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  • 本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種機(jī)器視覺集成系統(tǒng)中的目標(biāo)跟蹤方法；方法包括：獲取視頻流，對視頻流進(jìn)行分幀處理；在初始幀中進(jìn)行目標(biāo)檢測和特征提取，獲取目標(biāo)信息，目標(biāo)信息包括目標(biāo)位置和目標(biāo)特征；根據(jù)上一幀的目標(biāo)信息，獲取下一幀的目標(biāo)信息...
  • 本發(fā)明涉及區(qū)域分割技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種顱腦MRI掃描影像中血腫區(qū)域三維分割方法，該方法包括：通過顱腦MRI掃描，獲取待檢測患者對應(yīng)的目標(biāo)3D影像；根據(jù)每個體素點(diǎn)在每個預(yù)設(shè)方向上的T1和T2加權(quán)灰度變化情況，確定每個體素點(diǎn)在每個預(yù)設(shè)方向上的...
  • 本發(fā)明公開了一種基于背景重構(gòu)的MURA缺陷檢測方法及相關(guān)設(shè)備，涉及圖像處理領(lǐng)域。方法包括：獲取顯示面板所顯示的初始圖像；對初始圖像進(jìn)行離散余弦變換處理，以提取低頻背景成分；基于奇異值分解算法對低頻背景成分進(jìn)行去噪處理，得到主要背景特征；通過...
  • 本發(fā)明公開了一種稀疏點(diǎn)云與GCN融合的柑橘缺陷檢測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明將柑橘數(shù)據(jù)集的點(diǎn)云輸入GCN_PointNet++模型，所述GCN_PointNet++模型將GCN與PointNet++網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合并且通過PaConv模塊進(jìn)行特征傳遞；...
  • 本發(fā)明提供一種腦部多發(fā)性硬化癥病變部位變化檢測方法，包括以下步驟：步驟1、獲取腦部多發(fā)性硬化癥患者的多個時間的腦部核磁共振影像并做預(yù)處理；步驟2、構(gòu)建用于檢測腦部多發(fā)性硬化癥病變部位變化的模型并對其進(jìn)行訓(xùn)練；步驟3：腦部多發(fā)性硬化癥病變部位...
  • 本申請實(shí)施例公開了一種工業(yè)缺陷檢測模型訓(xùn)練方法、工業(yè)缺陷檢測方法、工業(yè)機(jī)器人和計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。其中，方法包括如下步驟：將模擬缺陷圖像作為預(yù)先構(gòu)建的預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型的輸入以處理，獲取輸出的樣本集和執(zhí)行潛在正樣本剔除操作后得到第二負(fù)樣本集；通...
  • 本發(fā)明公開了輔助消化內(nèi)科醫(yī)生取樣檢查的圖像病灶識別系統(tǒng),包括圖像采集模塊、預(yù)處理模塊、AI病灶識別模塊、特征分析模塊、取樣推薦模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、實(shí)時交互模塊、系統(tǒng)控制中心，消毒監(jiān)測模塊，功耗優(yōu)化模塊。該系統(tǒng)基于多模態(tài)大模型整合白光、窄帶光...
  • 本發(fā)明涉及托盤檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種塑料托盤表面缺陷檢測方法，方法包括獲取塑料托盤的灰度圖像，計算canny算法中的低閾值，利用canny算法對灰度圖像進(jìn)行邊緣檢測得到邊緣線以用于對塑料托盤進(jìn)行缺陷檢測；低閾值的計算方法為：計算灰度圖像中每...
  • 本申請涉及一種電池傾斜檢測方法、裝置和計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，該電池傾斜檢測方法包括：獲得料框和料框承載的若干電池的深度圖像；在深度圖像中確定每一電池的電池圖像，針對任意一個電池圖像，根據(jù)預(yù)設(shè)夾角確定不同的檢測方向，以及每個檢測方向?qū)?yīng)的...
  • 熒光原位雜交圖像的組織細(xì)胞和血液細(xì)胞的形態(tài)預(yù)測方法，涉及數(shù)據(jù)圖像處理領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有的熒光原位雜交圖像分析中常見的細(xì)胞邊界模糊、異質(zhì)性細(xì)胞形態(tài)差異、高噪聲背景、數(shù)據(jù)標(biāo)注不足、低效與主觀性等問題。所述方法包括：獲取熒光原位雜交圖像的組織細(xì)胞、...
