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  • 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(shù)領(lǐng)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...
  • 本申請實施例公開了一種設(shè)備初始化方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：響應(yīng)于初始化慣性視覺參數(shù)的啟動操作，獲取擴展現(xiàn)實設(shè)備的慣性信息以及通過擴展現(xiàn)實設(shè)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(yù)設(shè)位置信息，如果符合則記錄當前位置信息并繼續(xù)進行檢...
  • 本發(fā)明屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)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3D影像；根據(jù)每個體素點在每個預(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)集的點云輸入GCN_PointNet++模型，所述GCN_PointNet++模型將GCN與PointNet++網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)合并且通過PaConv模塊進行特征傳遞；...
  • 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行訓練；步驟3：腦部多發(fā)性硬化癥病變部位...
  • 本申請實施例公開了一種工業(yè)缺陷檢測模型訓練方法、工業(yè)缺陷檢測方法、工業(yè)機器人和計算機可讀存儲介質(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算法對灰度圖像進行邊緣檢測得到邊緣線以用于對塑料托盤進行缺陷檢測；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胞和血液細胞的形態(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胞邊界模糊、異質(zhì)性細胞形態(tài)差異、高噪聲背景、數(shù)據(jù)標注不足、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；對所述振動采樣點進行單點采樣所得到的二次電子采樣信號進行頻譜分析，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系統(tǒng)及方法，屬于基于計算機視覺的水下圖像增強技術(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行修正，...
  • 本申請?zhí)峁┮环N遙感影像敏感目標消除方法、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行分塊處理，得到包含敏感目標的感興趣區(qū)域，并將感興趣區(qū)域的地理坐標轉(zhuǎn)換為像素坐標；基于目標區(qū)域，利用訓練好的實例分割模...
  • 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、分配和認證，提供租戶的唯一標識，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...
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