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  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種橋梁養(yǎng)護(hù)作業(yè)的監(jiān)管方法，屬于工地管理，包括：分別建立傳感器模型、人員模型和橋梁BIM模型；利用地理坐標(biāo)系統(tǒng)對(duì)傳感器模型和橋梁BIM模型進(jìn)行配準(zhǔn)；通過(guò)GIS平臺(tái)集成人員模型、配準(zhǔn)后的傳感器模型和橋梁BIM模型，得到基于BIM+...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種適用于端側(cè)的單目標(biāo)跟蹤方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理領(lǐng)域。通過(guò)特征融合網(wǎng)絡(luò)對(duì)可見(jiàn)光與紅外圖像y分量進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)融合，強(qiáng)化弱光下的目標(biāo)特征表征。跟蹤模型以MobileNetV4為骨干網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合重參結(jié)構(gòu)、通道注意力機(jī)制及動(dòng)態(tài)多尺度特征...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種點(diǎn)云配準(zhǔn)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及場(chǎng)景的三維重建技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取源點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云；并根據(jù)點(diǎn)云的空間結(jié)構(gòu)特性進(jìn)行語(yǔ)義分割，分別得到源點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云的平面點(diǎn)和非平面點(diǎn)；對(duì)源點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云中的平面點(diǎn)和非平面點(diǎn)分別施加雙向距...
  • 本發(fā)明涉及海洋測(cè)試技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的波浪破碎物模試驗(yàn)方法，包括如下步驟：在試驗(yàn)水槽中設(shè)置兩個(gè)坐標(biāo)原點(diǎn)和多個(gè)不規(guī)則坐標(biāo)配準(zhǔn)點(diǎn)，進(jìn)行不同波高和周期的波浪試驗(yàn)，用高清相機(jī)記錄波浪傳播和破碎過(guò)程。利用標(biāo)注水面線、白帽、破碎形態(tài)訓(xùn)...
  • 本發(fā)明自動(dòng)駕駛環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域。提出了一種基于多模態(tài)運(yùn)動(dòng)模型的動(dòng)態(tài)物體跟蹤預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，獲取動(dòng)態(tài)物體點(diǎn)云及語(yǔ)義信息數(shù)據(jù)，生成候選物體信息，選擇新跟蹤物體運(yùn)動(dòng)模型，估計(jì)物體狀態(tài)，進(jìn)行候選物體的匹配與管理，更新物體狀態(tài)，更新物體軌跡與切物體運(yùn)...
  • 本發(fā)明涉及一種快速檢索包含流星光譜信息數(shù)據(jù)的方法，包括：步驟1.讀取流星光譜視頻；步驟2.去除背景噪聲；步驟3.提取流星信號(hào)；步驟4.采用卷積去噪法過(guò)濾孤立噪聲點(diǎn)；步驟5.流星信號(hào)圖像的形態(tài)學(xué)修復(fù)；步驟6.局部環(huán)形濾波法去噪；步驟7.基于霍...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)義引導(dǎo)與紋理先驗(yàn)的雙分支表面缺陷分割方法及介質(zhì)，涉及表面缺陷分割領(lǐng)域，該方法包括獲取待檢測(cè)物圖像；將待檢測(cè)物圖像輸入至缺陷分割模型中，得出待檢測(cè)物的表面缺陷分割結(jié)果；缺陷分割模型包括依次連接的語(yǔ)義與紋理的雙分支特征提取網(wǎng)絡(luò)...
  • 本發(fā)明涉及基于高效雙注意的醫(yī)學(xué)圖像分割方法及系統(tǒng)；屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，包括：1）獲取醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集，預(yù)處理后劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；2）構(gòu)建基于高效雙注意的醫(yī)學(xué)圖像分割模型；3）訓(xùn)練基于高效雙注意的醫(yī)學(xué)圖像分割模型；4）將測(cè)試集輸入到優(yōu)...
  • 本發(fā)明屬于無(wú)損檢測(cè)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于人工智能的碳纖維蜂窩夾層的內(nèi)部缺陷定量分析方法，包括以下步驟：獲取紅外無(wú)損檢測(cè)圖像；使用YOLO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷圖像分割獲取掩膜的每個(gè)像素點(diǎn)值；通過(guò)設(shè)定掩膜閾值控制掩膜的生成大小并對(duì)掩膜閾值進(jìn)行校準(zhǔn)...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種蛋液中蛋殼檢測(cè)方法，其方法包括：根據(jù)實(shí)時(shí)蛋液流動(dòng)視頻中不同視頻幀中相同位置像素點(diǎn)的灰度值和灰度變化，獲取實(shí)時(shí)蛋液流動(dòng)視頻的光區(qū)；根據(jù)相鄰視頻幀的光流場(chǎng)變化，以及像素點(diǎn)的灰度分布，獲取各視頻幀中各像素點(diǎn)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合圖像掩碼和混合專(zhuān)家的工業(yè)大模型異常檢測(cè)方法。該方法融合圖像掩碼技術(shù)與混合專(zhuān)家方法指導(dǎo)工業(yè)預(yù)訓(xùn)練模型，訓(xùn)練階段使用掩碼技術(shù)掩蓋輸入圖像的部分像素塊，通過(guò)訓(xùn)練使得模型能夠依據(jù)可見(jiàn)的圖像塊，重建被掩碼圖像塊的圖像文本對(duì)齊的視覺(jué)...