  • 本發(fā)明屬于軸承檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體是基于視覺認(rèn)知模型的軸承表面質(zhì)量檢測評估系統(tǒng)，包括軸承掃描采像單元、表面處理提取單元、視覺認(rèn)知模型單元、量化評估輸出單元、軸承分揀單元和顯示報警端；本發(fā)明通過軸承掃描采像單元和表面處理提取單元對軸承表面進(jìn)行圖...
  • 本申請?zhí)峁┮环N掃描電鏡圖像振動消除方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，方法包括：確定振動采樣點(diǎn)；對所述振動采樣點(diǎn)進(jìn)行單點(diǎn)采樣所得到的二次電子采樣信號進(jìn)行頻譜分析，得到對應(yīng)的振動振幅信息和振動頻率信息；確定頻譜分析所得到的頻譜圖中的信號峰值，并利...
  • 本發(fā)明提供了一種基于多頭轉(zhuǎn)置空間注意力的水下圖像增強(qiáng)系統(tǒng)及方法，屬于基于計算機(jī)視覺的水下圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，提出多頭轉(zhuǎn)置空間注意力，有效結(jié)合了多頭轉(zhuǎn)置自注意力和空間注意力，其中多頭轉(zhuǎn)置自注意力結(jié)合了多頭注意力和轉(zhuǎn)置操作優(yōu)勢，使得模型在捕捉復(fù)雜...
  • 一種基于模型分辨率矩陣的散射介質(zhì)成像中的圖像重構(gòu)方法，涉及散射介質(zhì)成像技術(shù)。光經(jīng)過散射介質(zhì)后會形成散斑，矩陣方法能解決散射介質(zhì)的聚焦和成像問題。但是，在使用矩陣方法進(jìn)行散射介質(zhì)圖像重構(gòu)時存在困難。本發(fā)明使用基爾霍夫正則化對反演過程進(jìn)行修正，...
  • 本申請?zhí)峁┮环N遙感影像敏感目標(biāo)消除方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對高分辨率大尺寸影像進(jìn)行分塊處理，得到包含敏感目標(biāo)的感興趣區(qū)域，并將感興趣區(qū)域的地理坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為像素坐標(biāo)；基于目標(biāo)區(qū)域，利用訓(xùn)練好的實(shí)例分割模...
  • 本發(fā)明涉及法律咨詢技術(shù)領(lǐng)域，具體的是基于大數(shù)據(jù)的法律咨詢服務(wù)信息管理系統(tǒng)及方法，包括：咨詢分區(qū)模塊，用于獲取用戶咨詢時的咨詢信息，按照用戶咨詢時的意圖，判斷咨詢信息相對于法律服務(wù)的咨詢分區(qū)；分區(qū)映射模塊，用于獲取咨詢信息的法律分區(qū)，并構(gòu)建咨...
  • 本發(fā)明涉及一種結(jié)合多租戶管理模式的電力個性化主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，包括租戶管理層、智能主數(shù)據(jù)服務(wù)層、智能存儲層和接口層；租戶管理層用于租戶的注冊、分配和認(rèn)證，提供租戶的唯一標(biāo)識，支持租戶級權(quán)限、個性化配置管理；智能主數(shù)據(jù)服務(wù)層包括智能數(shù)據(jù)清洗模塊...
  • 本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)的廣告視覺元素智能搭配系統(tǒng)及方法，涉及大數(shù)據(jù)廣告分析技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明獲取用戶歷史廣告觀看記錄數(shù)據(jù)，并基于用戶個性化篩選分析，確定周期用戶特性廣告數(shù)據(jù)集；提取對應(yīng)廣告紋理元素特征，構(gòu)建對應(yīng)周期用戶特性廣告數(shù)據(jù)的紋理元...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N能耗成本調(diào)整及控制方法、系統(tǒng)和介質(zhì)。該方法包括：通過獲取宿舍內(nèi)的用能信息和用能時間數(shù)據(jù)，根據(jù)用能信息提取用能賬戶數(shù)據(jù)，根據(jù)用能時間數(shù)據(jù)和用能賬戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得贈費(fèi)總金額數(shù)據(jù)，獲取用能時間數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史天氣數(shù)據(jù)和實(shí)時天氣數(shù)...
  • 本發(fā)明涉及一種異常用戶的識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及異常用戶的識別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取目標(biāo)對象ID對應(yīng)的第一目標(biāo)異常程度和第二目標(biāo)異常程度，其中，獲取第一影響異常程度信息和第二影響異常程度信息，根據(jù)所述第一目標(biāo)異常程度和所述第二...
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