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  • 本發(fā)明涉及圖像分析中深度數(shù)據(jù)拼接技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)拼接方法、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，為解決現(xiàn)有技術(shù)中點(diǎn)云拼接穩(wěn)定性和精度較低的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明首先基于掃描儀到雙目光學(xué)跟蹤儀的轉(zhuǎn)換矩陣，將掃描儀坐標(biāo)系下的待測(cè)物體點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到雙目...
  • 本發(fā)明公開了一種基于結(jié)構(gòu)光的探測(cè)圖像畸變矯正方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)將網(wǎng)格狀的結(jié)構(gòu)光投影到待測(cè)物體表面并采集圖像，利用網(wǎng)格像素點(diǎn)的像素值提取網(wǎng)格輪廓圖，進(jìn)一步將其分離成多個(gè)網(wǎng)格骨架子圖。再識(shí)別畸變程度值最小的邊，構(gòu)建理想...
  • 本發(fā)明公開了通過(guò)擴(kuò)大視野的管腳產(chǎn)品形變檢測(cè)方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集初始視野范圍內(nèi)的初始產(chǎn)品圖像；將產(chǎn)品圖像進(jìn)行劃分，獲得多個(gè)柵格內(nèi)的多個(gè)柵格初始圖像，分別進(jìn)行形變識(shí)別，獲得多個(gè)初始形變信息；在多個(gè)初始形變信息存在形變時(shí)對(duì)多個(gè)邊...
  • 本發(fā)明公開金屬板射線圖像噪聲標(biāo)簽檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，方法包括：利用工業(yè)缺陷視覺語(yǔ)言模型標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中每個(gè)標(biāo)簽是干凈標(biāo)簽還是噪聲標(biāo)簽；將標(biāo)簽被標(biāo)記為干凈標(biāo)簽的圖片標(biāo)簽對(duì)放入已初始化為空的干凈子集，利用干凈子集預(yù)訓(xùn)練兩個(gè)CNN模型，得...
  • 本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)采樣與多尺度并聯(lián)注意力的乳腺圖像分割方法，并在乳腺癌核心針活檢全切片數(shù)據(jù)集與公司自建乳腺切片數(shù)據(jù)集上開展相關(guān)工作，使用乳腺組織圖像數(shù)據(jù)集對(duì)乳腺圖像分割模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，將訓(xùn)練好的分割模型權(quán)重對(duì)待測(cè)乳腺病理切片進(jìn)行預(yù)...
  • 本發(fā)明涉及視覺定位技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種視覺傳感人員定位與跟蹤系統(tǒng)及方法，其技術(shù)方案包括：視覺采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和目標(biāo)檢測(cè)與特征提取模塊以及定位計(jì)算與跟蹤模塊。本發(fā)明定位計(jì)算與跟蹤模塊根據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模式建立自適應(yīng)的運(yùn)動(dòng)模型，能夠精準(zhǔn)地...
  • 本發(fā)明公開了一種制動(dòng)鼓噴丸處理過(guò)程中質(zhì)量預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待處理面積和合格覆蓋率閾值，獲取彈丸發(fā)射個(gè)數(shù)，獲取噴丸時(shí)間段，獲取噴丸起始時(shí)間和噴丸結(jié)束時(shí)間；在噴丸處理過(guò)程中獲取制動(dòng)鼓待噴丸處理表面的實(shí)時(shí)表面圖像...
  • 本申請(qǐng)屬于位姿估計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種非合作航天器相對(duì)位姿估計(jì)方法、裝置和設(shè)備。方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多個(gè)初始圖像；對(duì)多個(gè)初始圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到多個(gè)增強(qiáng)圖像；以多個(gè)增強(qiáng)圖像以及增強(qiáng)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，進(jìn)...
  • 本發(fā)明提供一種圖像生成方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：將當(dāng)前文本和上一文本對(duì)應(yīng)的上一圖像輸入圖像生成模型中的自回歸模塊中，得到所述自回歸模塊輸出的當(dāng)前token序列；將所述上一圖像輸入所述圖像生成模型中的圖像特...
  • 本發(fā)明涉及快速構(gòu)建可視化低空航行空域的方案設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種快速構(gòu)建可視化低空航行空域的方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備。本發(fā)明將目標(biāo)區(qū)域中的不存在不可通行區(qū)域或限制飛行區(qū)域或預(yù)設(shè)危險(xiǎn)區(qū)域的網(wǎng)格設(shè)置為第一顏色，將目標(biāo)區(qū)域中的存在不可通行區(qū)域或限...
