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最新專利技術(shù)
  • 本申請公開了一種駕駛行為的識別方法、行為識別設(shè)備及車輛，涉及駕駛行為識別技術(shù)領(lǐng)域。車輛的行為識別設(shè)備能夠在車輛的行駛場景為危險行駛場景的情況下，獲取車輛的駕駛特征數(shù)據(jù)，該駕駛特征數(shù)據(jù)能夠反映駕駛員在該行駛場景下的駕駛行為。之后，行為識別設(shè)備...
  • 本公開提供了一種用于確定圖像生成模型的方法，包括：獲取目標(biāo)水印編碼，其中目標(biāo)水印編碼表征期望嵌入在由圖像生成模型所生成的圖像中的水印信息；獲取樣本圖像；基于樣本圖像，通過目標(biāo)模型，生成重建圖像，其中目標(biāo)模型被配置為根據(jù)與樣本圖像相關(guān)的含噪數(shù)...
  • 本發(fā)明提供一種用于提升掃譯筆圖像拼接精度的方法，包括：S1.構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S2.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即訓(xùn)練步驟S1搭建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；S3.推理階段：處理網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果。本方法使用了結(jié)構(gòu)簡單的卷積模型，在保證速度的前提下精度有了很大的提升。...
  • 本公開提供了合成圖像的方法和裝置，涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)合成、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，可用于工業(yè)、制造業(yè)等場景。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取原始圖像和目標(biāo)圖像；從所述原始圖像中摳圖，得到目標(biāo)對象；將所述目標(biāo)對象粘貼到所述目標(biāo)圖像...
  • 本公開提供一種圖像的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，所述方法包括：基于原始圖像所含各個像素點(diǎn)在預(yù)設(shè)維度上的差異，確定所述原始圖像在所述預(yù)設(shè)維度上劃分出的顯著性像素區(qū)域和非顯著性像素區(qū)域；通過不同的圖像增強(qiáng)處理策略，分別對所述顯著性...
  • 本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理圖像；對所述待處理圖像進(jìn)行圖像變換，得到N個第一圖像；所述第一圖像的尺寸與所述待處理圖像相同；所述N為大于或等于2的整數(shù)；利用自編碼器模型對N個所述第一圖像進(jìn)行處理，獲取...
  • 本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取待處理圖像；調(diào)整所述待處理圖像的尺寸，得到N個第一圖像；不同所述第一圖像的尺寸不同；所述N為大于或等于2的整數(shù)；分別利用與各所述第一圖像尺寸對應(yīng)的自編碼器模型，獲取各所述第一圖...
  • 本申請?zhí)峁┮环N電池隔膜的檢測方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，屬于電池技術(shù)領(lǐng)域。電池隔膜的檢測方法包括：從第一檢測圖像中提取第一短路痕跡區(qū)域，其中，第一檢測圖像是通過顯微成像裝置對電池隔膜進(jìn)行成像得到的，第一短路痕跡區(qū)域指示電池隔膜上由電...
  • 本公開提供了一種目標(biāo)確定方法，該方法包括：獲取目標(biāo)對象的第一預(yù)測位置信息和至少一個檢測位置信息；根據(jù)第一預(yù)測位置信息，得到目標(biāo)對象對應(yīng)的第一特征信息，以及，根據(jù)至少一個第一檢測位置信息，得到目標(biāo)對象對應(yīng)的至少一個第二特征信息；其中，第一特征...
  • 本申請實(shí)施例提供一種虛擬角色的顯示方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序，通過獲取人體的肢體圖像，根據(jù)該肢體圖像確定對應(yīng)的人體肢體的骨骼長度，顯示虛擬角色，該虛擬角色的肢體骨骼長度是根據(jù)人體肢體的骨骼長度確定的。該方法能夠自動檢測人體肢體的骨骼長度，...
