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  • 本發(fā)明提供一種圖文對象處理方法及裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域和數(shù)據(jù)清洗技術(shù)領(lǐng)域，所述圖文對象處理方法，包括：獲取初始圖文對象，所述初始圖文對象包括初始圖像和所述初始圖像的初始描述文本；從至少一個(gè)維度對所述初始圖像進(jìn)行圖像分析，得到所述初始圖像...
  • 本公開的實(shí)施例公開了場景文本信息識別方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。該方法的一具體實(shí)施方式包括：對待識別場景圖像進(jìn)行預(yù)處理，并對預(yù)處理后的場景圖像進(jìn)行區(qū)域圖像分割，得到場景子圖像集；對場景子圖像集進(jìn)行視覺編碼，以及對編碼得到的視覺特征向量集進(jìn)行...
  • 本發(fā)明提供了一種基于車載巡檢的無縫線路鋼軌縱向位移檢測方法及系統(tǒng)，該方法采用設(shè)置在車輛載體底部的攝像裝置動(dòng)態(tài)采集包含鋼軌位移觀測樁和標(biāo)尺的圖像數(shù)據(jù)；對采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分確定前景區(qū)域和背景區(qū)域后，基于邊緣檢測算法確定圖像中位移觀測樁和標(biāo)尺...
  • 本發(fā)明提供了一種基于車載巡檢的無縫線路鋼軌風(fēng)險(xiǎn)測評方法及系統(tǒng)，該方法采用設(shè)置在車輛載體底部的攝像裝置動(dòng)態(tài)采集包含鋼軌位移觀測樁和標(biāo)尺的圖像數(shù)據(jù)；對圖像劃分確定前景和背景區(qū)域后，基于邊緣檢測算法確定位移觀測樁和標(biāo)尺的輪廓特征；分別對位移觀測樁...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開了一種基于圖像全場景的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。其中，該方法包括：對待檢測圖像進(jìn)行檢測，得到圖像全場景中的初始頭肩框和整人框；根據(jù)整人框得到與所述整人框?qū)?yīng)的頭肩框，作為整人頭肩框；根據(jù)所述初始頭肩框和所述整人頭肩框的...
  • 本公開涉及一種用于檢測視頻中的手的動(dòng)作的裝置、方法和存儲介質(zhì)。該裝置包括：獲取單元，其獲取與視頻中的每幀圖像中的手的三維關(guān)鍵點(diǎn)有關(guān)的信息，與手的三維關(guān)鍵點(diǎn)有關(guān)的信息至少包括手的各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)在三維空間中的位置；計(jì)算單元，其基于與手的三維關(guān)鍵點(diǎn)有...
  • 本發(fā)明提供了一種圖像匹配矯正方法、裝置及深海機(jī)器人潛海勘探作業(yè)的定位方法，解決了水下機(jī)器人在海洋場景所獲取的圖像質(zhì)量不高，影響深海中的定位精度的問題。該方法包括：對圖像對進(jìn)行初步匹配以獲得初始匹配點(diǎn)對集合；對初始匹配點(diǎn)對集合進(jìn)行網(wǎng)格劃分以獲...
  • 本公開實(shí)施例公開了一種圖像獲取方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，所述方法包括：在確定需要對圖像中的目標(biāo)執(zhí)行區(qū)分處理操作的情況下，對所述目標(biāo)的目標(biāo)實(shí)例進(jìn)行識別，并對所述圖像中至少部分物體的類別進(jìn)行識別，得到所述目標(biāo)的識別結(jié)果；根據(jù)所述識別...
  • 本發(fā)明提供了一種圖像篡改檢測方法及裝置，解決了目前檢測精度有限且時(shí)間復(fù)雜度較高的問題。該圖像篡改檢測方法，包括：步驟01:提取待測圖像的特征點(diǎn)；步驟02:對所述待測圖像進(jìn)行預(yù)分割以獲得超像素塊；步驟03:判斷所述超像素塊是否為無特征塊，并融...
  • 本公開關(guān)于一種天氣渲染方法、天氣渲染裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取多種天氣類型中各天氣類型對應(yīng)的天氣元素集，并獲取各天氣類型對應(yīng)的天氣元素集中各天氣元素的配置文件，配置文件中包括各天氣元素的屬性信息，之后根據(jù)各天氣類型對應(yīng)的天...