  • 本發(fā)明提供的一種基于人工智能的通用伺服驅(qū)動(dòng)方法和系統(tǒng)，本發(fā)明涉及通用伺服驅(qū)動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取待切割器件三維圖像、目標(biāo)器件三維圖像、伺服驅(qū)動(dòng)裝置信息；基于所述待切割器件三維圖像、所述目標(biāo)器件三維圖像、所述伺服驅(qū)動(dòng)裝置信息，使用圖像處理...
  • 本說(shuō)明書公開了一種三維模型建模方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。在采用本說(shuō)明書提供的三維模型建模方法對(duì)目標(biāo)三維模型進(jìn)行建模時(shí)，可首先將描述目標(biāo)三維模型的網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為隱式函數(shù)，并根據(jù)隱式函數(shù)得到易于處理的數(shù)學(xué)樹，并最終根據(jù)數(shù)學(xué)樹完成對(duì)目標(biāo)三維...
  • 本發(fā)明涉點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種室外大場(chǎng)景激光雷達(dá)點(diǎn)云地圖的生成方法及裝置，其中，方法包括：基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割方式，獲取目標(biāo)激光雷達(dá)點(diǎn)云地圖的初步分割結(jié)果，并進(jìn)行邊界點(diǎn)優(yōu)化處理，以獲得點(diǎn)云地圖的目標(biāo)平面分割結(jié)果；計(jì)算目標(biāo)平面分割結(jié)...
  • 本發(fā)明提供了一種面向自動(dòng)駕駛仿真的三維場(chǎng)景可控生成方法和系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取待進(jìn)行三維場(chǎng)景生成的路網(wǎng)拓?fù)鋱D，基于所述路網(wǎng)拓?fù)鋱D構(gòu)建幾何最小環(huán)集合；以幾何最小環(huán)作為路網(wǎng)拓?fù)鋱D對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景平面的子區(qū)域的邊界，獲得每個(gè)子區(qū)域的圖...
  • 本發(fā)明屬于測(cè)量和數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法，所述方法包括：步驟1：從高精度激光雷達(dá)對(duì)目標(biāo)邊坡表面進(jìn)行周期性掃描，得到點(diǎn)云數(shù)據(jù)；步驟2：根據(jù)每個(gè)巖體單元對(duì)應(yīng)的坡面區(qū)域的地質(zhì)數(shù)據(jù)和水文氣象數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)時(shí)間的...
  • 本發(fā)明公開了一種融合壓力傳感器陣列和深度攝像頭的無(wú)標(biāo)記運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，所述系統(tǒng)包括深度攝像頭模塊、足底壓力傳感器陣列模塊、數(shù)據(jù)匯總模塊、關(guān)節(jié)點(diǎn)校準(zhǔn)模塊、三維力預(yù)測(cè)模塊和姿態(tài)仿真模塊，該系統(tǒng)通過(guò)采集人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置和足底的壓...
  • 本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開了紅外熱像特征融合的輸電線路異常區(qū)域識(shí)別方法，包括以下步驟：采集輸電線路的紅外熱像數(shù)據(jù)，并對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過(guò)小波變換對(duì)預(yù)處理后的紅外熱像圖像進(jìn)行多尺度分解，提取低頻部分和高頻部分，還提供紅外熱像特...
  • 本發(fā)明涉及圖像分割領(lǐng)域，提供一種基于解剖和拓?fù)涓兄娘B內(nèi)動(dòng)脈多類別分割方法，包括：從獲取的全腦影像中提取包含威利斯環(huán)的感興趣區(qū)域塊得到輸入圖像和真實(shí)標(biāo)注圖像。將輸入圖像輸入預(yù)先構(gòu)建的顱內(nèi)動(dòng)脈多類別分割模型中得到多類別的預(yù)測(cè)概率圖。基于預(yù)測(cè)概...
  • 本發(fā)明公開了一種小樣本條件下電能表運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，方法包括：采集電能表運(yùn)行數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的電能表運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估結(jié)果構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集，將原始數(shù)據(jù)集輸入數(shù)據(jù)生成模型，得到拓展數(shù)據(jù)集；將拓展數(shù)據(jù)集輸入訓(xùn)練好的元學(xué)習(xí)模型得到拓展數(shù)據(jù)集的打標(biāo)結(jié)果；...
  • 本發(fā)明公開一種應(yīng)用于霧天車輛重識(shí)別的特征融合方法，該方法具體包括如下步驟：輸入霧天車輛圖像到公共特征提取模塊提取公共特征；對(duì)公共特征使用兩階段恢復(fù)的方法提取去霧的相關(guān)特征；使用金字塔增強(qiáng)進(jìn)一步處理，并計(jì)算得到去霧損失；對(duì)公共特征使用重識(shí)別網(wǎng)...
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