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  • 本申請實施例提供一種停車的調(diào)度方法、裝置、計算機設備及其存儲介質(zhì)，其中，停車的調(diào)度方法應用于用戶所在區(qū)域的當前邊緣云，包括：響應用戶終端發(fā)送的停車請求，基于獲取的車輛的尺寸信息確定所述當前邊緣云所覆蓋區(qū)域是否存在有效空車位；在所述當前邊緣云...
  • 本發(fā)明公開一種基于機器視覺的坐位體前屈評測方法，包括：采集第一目標圖像，從第一圖像中分割獲取標識組合特征中多根刻度值線的多個第一坐標集，建立多個第一坐標集與刻度值之間的關聯(lián)關系；持續(xù)定點采集至少包含運動部特征和標識組合特征的坐位體前屈圖像，...
  • 本披露公開了一種圖像處理模組、用于刷掌設備的方法及相關產(chǎn)品。其中，圖像處理模組包括：單個攝像頭，其配置為采集掌紋或掌靜脈的灰度圖像；以及圖像增強部件，其相對于攝像頭的位置進行布置，并且配置為調(diào)節(jié)攝像頭在采集圖像時的曝光度，以使得至少采集到同...
  • 本披露公開了一種用于刷掌設備的方法、刷掌設備及計算機可讀存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取待識別目標的手掌圖像，其中手掌圖像至少包括混合圖像，混合圖像為同時包含掌紋和掌靜脈的混合圖像；至少基于混合圖像進行活體檢測處理，以得到手掌圖像的活體檢測...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領域，具體涉及一種作業(yè)學情信息的采集方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，本方案包括：獲取攝像頭在學習區(qū)域內(nèi)拍攝的全景圖像，學習區(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)夾板對應的區(qū)域圖像作為...
  • 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鍵點：使用SIFT算法提取出圖像中的關鍵點并將關鍵點位置保存下來，以供后面使用；S3.將...
  • 本申請?zhí)岢鲆环N目標識別方法、裝置、車輛和存儲介質(zhì)，方法包括：獲取目標時刻采集的第一點云數(shù)據(jù)，對第一點云數(shù)據(jù)中至少一個車輛目標中的第一車輛目標，根據(jù)第一車輛目標與第二車輛目標之間的相似性，更新前一時刻第一車輛目標的分裂計數(shù)，得到目標時刻用于指...
  • 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、電子設備及計算機可讀存儲介質(zhì)。本發(fā)明通過使用人臉識別和多目標跟蹤識別模型，可以自動地識別和跟蹤工作區(qū)域內(nèi)的所有工作人員，無需人工進行實時...
  • 本發(fā)明實施例公開了一種違禁視頻識別方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領域，該方法包括：確定當前視頻的當前視頻幀以及當前視頻幀對應的當前文本，當前文本包括第一文本和/或第二文本，第一文本包括當前視頻幀中的字符信息，第二文本為當前視頻...
  • 本申請的實施例提供一種視頻流的二維目標檢測方法，包括：根據(jù)獲取的視頻流的當前幀畫面，得到檢測目標的檢測結(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...
  • 本申請適用于計算機應用技術(shù)領域，提供了一種動作檢測方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì)，其中，該方法首先通過讀取待測視頻數(shù)據(jù)獲取多張目標圖像；然后對多張目標圖像進行灰度轉(zhuǎn)換，并將灰度轉(zhuǎn)換后的多張目標圖像堆疊為多通道圖像數(shù)據(jù)；最后調(diào)用預先訓練的2D...
  • 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，對高光譜圖像進行處理，并計算酸棗仁的平均光譜，基于平均光譜計算馬氏距離，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)诘谝还I(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...
  • 本申請?zhí)峁┮环N圖像生成方法、裝置和設備。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設屬性信息；獲取所述3D...
  • 本申請實施例提供一種虛擬角色的顯示方法、裝置、設備、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，...
  • 本公開提供了一種目標確定方法，該方法包括：獲取目標對象的第一預測位置信息和至少一個檢測位置信息；根據(jù)第一預測位置信息，得到目標對象對應的第一特征信息，以及，根據(jù)至少一個第一檢測位置信息，得到目標對象對應的至少一個第二特征信息；其中，第一特征...
  • 本申請?zhí)峁┮环N電池隔膜的檢測方法、裝置、計算設備及可讀存儲介質(zhì)，屬于電池技術(shù)領域。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...
  • 本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、設備及可讀存儲介質(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的自編碼器模型，獲取各所述第一圖...
  • 本申請?zhí)峁┮环N圖像處理方法、設備及可讀存儲介質(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個所述第一圖像進行處理，獲取...
  • 本公開提供一種圖像的處理方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，其中，所述方法包括：基于原始圖像所含各個像素點在預設維度上的差異，確定所述原始圖像在所述預設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處理策略，分別對所述顯著性...
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