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  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N三維圖像渲染方法及系統(tǒng)，所述方法應(yīng)用于web圖像處理器，所述方法包括：獲取待渲染三維圖像的場(chǎng)景信息和紋理坐標(biāo)信息，確定所述待渲染三維圖像的第一特征信息和第二特征信息；基于所述待渲染三維圖像的第一特征信息，確定所述待渲染圖像的...
  • 一種不可移動(dòng)文物模型快速生產(chǎn)及高清紋理移形再映射方法，所述方法包括以下步驟：獲取預(yù)先建立的不帶有表面碎片化紋理特征的關(guān)于目標(biāo)文物的第一模型；其中，第一模型的模型構(gòu)造精度不低于預(yù)設(shè)的模型精度要求；獲取預(yù)先建立的關(guān)于目標(biāo)文物的第二模型；其中，第...
  • 本公開(kāi)提供了渲染網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法、渲染方法及相關(guān)裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于基于人工智能的內(nèi)容生成等場(chǎng)景。具體實(shí)現(xiàn)方案為：基于三維高斯渲染網(wǎng)絡(luò)的球形深度估計(jì)網(wǎng)絡(luò)處理參考視圖和源視圖，得到參考視圖...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種相機(jī)外參標(biāo)定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括：獲取每個(gè)待標(biāo)定相機(jī)對(duì)相機(jī)標(biāo)定場(chǎng)地進(jìn)行圖像采集得到的圖像幀集合；由各圖像幀集合中提取每個(gè)待標(biāo)定相機(jī)對(duì)應(yīng)的標(biāo)定角點(diǎn)信息，并根據(jù)各標(biāo)定角點(diǎn)信息以及各待標(biāo)定相機(jī)的相機(jī)內(nèi)參確定...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝藗鞲衅鳂?biāo)定方法、機(jī)器人、存儲(chǔ)介質(zhì)、設(shè)備和程序產(chǎn)品，用于對(duì)機(jī)器人上的包括圖像傳感器和/或激光傳感器在內(nèi)的多個(gè)傳感器進(jìn)行標(biāo)定，所述方法包括：接收標(biāo)定空間在真值坐標(biāo)系下的對(duì)應(yīng)圖像傳感器和/或激光傳感器的真值數(shù)據(jù)；利用第一傳感器感知標(biāo)定...
  • 本發(fā)明提供了一種支架植入位置識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取多個(gè)支架植入手術(shù)時(shí)的醫(yī)療圖像，并對(duì)醫(yī)療圖像進(jìn)行標(biāo)注，以構(gòu)造數(shù)據(jù)集；構(gòu)建支架位置識(shí)別模型，所述支架位置識(shí)別模型包括雙分支骨干網(wǎng)絡(luò)、Neck網(wǎng)絡(luò)以及檢測(cè)識(shí)別模塊；基于所述數(shù)...
  • 本發(fā)明涉及標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及標(biāo)定模板提取方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。獲取待提取標(biāo)定圖像；對(duì)待提取標(biāo)定圖像進(jìn)行識(shí)別，確定待提取標(biāo)定圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)定中心點(diǎn)，從而不需要用戶人為確定待提取標(biāo)定圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)定中心點(diǎn)。基于標(biāo)定中心點(diǎn)，生成目標(biāo)標(biāo)定...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種NDVI產(chǎn)品配準(zhǔn)方法、裝置及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，解決了不同時(shí)間和空間的NDVI產(chǎn)品的拼接與配準(zhǔn)問(wèn)題，包含：對(duì)時(shí)空瓦片影像進(jìn)行質(zhì)量檢查，剔除云量超過(guò)閾值、不滿幅和無(wú)近紅外波段的瓦片；利用質(zhì)量檢查后的瓦片影像的近紅外波段和紅波段計(jì)算ND...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的停機(jī)坪翼尖沖突實(shí)時(shí)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及停機(jī)坪安全技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集不同型號(hào)飛機(jī)的若干張?jiān)紭颖緢D像并對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注，對(duì)標(biāo)注后的樣本圖像進(jìn)行預(yù)處理并劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；基于YOLO算法構(gòu)建初始飛機(jī)檢測(cè)模型并...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于激光雷達(dá)的綜采面煤流大塊檢測(cè)方法、裝置和電子設(shè)備，方法包括：基于激光雷達(dá)獲取刮板機(jī)上待檢測(cè)煤流的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，獲取目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)；將所述目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練的大塊煤檢測(cè)模型中，獲取所述待檢測(cè)煤...
