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  • 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(jìn)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(jì)算其他圖像的實(shí)際傾斜角度，將數(shù)據(jù)集...
  • 本公開的實(shí)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(jìn)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(jìn)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(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)和計(jì)算機(jī)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(shí)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?；诖竽Ｐ偷娜S場景生成方法包括：對目標(biāo)三維場景的描述信息進(jìn)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(jì)算機(jī)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(jī)拍攝的360°全景圖像的多個目標(biāo)特征點(diǎn)的二維位置測量數(shù)據(jù)，每個目標(biāo)特征點(diǎn)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(diǎn)的二維位置測量數(shù)據(jù)、多個目標(biāo)特征點(diǎn)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(jī)參考位姿，確定相機(jī)目標(biāo)位姿，基于相機(jī)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(qiáng)后圖像，至少基于...
  • 本申請實(shí)施例提供一種數(shù)據(jù)處理方法、裝置及設(shè)備。本申請實(shí)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(jìn)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?jǐn)?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(shí)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(shí)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(jìn)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?jǐn)?shù)圖像和彩色彌散張量...
  • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)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(jì)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(jìn)行處理，...
  • 本申請實(shí)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(jìn)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?jǐn)?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?jǐn)?shù)圖像變換為...
  • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種利用單目視覺實(shí)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(jìn)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(xì)節(jié)增強(qiáng)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(jìn)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(jìn)行導(dǎo)向?yàn)V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(jī)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...
  • 本申請適用于信息處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種發(fā)票申請方法、裝置、智能設(shè)備和存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取發(fā)票開具請求，所述發(fā)票開具請求攜帶用戶的用戶標(biāo)識；基于所述發(fā)票開具請求，獲取所述用戶標(biāo)識對應(yīng)的用戶畫像，以及所述用戶的開票信息；調(diào)用所述用戶畫...
  • 本發(fā)明公開了一種跨境物流訂單的處理方法和裝置，涉及跨境物流技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：接收用戶的物流訂單，根據(jù)物流訂單確定成本計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和成本計(jì)費(fèi)數(shù)據(jù)確定境外段的成本計(jì)費(fèi)事件；獲取與成本計(jì)費(fèi)事件對應(yīng)的報價計(jì)費(fèi)規(guī)則；...
  • 本申請?zhí)峁┮环N用戶召回方法、裝置、系統(tǒng)、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，該方法應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取在目標(biāo)商家消費(fèi)過的多個用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)，根據(jù)所述消費(fèi)數(shù)據(jù)，確定所述多個用戶的召回觸發(fā)條件；確定設(shè)定時間段內(nèi)滿足所述召回觸發(fā)條件的目標(biāo)...
  • 本發(fā)明公開了一種多站融合系統(tǒng)的分布式優(yōu)化規(guī)劃方法及裝置，該方法包括：獲取變電站、儲能電站、充電站和數(shù)據(jù)中心站的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建多重優(yōu)化結(jié)構(gòu)，所述多重優(yōu)化結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)中心站和充電站運(yùn)行成本最小、儲能電站投資及損耗成本最小作為第一組待優(yōu)化目標(biāo)，將變...
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