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  • 本發(fā)明公開了一種站點存取件的管理方法和裝置，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括：響應(yīng)于接收到終端設(shè)備發(fā)送的取件請求，從取件請求中解析出取件標(biāo)識；確定與取件標(biāo)識對應(yīng)的貨架編碼，以根據(jù)貨架編碼確定用于存放取件標(biāo)識對應(yīng)貨物的貨架；監(jiān)測...
  • 本公開的實施例公開了圖文融合特征信息生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品。該方法的一具體實施方式包括：對目標(biāo)物品的物品圖像、物品標(biāo)題信息和物品屬性設(shè)置信息進行特征提取處理，得到圖像特征信息、標(biāo)題特征信息和第一屬性特征信息；將圖像特征信息和標(biāo)題特...
  • 本公開涉及圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種用于圖像識別訓(xùn)練的方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：對無有效識別標(biāo)記的圖像樣本進行第一數(shù)據(jù)增強，以生成第一增強圖像樣本集；利用人工智能識別模型和所述第一增強圖像樣本集對所述無有效識別標(biāo)記的圖像樣本進行識...
  • 本發(fā)明公開了一種飛機駕駛艙顯示器數(shù)據(jù)識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。包括：確定當(dāng)前飛機駕駛艙的圖像對焦情況；當(dāng)圖像對焦情況為對焦成功時，獲取接口拓展情況，根據(jù)接口拓展情況獲取顯示器圖像信息；獲取數(shù)據(jù)識別模型，將顯示器圖像信息輸入數(shù)據(jù)識別模型以獲...
  • 本發(fā)明涉及圖像目標(biāo)檢測的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于YOLOV5圖像傾角檢測的吊車歪拉斜吊檢測方法。該方法包括：確定目標(biāo)檢測區(qū)，對目標(biāo)檢測區(qū)進行第一次圖像采集，獲取每張圖片各自的數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)集中選出參照圖像，計算其他圖像的實際傾斜角度，將數(shù)據(jù)集...
  • 本公開的實施例涉及用于生成圖像的文本描述的方法、裝置、電子設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括由視覺編碼器生成圖像的第一特征，與視覺編碼器語義對齊的文本編碼器用于訓(xùn)練轉(zhuǎn)換模型和語言模型。該方法還包括由轉(zhuǎn)換模型將第一特征轉(zhuǎn)換成第二特征，第一特征和第二特征對...
  • 本申請?zhí)峁┮环N圖像識別處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及介質(zhì)，所述圖像識別處理方法包括：獲取煙絲原始圖像；利用第一深度學(xué)習(xí)模型對所述原始圖像進行處理，以獲取去抖動圖像；利用第二深度學(xué)習(xí)模型對所述去抖動圖像進行處理，獲取原始分割結(jié)果和圖像輪廓；利用所...
  • 本申請涉及一種落座位置修正方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。所述方法包括：基于各落座目標(biāo)的坐標(biāo)值大小，確定各落座目標(biāo)在分組中的初始所屬行，使得確定的初始所屬行更加貼合每個落座目標(biāo)的實際所屬行；先基于坐標(biāo)值大小確定初始所屬行，...
  • 本公開提供了一種基于大模型的三維場景生成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為三維建模、大模型等技術(shù)領(lǐng)域。基于大模型的三維場景生成方法包括：對目標(biāo)三維場景的描述信息進行處理，以獲得所述描述信息中的標(biāo)簽信息；基于所述標(biāo)簽信息...
  • 本公開提供一種圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括獲取圖像模板以及至少一個替換元素，至少一個替換元素與圖像模板中的至少部分視覺元素之間具有對應(yīng)關(guān)系；將至少部分視覺元素替換為相應(yīng)的替換元素，以生成至少一個目標(biāo)...
  • 本公開提供一種外參標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：提取全景相機拍攝的360°全景圖像的多個目標(biāo)特征點的二維位置測量數(shù)據(jù)，每個目標(biāo)特征點的圖像數(shù)據(jù)的畸變程度小于預(yù)設(shè)畸變程度，基于多個目標(biāo)特征點的二維位置測量數(shù)據(jù)、多個目標(biāo)特征點的三維...
