(huán)境參數(shù)，根據(jù)動(dòng)物健康參數(shù)生成健康監(jiān)測曲線，根據(jù)健康監(jiān)測曲線的變化趨勢和預(yù)設(shè)健康監(jiān)測范圍確定異常健康監(jiān)測曲線以及異常健康監(jiān)...
  • 本發(fā)明涉及商用車租賃技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種商用車融資租賃業(yè)務(wù)逾期預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：獲取若干個(gè)商用車的車輛基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、車輛運(yùn)營數(shù)據(jù)、車輛鎖車數(shù)據(jù)、承租人基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以及承租人貸款數(shù)據(jù)；通過商用車的各種數(shù)據(jù)確定承租人的客觀還款能力...
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