  • 本申請(qǐng)實(shí)施例中公開(kāi)了一種動(dòng)脈異常情況檢測(cè)裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，裝置包括：影像獲取模塊，用于獲取包含動(dòng)脈的影像；圖像分割模塊，用于從影像中分割出動(dòng)脈區(qū)域；位置確定模塊，用于從動(dòng)脈區(qū)域中確定動(dòng)脈的中心線以及中心線上每個(gè)位置的橫截面；直...
  • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種焊接類缺陷的檢測(cè)方法、焊接類缺陷的檢測(cè)裝置、焊接類缺陷的檢測(cè)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及缺陷檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)得到的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到缺陷通用檢測(cè)模型；基于目標(biāo)產(chǎn)品的缺陷樣本圖像，對(duì)缺陷通用檢測(cè)模型進(jìn)...
  • 本發(fā)明涉及煙草加工制絲技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于視覺(jué)識(shí)別的煙草切絲均勻度在線檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)裝置，其檢測(cè)系統(tǒng)包括傳輸模塊，用于煙絲傳輸。圖像采集模塊，用于捕獲煙絲圖像；并對(duì)煙絲圖像進(jìn)行預(yù)處理。特征提取模塊，用于利用局部二值模式LBP算法，從預(yù)處理...
  • 本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種用于確定煙絲規(guī)則程度的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：采集至少兩個(gè)煙絲樣品所對(duì)應(yīng)的待處理圖像；通過(guò)對(duì)待處理圖像二值化處理，得到待使用圖像；確定待使用圖像中煙絲樣品所對(duì)應(yīng)的煙絲面積以及煙絲長(zhǎng)度信息；根據(jù)至少兩個(gè)...
  • 本發(fā)明涉及一種圖像矯正方法及交互投影系統(tǒng)，所述方法用于矯正攝像頭采集的圖像；包括：根據(jù)矯正后的圖像形狀、大小，構(gòu)建一標(biāo)定網(wǎng)絡(luò)，所述標(biāo)定網(wǎng)絡(luò)由若干標(biāo)定點(diǎn)呈矩陣排列構(gòu)成；將圖像置于標(biāo)定網(wǎng)絡(luò)內(nèi)，使其各像素點(diǎn)分別變換到最接近的一標(biāo)定點(diǎn)，重組即獲得矯...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的證件照美化自助服務(wù)方法和系統(tǒng)。該方法包括：通過(guò)獲取證件照?qǐng)D像信息并提取證件照?qǐng)D像特征數(shù)據(jù)，再獲取證件照用途需求信息查詢獲取證件照規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，根據(jù)證件照?qǐng)D像特征數(shù)據(jù)與證件照規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲得證件照?qǐng)D像特...
  • 本申請(qǐng)涉及機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的恢復(fù)低照度圖像高級(jí)特征的方法及系統(tǒng)。該方法中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)低照度的源圖像進(jìn)行處理，得到第一圖像，并通過(guò)多維高斯函數(shù)，對(duì)第一圖像及與源圖像對(duì)應(yīng)的正常照度的目標(biāo)圖像進(jìn)行高斯模糊，提取第一...
  • 本發(fā)明公開(kāi)一種機(jī)器學(xué)習(xí)影像處理技術(shù)領(lǐng)域的三維CT影像融合預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及產(chǎn)品，包括：獲取患者待檢測(cè)部位在間隔預(yù)設(shè)檢查周期的兩次三維CT影像數(shù)據(jù)，基于預(yù)先訓(xùn)練的三維CT影像融合預(yù)測(cè)模型，得到第三次三維CT的預(yù)測(cè)影像；三維CT影像融合預(yù)測(cè)...
  • 本發(fā)明提供一種鋼管主拱肋點(diǎn)云掃描拼接方法及裝置，涉及鋼管混凝土拱橋施工技術(shù)領(lǐng)域；本方法包括，通過(guò)地面三維激光掃描儀多測(cè)站掃描及裁剪，精準(zhǔn)獲取關(guān)鍵區(qū)域點(diǎn)云，減少數(shù)據(jù)冗余，濾波與平面擬合區(qū)分點(diǎn)云并確定構(gòu)件姿態(tài)，明確與地面相對(duì)位置關(guān)系，提高拼接準(zhǔn)...
  • 本發(fā)明涉及圖形渲染技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于WASM的實(shí)時(shí)渲染方法，包括：S10、獲取待測(cè)3D對(duì)象的基本結(jié)構(gòu)信息；S20、啟動(dòng)Web引擎，并初始化渲染環(huán)境，異步加載WASM內(nèi)存模塊，同時(shí)動(dòng)態(tài)添加腳本，將所述待測(cè)3D對(duì)象的基本結(jié)構(gòu)信息構(gòu)建為初...
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