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  • 本發(fā)明實施例提供一種基于多尺度精細化特征融合的深度網(wǎng)絡目標檢測方法，屬于多目標特征檢測技術領域。包括獲取多個電力輸電線路的巡檢圖像以及目標標簽，并形成訓練樣本集合。本發(fā)明先采用DBNet網(wǎng)絡模型進行特征提取，以對巡檢圖像中的目標進行初步預測...
  • 本發(fā)明實施例提供一種石化裝置火災識別模型訓練方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術領域。所述方法包括：采集石化裝置火災場景歷史圖像信息，并對所述歷史圖像信息進行預處理，獲得圖像樣本集；在選定的基礎神經(jīng)網(wǎng)絡框架中，進行基準網(wǎng)絡替換，獲得第一候選網(wǎng)絡；在...
  • 本發(fā)明實施例提供了一種自主作業(yè)設備的控制方法、自主作業(yè)設備及可讀存儲介質(zhì)，涉及自主作業(yè)設備技術領域。自主作業(yè)設備的控制方法包括：在自主作業(yè)設備沿邊行走時，獲取自主作業(yè)設備行進前方的圖像，并確定圖像中所包含的工作區(qū)域與非工作區(qū)域；利用至少一條...
  • 本申請?zhí)峁┝藞D形渲染方法和電子設備，在對原始分辨率圖形進行mipmap構(gòu)建的過程中，通過利用多個一級像素的標識信息確定不同一級像素所屬的待渲染物體，并僅對屬于同一待渲染物體的一級像素的輻照度平均化處理以確定二級像素的輻照度。本申請?zhí)峁┑匿秩?..
  • 本公開是關于一種圖像處理方法、圖像處理裝置及存儲介質(zhì)。圖像處理方法包括：響應于圖像處理指令，將待處理圖像分離為目標主體圖像和背景圖像。對所述目標主體圖像和所述背景圖像分別進行模糊渲染處理。根據(jù)所述目標主體圖像，確定所述目標主體圖像對應的目標...
  • 本申請公開了一種模型訓練方法、模型使用方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術領域。該方法包括：獲取第一肢體圖像，第一肢體圖像為第一視角下的圖像信息；調(diào)用特征編碼網(wǎng)絡對第一肢體圖像進行圖像編碼，提取得到肢體對象上的至少兩個查詢點一一對應...
  • 根據(jù)本公開的實施例，提供了用于表情創(chuàng)建的方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)。該方法包括：響應于表情創(chuàng)建操作，獲取用戶輸入的目標圖像，目標圖像至少包括目標對象的面部；獲取第一類型的至少一個表情圖像，至少一個表情圖像是利用圖像生成模型至少基于目標圖像來...
  • 本申請公開了一種圖像生成方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術領域。所述方法包括：獲取人物信息、道具信息和提示文本，人物信息用于指示需要生成的輸出圖像中的人物所需具備的特征，道具信息用于指示輸出圖像中的道具所需具備的特征；根據(jù)人物信息...
  • 本發(fā)明公開了一種可見光與紅外相機聯(lián)合成像的標定方法，選取鋁制板材作為基板，在該基板上繪制黑白棋盤以形成標定物；對所述基板進行加熱至預設的溫度閾值；分別利用可見光相機和紅外相機在調(diào)節(jié)所述標定物的方位的情況下獲取若干張在不同方位下的所述標定物的...
  • 本發(fā)明公開了一種三維數(shù)字巖心孔縫特征智能立體分割方法及相關設備，該方法首先通過學習網(wǎng)絡模型的形式獲取二維圖像切片中的孔縫特征輪廓及區(qū)域，速度快效率高，再通過映射和信息合并的方式，實現(xiàn)對整個三維數(shù)字巖心的孔縫特征立體分割提取，整體上采用深度學...
  • 本申請涉及磁共振圖像重建技術領域，揭示了一種磁共振圖像重建方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取數(shù)據(jù)集；根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)、所述第二數(shù)據(jù)以及預設的學生學習模型進行訓練，得到高斯分布以及映射；基于所述高斯分布以及所述映射，生成蒙特...
  • 本申請涉及一種醫(yī)學圖像的心臟分析方法、裝置、計算機設備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。方法包括：獲取心臟三維掩膜圖像；心臟三維掩膜圖像表征醫(yī)學掃描圖像中的心臟區(qū)域；對心臟三維掩膜圖像進行主成分分析，確定心臟區(qū)域的主軸方向；根據(jù)主軸方向?qū)︶t(yī)學掃描...
  • 本申請公開了一種圖像處理方法及設備、存儲介質(zhì)，獲取待處理圖像；識別所述待處理圖像的目標區(qū)域，得到第一權(quán)重圖，所述第一權(quán)重圖包括所述待處理圖像中各像素對應的第一權(quán)重，所述第一權(quán)重表征相應的像素是否屬于所述目標區(qū)域的概率；對待處理圖像進行降噪處...
  • 本發(fā)明提供一種基于共享內(nèi)存的進程間多層圖像融合控制方法，包括：S1，內(nèi)核顯示驅(qū)動預留多圖層共享內(nèi)存，物理地址連續(xù)，硬件對齊；S2，用戶空間創(chuàng)建圖層融合管理進程映射共享內(nèi)存，初始化隊列；S3，各進程通過內(nèi)存映射機制獲取共享內(nèi)存，在不同的進程中...
  • 本公開提供了一種用于圖像處理的方法、裝置、設備及介質(zhì)。該方法包括獲取第一融合圖像幀和第二融合圖像幀以及依次顯示第一融合圖像幀和第二融合圖像幀。本公開提供的方法可以顯示基于圖像幀與灰度圖像幀融合得到的融合圖像幀并且灰度圖像幀是基于與圖像幀鄰近...
  • 本申請公開了一種課堂評價及模型訓練方法、裝置和設備，方法包括：獲取多個已知評價結(jié)果的第一課堂教學資料；上述第一課堂教學資料包括同一課堂對應的多種類型的教學數(shù)據(jù)；將上述第一課堂教學資料輸入課堂評價模型中，輸出上述第一課堂教學資料的預測結(jié)果；基...
  • 本申請公開了一種課堂評價方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，方法包括：獲取待評價課堂的音頻數(shù)據(jù)；對上述音頻數(shù)據(jù)進行語音識別，得到文本數(shù)據(jù)；對上述文本數(shù)據(jù)進行預處理，得到多種預處理數(shù)據(jù)；上述多種預處理數(shù)據(jù)各自對應的評價指標不同；將上述多種預處理數(shù)據(jù)輸...
  • 本申請公開了一種課堂評價及模型訓練方法、裝置及設備，方法包括：獲取待評價課堂的視頻數(shù)據(jù)；對上述視頻數(shù)據(jù)進行語音識別，得到多個目標文本片段；將上述多個目標文本片段和上述多個目標文本片段各自對應的目標視頻圖像輸入課堂評價模型中，得到上述多個目標...
  • 本申請實施例提供一種行為預測、模型訓練方法、設備及存儲介質(zhì)。在行為預測方法中，在對目標用戶的行為結(jié)果進行預測時，可將任務類型作為提示信息輸入行為預測模型。行為預測模型，可基于任務類型以及預先學習到的不同維度的用戶數(shù)據(jù)在不同任務中的重要性對待...
  • 本申請實施例公開了一種交易處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，應用于交通領域，該方法包括：在檢測到目標對象的交易事件后，生成交易事件的非介質(zhì)訂單；其中，非介質(zhì)訂單指的是即時交易訂單；向服務器發(fā)送目標對象的介質(zhì)訂單的查詢請求，以使服務器響應查詢請...
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