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  • 本申請公開了一種位置監(jiān)測方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質(zhì)；具體的，可以確定目標對象的當前姿態(tài)；根據(jù)目標對象的當前姿態(tài)，確定目標對象對應的軌跡狀態(tài)；若軌跡狀態(tài)為鎖定狀態(tài)，則將目標對象的最新歷史位置確定為目標對象的當前位置。由此可得，本方案...
  • 本發(fā)明公開了三維數(shù)字巖心圖像及屬性特征相似性計算方法，其特征在于，利用鉆井巖心采樣掃描分析的三維數(shù)字巖心樣本集，進行數(shù)字巖心圖像特征、屬性參數(shù)統(tǒng)計分布特征進行處理分析，通過擬合優(yōu)度與歐氏距離來計算巖心之間的相似度。本發(fā)明利用鉆井巖心采樣掃描...
  • 本申請?zhí)峁┮环N觀測噪聲的確定方法、裝置、設備及介質(zhì)，獲取k時刻的車道線相關(guān)參數(shù)，車道線相關(guān)參數(shù)包括車道線類型；在車道線類型為減速線時，確定車道線類型方差增益系數(shù)為第一方差增益系數(shù)，否則，確定車道線類型方差增益系數(shù)為第二方差增益系數(shù)；第一方差...
  • 本申請實施例提供一種貨品狀態(tài)檢測裝置及方法，該裝置包括：第一檢測單元，其從第一圖像中提取邊緣特征，生成第一邊緣特征圖像，從第二圖像中提取邊緣特征，生成第二邊緣特征圖像；第一確定單元，其計算所述第二邊緣特征圖像與所述第一邊緣特征圖像的第一差值...
  • 本發(fā)明提供一種目標去重方法、裝置、電子設備和存儲介質(zhì)，涉及視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：針對待分析視頻的每個分段視頻中的每個目標，基于分段視頻中包括目標的圖像幀的位置信息對目標進行分類，得到目標的分類類型；基于各分段視頻對應的分類類型建立各...
  • 本申請實施例提供一種貨架檢測裝置及方法，該裝置包括：第一檢測單元，其從輸入圖像中檢測并識別出多個貨品在所述輸入圖像中的位置；第一確定單元，其確定每個貨品的預定位置的信息，并對所述每個貨品的預定位置的信息進行分類；第二確定單元，其對每個類別內(nèi)...
  • 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：響應于接收到終端設備發(fā)送的取件請求，從取件請求中解析出取件標識；確定與取件標識對應的貨架編碼，以根據(jù)貨架編碼確定用于存放取件標識對應貨物的貨架；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、設備、介質(zhì)和產(chǎn)品。該方法的一具體實施方式包括：對目標物品的物品圖像、物品標題信息和物品屬性設置信息進行特征提取處理，得到圖像特征信息、標題特征信息和第一屬性特征信息；將圖像特征信息和標題特...
  • 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練的方法、設備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：對無有效識別標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、設備及介質(zhì)。包括：確定當前飛機駕駛艙的圖像對焦情況；當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：確定目標檢測區(qū)，對目標檢測區(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；利用第一深度學習模型對所述原始圖像進行處理，以獲取去抖動圖像；利用第二深度學習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：基于各落座目標的坐標值大小，確定各落座目標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的實際所屬行；先基于坐標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簽信息；基于所述標簽信息...
  • 本公開提供一種圖像生成方法、裝置、電子設備及存儲介質(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關(guān)系；將至少部分視覺元素替換為相應的替換元素，以生成至少一個目標...
  • 本公開提供一種外參標定方法、裝置、設備及介質(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特征點的二維位置測量數(shù)據(jù)，每個目標特征點的圖像數(shù)據(jù)的畸變程度小于預設畸變程度，基于多個目標特征點的二維位置測量數(shù)據(jù)、多個目標特征點的三維...
  • 本公開提供一種視覺定位方法、裝置、設備及介質(zhì)，所述方法包括：基于目標場景的多張參考圖像對應的相機參考位姿，確定相機目標位姿，基于相機目標位姿獲取預測圖像，若預測圖像和目標參考圖像的差異滿足圖像差異條件，確定所述預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處理，可提高后續(xù)各向異性分數(shù)圖像和彩色彌散張量...
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