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  • 一種重置電壓控制電路提供至少一重置電壓給一有機(jī)發(fā)光二極管面板，該有機(jī)發(fā)光二極管面板受驅(qū)動(dòng)以顯示至少一畫(huà)面，每一畫(huà)面具有多個(gè)像素且對(duì)應(yīng)一重置電壓，該有機(jī)發(fā)光二極管面板依據(jù)該重置電壓來(lái)進(jìn)行有機(jī)發(fā)光二極管開(kāi)啟狀態(tài)重置，其中，該重置電壓為依據(jù)該畫(huà)面...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種顯示模組以及顯示裝置，屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域。該顯示模組包括：顯示面板、背板結(jié)構(gòu)以及顯示面板支撐件，顯示面板支撐件與背板結(jié)構(gòu)連接，顯示面板位于顯示面板支撐件上，且顯示面板的出光方向朝向遠(yuǎn)離背板結(jié)構(gòu)的方向；背板結(jié)構(gòu)包括底板以及由底板...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種量子點(diǎn)圖案化防偽標(biāo)簽及其制備方法，屬于防偽技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)量子點(diǎn)圖案化防偽標(biāo)簽包括基板；所述基板上設(shè)有量子點(diǎn)圖案化像素層；所述量子點(diǎn)圖案化像素層包括量子點(diǎn)像素單元；所述量子點(diǎn)像素單元上載有圖案化防偽信息；所述量子點(diǎn)像素單元包...
  • 本申請(qǐng)涉及一種全躺姿態(tài)確定方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛，涉及汽車技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：基于人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待識(shí)別人體圖像中的目標(biāo)人體進(jìn)行識(shí)別，得到多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)置信度，多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)置信度包括腰部關(guān)鍵點(diǎn)的置信度、目標(biāo)襠部關(guān)鍵點(diǎn)的置信度和...
  • 本申請(qǐng)涉及一種躺姿確定方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛，該方法包括：基于目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待識(shí)別圖像中的目標(biāo)人體進(jìn)行識(shí)別，得到目標(biāo)人體的人頭外接框，待識(shí)別圖像為車輛內(nèi)的攝像頭拍攝的座艙內(nèi)部環(huán)境的圖像；將人頭外接框的高與寬的乘積，確定為目標(biāo)人...
  • 本申請(qǐng)涉及一種躺姿確定方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛，該方法包括：確定車輛的目標(biāo)前排座椅中包括目標(biāo)人體；在確定目標(biāo)待識(shí)別圖像中的有效頭部域內(nèi)包括目標(biāo)人頭外接框，且在確定所述目標(biāo)待識(shí)別圖像中的有效人體域內(nèi)未識(shí)別到與所述目標(biāo)人頭外接框匹配...
  • 本申請(qǐng)涉及一種人體人頭匹配方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛，包括：基于人體人頭檢測(cè)分類網(wǎng)絡(luò)對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行識(shí)別，得到至少一個(gè)人體外接框和至少一個(gè)人頭外接框；將至少一個(gè)人體外接框中的一個(gè)人體外接框作為目標(biāo)人體外接框，從待識(shí)別圖像中提取與目...
  • 本申請(qǐng)涉及一種躺姿確定方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛，該方法包括：通過(guò)多種躺姿識(shí)別方案分別對(duì)待識(shí)別圖像中的目標(biāo)人體的躺姿進(jìn)行識(shí)別，得到每種躺姿識(shí)別方案的識(shí)別結(jié)果，待識(shí)別圖像為車輛內(nèi)的攝像頭拍攝的座艙內(nèi)部環(huán)境的圖像；基于每種躺姿識(shí)別方案...
  • 本申請(qǐng)涉及一種全躺姿態(tài)確定方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛，該方法包括：基于人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待識(shí)別人體圖像中的目標(biāo)人體進(jìn)行識(shí)別，得到多個(gè)襠部關(guān)鍵點(diǎn)和所述多個(gè)襠部關(guān)鍵點(diǎn)的置信度，待識(shí)別人體圖像為根據(jù)車輛內(nèi)的攝像頭拍攝的座艙內(nèi)部環(huán)境的圖...