  • 本公開提供一種視覺定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括：基于目標(biāo)場景的多張參考圖像對應(yīng)的相機參考位姿，確定相機目標(biāo)位姿，基于相機目標(biāo)位姿獲取預(yù)測圖像，若預(yù)測圖像和目標(biāo)參考圖像的差異滿足圖像差異條件，確定所述預(yù)測圖像為增強后圖像，至少基于...
  • 本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置及設(shè)備。本申請實施例提供的技術(shù)方案中，對基于彌散張量成像DTI技術(shù)得到的原始腦部圖像進行降噪處理、偽影去除處理和/或腦組織提取處理等預(yù)處理，可提高后續(xù)各向異性分數(shù)圖像和彩色彌散張量圖的生成準(zhǔn)確性。根據(jù)將...
  • 本申請實施例提供一種纖維束感興趣區(qū)的搜索方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本申請實施例提供的技術(shù)方案中，對基于彌散張量成像DTI技術(shù)得到的原始腦部圖像進行降噪處理、偽影去除處理和/或腦組織提取處理等預(yù)處理，可提高后續(xù)各向異性分數(shù)圖像和彩色彌散張量...
  • 本發(fā)明公開了一種基于機器學(xué)習(xí)的工業(yè)金屬螺母缺陷檢測系統(tǒng)及檢測方法，涉及工業(yè)金屬螺母檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括圖像檢測與處理系統(tǒng)、模型設(shè)計與測試系統(tǒng)、分析與比對系統(tǒng)、產(chǎn)品分類系統(tǒng)；其中，圖像檢測與處理系統(tǒng)用于收集金屬螺母圖像數(shù)據(jù)，對圖像數(shù)據(jù)進行處理，...
  • 本申請實施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本方案中，對基于DTI技術(shù)得到的原始腦部圖像進行降噪處理、偽影去除處理和/或腦組織提取處理等預(yù)處理，可提高后續(xù)各向異性分數(shù)圖像和彩色彌散張量圖的生成準(zhǔn)確性。根據(jù)將各向異性分數(shù)圖像變換為...
  • 本發(fā)明涉及計算機視覺的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種利用單目視覺實現(xiàn)吊裝風(fēng)險檢測方法。該方法包括：確定目標(biāo)檢測區(qū)，通過攝像頭自動采集吊裝作業(yè)現(xiàn)場的視頻數(shù)據(jù)，通過抽幀處理獲取目標(biāo)圖像，對目標(biāo)圖像進行識別處理，并獲取外接矩形框，以理想距離下的目標(biāo)圖像為...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N內(nèi)窺鏡圖像的細節(jié)增強方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：通過獲取內(nèi)窺鏡圖像的明度圖像，并對該明度圖像進行N輪迭代處理。每輪迭代過程中基于本輪濾波系數(shù)對本輪引導(dǎo)圖像進行導(dǎo)向濾波，得到本輪濾波圖像；并根據(jù)本輪濾波系數(shù)和本輪引導(dǎo)圖...
  • 本申請?zhí)峁┮环N模型訓(xùn)練方法、用戶分類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取用戶維度數(shù)據(jù)樣本，將用戶底層數(shù)據(jù)，和目標(biāo)貸款需求子分模型輸出的貸款需求輸出結(jié)果作為輸入，通過機器訓(xùn)練方式訓(xùn)練目標(biāo)用戶需求模型；將用戶底層數(shù)據(jù)和第二標(biāo)簽作為輸入，...
  • 本發(fā)明涉及智能家居技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種衣物展示圖像的獲取方法、控制裝置和介質(zhì)。本發(fā)明衣物展示圖像的獲取方法包括：獲取待展示衣物的拍攝圖像；獲取輸入的待展示衣物品牌；基于所述待展示衣物品牌，根據(jù)所述拍攝圖像與預(yù)設(shè)衣物數(shù)據(jù)庫中的衣物圖像確定展...
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