  • 本發(fā)明提供一種基于紅外熱成像的外墻滲漏點(diǎn)定位檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，首先采集目標(biāo)建筑外墻的多時(shí)段紅外熱成像數(shù)據(jù)集合，涵蓋不同環(huán)境溫度下的表面溫度分布矩陣，接著對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)溫度修正處理，形成消除環(huán)境溫度波動(dòng)影響的標(biāo)準(zhǔn)化溫度分布...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種顱內(nèi)動(dòng)脈瘤圖像檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)即多尺度軸向殘差投影網(wǎng)絡(luò)，用于提升顱內(nèi)動(dòng)脈瘤檢測(cè)與分割的準(zhǔn)確性。在模型輸入方面，本發(fā)明采用包括匹配濾波、高斯濾波和拉普拉斯濾...
  • 本申請(qǐng)涉及一種校正方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)、程序產(chǎn)品、電子設(shè)備及車(chē)輛，涉及圖像處理領(lǐng)域。其中，校正方法應(yīng)用于車(chē)輛，該校正方法主要包括：使用目標(biāo)方法對(duì)目標(biāo)投影圖像進(jìn)行畸變校正，所述目標(biāo)投影圖像為投影在與車(chē)輛相關(guān)的不規(guī)則曲面上的圖像。通過(guò)上述技術(shù)方...
  • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的雷達(dá)圖像降噪處理方法，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取歷史回波信號(hào)數(shù)據(jù)，基于歷史回波信號(hào)數(shù)據(jù)確定歷史雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)集；基于歷史雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)集確定訓(xùn)練圖像集以及測(cè)試圖像集，基于訓(xùn)練圖像集構(gòu)建降噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；基于測(cè)試圖...
  • 本發(fā)明涉及圖像濾波增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于婦產(chǎn)科的超聲影像智能處理方法。本發(fā)明獲取腹壁超聲圖像并進(jìn)行區(qū)域劃分獲得目標(biāo)區(qū)域；進(jìn)一步根據(jù)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度波動(dòng)程度對(duì)預(yù)設(shè)濾波窗口參數(shù)進(jìn)行調(diào)整；進(jìn)一步根據(jù)每個(gè)連通域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度均勻性和邊...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種多相機(jī)采集圖像拼接方法，方法包括：布置相機(jī)，確定單個(gè)相機(jī)的幅面信息；通過(guò)標(biāo)定板對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，計(jì)算相機(jī)參數(shù)；根據(jù)預(yù)設(shè)相機(jī)間距計(jì)算每個(gè)相機(jī)對(duì)應(yīng)加工對(duì)齊圖案的物理坐標(biāo)；基于相機(jī)對(duì)齊圖案中心的物理坐標(biāo)在機(jī)器加工平面上進(jìn)行圖像加工，...
  • 一種基于殘差引導(dǎo)的高質(zhì)量多光譜去馬賽克方法，屬于圖像復(fù)原技術(shù)領(lǐng)域，為了解決大量高頻信息沒(méi)有有效處理及RGB圖像色度通道恢復(fù)不夠的問(wèn)題，該方法包括以下步驟：步驟一，設(shè)計(jì)九通道多光譜濾光片陣列排布；步驟二，插值密集采樣通道圖像；步驟三，初步重建...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于RAFT光流的視頻風(fēng)格遷移方法，屬于視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：通過(guò)RAFT光流網(wǎng)絡(luò)逐幀計(jì)算視頻中相鄰幀的像素位移，生成包含每個(gè)像素運(yùn)動(dòng)方向和大小的光流場(chǎng)；根據(jù)光流場(chǎng)中像素的位移量生成動(dòng)態(tài)權(quán)重圖；將視頻幀分解為低頻結(jié)構(gòu)層...
  • 本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)種植技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于智能化柑橘種植采摘管理系統(tǒng)及方法，在柑橘生長(zhǎng)季節(jié)，數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)分析處理模塊，經(jīng)過(guò)分析后，智能決策模塊生成施肥指令和灌溉指令，執(zhí)行控制模塊控制施肥設(shè)備和灌溉設(shè)備進(jìn)行周期性施...
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