  • 本申請(qǐng)涉及一種躺姿確定方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛，該方法包括：基于目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待識(shí)別圖像中的目標(biāo)人體進(jìn)行識(shí)別，得到目標(biāo)人體的人頭外接框，待識(shí)別圖像為車輛內(nèi)的攝像頭拍攝的座艙內(nèi)部環(huán)境的圖像；將人頭外接框的高與寬的乘積，確定為目標(biāo)人...
  • 本發(fā)明提供一種實(shí)現(xiàn)雙層車牌識(shí)別的方法，包括：S1.分離雙層車牌；包括：確定閾值S大小；按照閾值分離雙層車牌；將分離的上下兩個(gè)單層車牌的高H固定為整數(shù)；S2.訓(xùn)練模型；S3.調(diào)整雙層車牌；包括：明確上下車牌字符所占比例；縮放圖像；S4.檢測(cè)模...
  • 本發(fā)明提供一種魚(yú)類行為軌跡確定方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：將待檢測(cè)魚(yú)類對(duì)應(yīng)的不同方向采集的連續(xù)多幀待識(shí)別圖像輸入至目標(biāo)檢測(cè)模型中，得到連續(xù)多幀目標(biāo)圖像和目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的定位坐標(biāo)，目標(biāo)圖像包括目標(biāo)框，目標(biāo)框用于確定待檢測(cè)魚(yú)類在待識(shí)別...
  • 本公開(kāi)涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種關(guān)鍵幀提取方法、關(guān)鍵幀提取裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。該關(guān)鍵幀提取方法包括：解析圖形交換格式GIF圖片數(shù)據(jù)得到幀圖片集合；遍歷所述幀圖片集合中所有的幀圖片，以基于所述幀圖片的圖片內(nèi)容和持續(xù)時(shí)長(zhǎng)計(jì)算各所述幀...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于多尺度精細(xì)化特征融合的深度網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)方法，屬于多目標(biāo)特征檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。包括獲取多個(gè)電力輸電線路的巡檢圖像以及目標(biāo)標(biāo)簽，并形成訓(xùn)練樣本集合。本發(fā)明先采用DBNet網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行特征提取，以對(duì)巡檢圖像中的目標(biāo)進(jìn)行初步預(yù)測(cè)...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種石化裝置火災(zāi)識(shí)別模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：采集石化裝置火災(zāi)場(chǎng)景歷史圖像信息，并對(duì)所述歷史圖像信息進(jìn)行預(yù)處理，獲得圖像樣本集；在選定的基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架中，進(jìn)行基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)替換，獲得第一候選網(wǎng)絡(luò)；在...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種自主作業(yè)設(shè)備的控制方法、自主作業(yè)設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及自主作業(yè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。自主作業(yè)設(shè)備的控制方法包括：在自主作業(yè)設(shè)備沿邊行走時(shí)，獲取自主作業(yè)設(shè)備行進(jìn)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(qǐng)?zhí)峁┝藞D形渲染方法和電子設(shè)備，在對(duì)原始分辨率圖形進(jìn)行mipmap構(gòu)建的過(guò)程中，通過(guò)利用多個(gè)一級(jí)像素的標(biāo)識(shí)信息確定不同一級(jí)像素所屬的待渲染物體，并僅對(duì)屬于同一待渲染物體的一級(jí)像素的輻照度平均化處理以確定二級(jí)像素的輻照度。本申請(qǐng)?zhí)峁┑匿秩?..
  • 本公開(kāi)是關(guān)于一種圖像處理方法、圖像處理裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。圖像處理方法包括：響應(yīng)于圖像處理指令，將待處理圖像分離為目標(biāo)主體圖像和背景圖像。對(duì)所述目標(biāo)主體圖像和所述背景圖像分別進(jìn)行模糊渲染處理。根據(jù)所述目標(biāo)主體圖像，確定所述目標(biāo)主體圖像對(duì)應(yīng)的目標(biāo)...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法、模型使用方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)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(luò)對(duì)第一肢體圖像進(jìn)行圖像編碼，提取得到肢體對(duì)象上的至少兩個(gè)查詢點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)...
  • 根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)施例，提供了用于表情創(chuàng)建的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：響應(yīng)于表情創(chuàng)建操作，獲取用戶輸入的目標(biāo)圖像，目標(biāo)圖像至少包括目標(biāo)對(duì)象的面部；獲取第一類型的至少一個(gè)表情圖像，至少一個(gè)表情圖像是利用圖像生成模型至少基于目標(biāo)圖像來(lái)...
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