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  • 本發(fā)明涉及區(qū)域分割技術領域，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的目標3D影像；根據(jù)每個體素點在每個預設方向上的T1和T2加權灰度變化情況，確定每個體素點在每個預設方向上的...
  • 本發(fā)明屬于計算機視覺技術領域，公開了一種機器視覺集成系統(tǒng)中的目標跟蹤方法；方法包括：獲取視頻流，對視頻流進行分幀處理；在初始幀中進行目標檢測和特征提取，獲取目標信息，目標信息包括目標位置和目標特征；根據(jù)上一幀的目標信息，獲取下一幀的目標信息...
  • 本發(fā)明實施例公開了一種基于監(jiān)控視頻的酒店環(huán)境中滅火器位置監(jiān)測方法及系統(tǒng)，全面采集酒店內(nèi)的各個攝像頭所捕捉的視頻監(jiān)控，獲取實時視頻流并提取特征輸入至特征提取模型中，判斷滅火器位置信息是否符合預設位置信息，如果符合則記錄當前位置信息并繼續(xù)進行檢...
  • 本申請實施例公開了一種設備初始化方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：響應于初始化慣性視覺參數(shù)的啟動操作，獲取擴展現(xiàn)實設備的慣性信息以及通過擴展現(xiàn)實設備采集場景圖像；識別場景圖像的特征點信息和場景平面信息；根據(jù)場景平面信息的...
  • 本發(fā)明公開了一種AI模特自動生成方法，屬于圖像生成技術領域，包括：獲取AI模特的基本特征、姿態(tài)信息和服飾描述；通過擴散變換器根據(jù)基本特征、服飾描述和姿態(tài)信息，生成模特圖像，通過優(yōu)化器對所述模特圖像進行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的模特圖像；其中所述擴散...
  • 本發(fā)明公開了一種全自動、快速、高精度三維重建方法及系統(tǒng)，涉及三維動態(tài)重建領域。本發(fā)明通過構建光譜?點云融合模型，并引入蒙特卡洛光線跟蹤計算動態(tài)反射率場，結合菲涅爾公式和動態(tài)光線跟蹤技術，使得反射率計算更加符合物理規(guī)律，從而提高光譜映射的準確...
  • 本發(fā)明實施例提供一種基于AI大模型的混合現(xiàn)實內(nèi)容生成方法、裝置以及終端設備，屬于人工智能技術領域。該方法包括：采集目標用戶對應的初始語音信息和目標用戶所處的目標環(huán)境對應的初始圖像信息和第一三維信息；對初始語音信息進行語音識別獲得目標文本信息...
  • 本申請涉及點云補全技術領域，提供了一種基于跨模態(tài)和深度修補的點云補全方法及相關設備。該方法包括：獲取目標點云數(shù)據(jù)和目標點云數(shù)據(jù)對應的輔助數(shù)據(jù)；利用編碼器對目標點云數(shù)據(jù)和輔助數(shù)據(jù)進行編碼，得到點云編碼特征；利用解碼器對點云編碼特征進行解碼，得...
  • 本發(fā)明提供了一種復雜礦區(qū)地裂縫遙感識別方法，包括：基于滑動窗口進行非陰影區(qū)域濾波，基于HSV色彩補償進行礦區(qū)陰影提亮，排除太陽陰影對地裂縫識別的干擾；基于線性指數(shù)與形狀指數(shù)的地裂縫評價指標，對地裂縫噪聲進行濾除，識別初始地裂縫；結合形態(tài)學處...
  • 本發(fā)明公開了一種種蛋關鍵部位定位與檢測方法。方法包括：通過種蛋圖像采集裝置獲取不同天數(shù)種蛋內(nèi)部的透射圖像，訓練建立種蛋生理狀態(tài)判別模型和種蛋關鍵部位分割模型；判別模型輸出待定位和檢測的受精蛋透射圖像，并使用分割模型處理后識別出關鍵部位，然后...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)學影像處理與分析技術領域，涉及一種基于多模態(tài)特征融合的MRI腦腫瘤分割方法，構建一個包含編碼器和解碼器的圖像分割模型；編碼器部分，首先通過標準卷積歸一化激活模塊和空洞卷積編碼增強模塊對輸入的T1、T1c、T2和Flair四種模態(tài)...