  • 本申請?zhí)峁┮环N圖像生成方法、裝置和設(shè)備。本申請?zhí)峁┑膱D像生成方法，包括：接收圖像生成請求；其中，所述圖像生成請求攜帶提示信息；所述提示信息包括預(yù)先搭建的3D場景，所述3D場景包括多個對象和所述多個對象中的每個對象的預(yù)設(shè)屬性信息；獲取所述3D...
  • 本申請涉及一種用于AOI的方法，包括：獲得第一域的被檢測部件的圖像，該第一域?qū)?yīng)于第一工業(yè)部件生產(chǎn)線；由檢測模型的通用特征提取子模型基于該被檢測部件的圖像生成該圖像的第一特征表示，其中，該檢測模型包括該通用特征提取子模型和與該第一域的特定A...
  • 本發(fā)明提供了一種酸棗仁原產(chǎn)地識別模型的構(gòu)建方法。該方法包括如下步驟：獲取至少三個以上產(chǎn)地的酸棗仁樣品，獲取所有酸棗仁樣品的高光譜圖像，對高光譜圖像進(jìn)行處理，并計(jì)算酸棗仁的平均光譜，基于平均光譜計(jì)算馬氏距離，基于馬氏距離排除異常數(shù)據(jù)，將排除異...
  • 本申請適用于計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種動作檢測方法、裝置、終端設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，該方法首先通過讀取待測視頻數(shù)據(jù)獲取多張目標(biāo)圖像；然后對多張目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換，并將灰度轉(zhuǎn)換后的多張目標(biāo)圖像堆疊為多通道圖像數(shù)據(jù)；最后調(diào)用預(yù)先訓(xùn)練的2D...
  • 本申請的實(shí)施例提供一種視頻流的二維目標(biāo)檢測方法，包括：根據(jù)獲取的視頻流的當(dāng)前幀畫面，得到檢測目標(biāo)的檢測結(jié)果；獲取視頻流的r個歷史幀畫面中的任一幀歷史幀畫面作為選中幀畫面，選中幀畫面包括m個歷史檢測框，其中，r為大于等于1的整數(shù)，m為大于等于...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種違禁視頻識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：確定當(dāng)前視頻的當(dāng)前視頻幀以及當(dāng)前視頻幀對應(yīng)的當(dāng)前文本，當(dāng)前文本包括第一文本和/或第二文本，第一文本包括當(dāng)前視頻幀中的字符信息，第二文本為當(dāng)前視頻...
  • 本發(fā)明屬于石油工作區(qū)域的視頻監(jiān)控分析技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于面容特征的異常行為識別方法、行為識別裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。本發(fā)明通過使用人臉識別和多目標(biāo)跟蹤識別模型，可以自動地識別和跟蹤工作區(qū)域內(nèi)的所有工作人員，無需人工進(jìn)行實(shí)時...
  • 本申請?zhí)岢鲆环N目標(biāo)識別方法、裝置、車輛和存儲介質(zhì)，方法包括：獲取目標(biāo)時刻采集的第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對第一點(diǎn)云數(shù)據(jù)中至少一個車輛目標(biāo)中的第一車輛目標(biāo)，根據(jù)第一車輛目標(biāo)與第二車輛目標(biāo)之間的相似性，更新前一時刻第一車輛目標(biāo)的分裂計(jì)數(shù)，得到目標(biāo)時刻用于指...
  • 本發(fā)明提供一種快速獲取極具魯棒性圖像拼接數(shù)據(jù)集的方法，包括：S1.在空白圖像上添加文字：在一張空白圖像上添加各種灰度級別的文字；S2.獲取空白圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)：使用SIFT算法提取出圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)并將關(guān)鍵點(diǎn)位置保存下來，以供后面使用；S3.將...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種作業(yè)學(xué)情信息的采集方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，本方案包括：獲取攝像頭在學(xué)習(xí)區(qū)域內(nèi)拍攝的全景圖像，學(xué)習(xí)區(qū)域包括多個作業(yè)夾板，作業(yè)夾板用于夾持待檢查的作業(yè)頁面；根據(jù)全景圖像提取與作業(yè)夾板對應(yīng)的區(qū)域圖像作為...
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