  • 一種虛擬制作中的影棚配置方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：顯示第一應(yīng)用程序提供的配置引導(dǎo)界面，第一應(yīng)用程序是用于對虛擬制作的影棚項(xiàng)目進(jìn)行配置和管理的應(yīng)用程序，配置引導(dǎo)界面中顯示有按序排列的多個(gè)配置步驟；在配...
  • 本公開是關(guān)于一種虛擬形象生成方法、裝置及存儲介質(zhì)。其中，一種虛擬形象生成方法，包括：響應(yīng)于終端檢測到存在待生成虛擬形象的對象，識別所述對象的生態(tài)信息，所述生態(tài)信息包括對象的以下信息類型中的至少一項(xiàng)：情緒信息、體貌信息以及動(dòng)作姿態(tài)信息；生成體...
  • 本公開涉及一種圖像生成方法、裝置及存儲介質(zhì)。所述方法應(yīng)用于終端，包括：響應(yīng)于用戶的輸入操作，確定圖像生成參數(shù)，所述輸入操作用于請求生成與所述圖像生成參數(shù)對應(yīng)的目標(biāo)圖像的操作；在確定所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，從云服務(wù)器獲取所述圖像生...
  • 本公開是關(guān)于一種圖像生成方法及其裝置。其中方法包括：提供圖像選擇界面；圖像選擇界面用于獲取被選擇的待處理圖像；顯示第一對象的目標(biāo)形象圖像和/或至少一組主題場景的形象創(chuàng)作圖像；第一對象的目標(biāo)形象圖像為基于第一對象的個(gè)體形象模型生成的圖像，每組...
  • 本申請涉及標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域，提供一種相機(jī)標(biāo)定方法、裝置及設(shè)備，方法包括：獲取多個(gè)相機(jī)各自拍攝標(biāo)定環(huán)境得到的標(biāo)定圖像，所述標(biāo)定環(huán)境設(shè)有多個(gè)標(biāo)定標(biāo)識；當(dāng)所述標(biāo)定圖像包括至少兩個(gè)所述標(biāo)定標(biāo)識時(shí)，根據(jù)所述標(biāo)定圖像確定所述標(biāo)定圖像包括的至少兩個(gè)所述標(biāo)定標(biāo)...
  • 本公開是關(guān)于一種陰影生成方法、裝置及存儲介質(zhì)。陰影生成方法包括：獲取目標(biāo)控件的陰影參數(shù)；根據(jù)所述陰影參數(shù)，在所述目標(biāo)控件所在的區(qū)域生成陰影，所述陰影呈彌散式分布。本公開中生成的陰影更自然，效果更好。
  • 本公開提供了一種病灶識別模型的部署方法、病灶識別方法、系統(tǒng)及設(shè)備，該病灶識別模型的部署方法包括：獲取病灶識別模型；導(dǎo)出病灶識別模型的模型參數(shù)；基于模型參數(shù)，在TensorRT平臺中構(gòu)建病灶識別模型的目標(biāo)推理引擎。本公開基于TensorRT平...
  • 本發(fā)明公開了一種基于3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的螺母松動(dòng)程度檢測方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，方法包括步驟：S1、選取無故障螺母的車輛獲取相對應(yīng)的圖片點(diǎn)云數(shù)據(jù)，作為模板點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并獲取待檢測螺母的圖片點(diǎn)云數(shù)據(jù)，作為待檢點(diǎn)云數(shù)據(jù)；S2、根據(jù)模板點(diǎn)云數(shù)據(jù)中確定的模板RO...
  • 本公開關(guān)于一種圖像操作方法、圖像操作裝置和電子設(shè)備，所述方法包括：響應(yīng)于圖像操作；根據(jù)圖像的去畸變效果，確定圖像的畸變程度符合要求的目標(biāo)圖像，將目標(biāo)圖像作為待操作圖像；對待操作圖像進(jìn)行操作處理。該方法在圖像的畸變程度符合要求的情況下，對圖像...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了圖像去噪方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，電子設(shè)備包括：存儲器和處理器，所述存儲器和所述處理器之間互相通信連接，所述存儲器中存儲有計(jì)算機(jī)指令，所述處理器通過執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)指令，從而執(zhí)行圖像去噪方法。與相...
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