  • 本申請公開了一種基于聲吶點云的方形管涵邊界輪廓提取方法、設備、介質(zhì),方法包括：對初始聲吶采集數(shù)據(jù)中每一幀強度信息進行坐標轉(zhuǎn)換處理得到對應的斷面點云數(shù)據(jù)，并進行去除中心點噪聲處理，得到整體邊界點云數(shù)據(jù)；對整體邊界點云數(shù)據(jù)進行DBSCAN聚類濾...
  • 本發(fā)明涉及一種用于SWE圖像生成的生成對抗模型構建方法與裝置，方法包括：對獲取的目標圖像數(shù)據(jù)集進行預處理并劃分為訓練集、驗證集、測試集；構建生成對抗模型，所述生成對抗模型包括生成器和鑒別器；將所述BUMS圖像作為生成器的輸入，生成器輸出生成...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，更具體地，本發(fā)明涉及一種毛細輻射系統(tǒng)圖像處理方法，所述方法包括：獲取毛細輻射系統(tǒng)的熱成像圖像的灰度圖，并構建每個像素的特征點，將所有特征點作為初始類簇利用分裂型層次聚類算法進行迭代分裂，在每次分裂時，若分裂點的優(yōu)...
  • 本發(fā)明提供一種基于花粉掃描片的花粉檢測方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域，方法包括：獲取花粉掃描片；基于rtmdet網(wǎng)絡，建立花粉檢測模型；將花粉掃描片輸入至花粉檢測模型，輸出目標花粉的坐標和寬高；根據(jù)目標花粉的坐標和寬高，確定目標花粉裁剪圖...
  • 本發(fā)明公開了一種干涉圖像相位解纏模型的構建方法、解纏方法及裝置，構建方法包括：采集包含多種物體表面缺陷的樣本初始相位圖，對所述樣本初始相位圖進行處理，獲得訓練集；構建ResNet?Unet?cGAN網(wǎng)絡模型，所述ResNet?Unet?cG...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)融合匹配技術領域，具體涉及基于標識解析的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法及系統(tǒng)。該方法包括將實時的運行數(shù)據(jù)以及運行圖像輸入訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡，得到設備狀態(tài)類型。神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程為：對歷史故障事件的每種運行數(shù)據(jù)進行異常識別，確定數(shù)據(jù)異常系數(shù)；...
  • 本發(fā)明提供一種圖像識別系統(tǒng)及方法，涉及圖像識別技術領域，系統(tǒng)包括：圖像預處理模塊、動態(tài)去霧增強模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡加速模塊、智能數(shù)據(jù)調(diào)度模塊和能耗管理模塊；圖像預處理模塊用于對待識別圖像進行預處理；動態(tài)去霧增強模塊用于對預處理后的圖像進行去霧增強...
  • 本發(fā)明涉及一種增材制造器件表面損傷前驅(qū)體檢測方法及裝置，方法包括：采集增材制造器件表面的目標前驅(qū)體圖像；將目標前驅(qū)體圖像輸入至預訓練的損傷識別模型，并基于損傷識別模型判斷出目標前驅(qū)體圖像中是否存在損傷；損傷識別模型包括：主干網(wǎng)絡，頸部網(wǎng)絡，...
  • 本發(fā)明涉及遙感圖像變化檢測技術領域，特別是涉及基于多時相解混的高光譜遙感圖像變化檢測方法及系統(tǒng)，其中方法，包括：獲取第一遙感圖像和第二遙感圖像；所述第一遙感圖像和第二遙感圖像是對同一個地理區(qū)域不同時間點采集的高光譜遙感圖像；對第一遙感圖像和...
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