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  • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的停機坪翼尖沖突實時檢測方法及系統(tǒng)，涉及停機坪安全技術領域，包括：采集不同型號飛機的若干張原始樣本圖像并對關鍵點進行標注，對標注后的樣本圖像進行預處理并劃分為訓練集和驗證集；基于YOLO算法構建初始飛機檢測模型并...
  • 本發(fā)明公開了一種NDVI產(chǎn)品配準方法、裝置及計算機系統(tǒng)，解決了不同時間和空間的NDVI產(chǎn)品的拼接與配準問題，包含：對時空瓦片影像進行質(zhì)量檢查，剔除云量超過閾值、不滿幅和無近紅外波段的瓦片；利用質(zhì)量檢查后的瓦片影像的近紅外波段和紅波段計算ND...
  • 本發(fā)明涉及標定技術領域，具體涉及標定模板提取方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。獲取待提取標定圖像；對待提取標定圖像進行識別，確定待提取標定圖像對應的標定中心點，從而不需要用戶人為確定待提取標定圖像對應的標定中心點。基于標定中心點，生成目標標定...
  • 本發(fā)明提供了一種支架植入位置識別方法、裝置、電子設備及介質(zhì)，方法包括獲取多個支架植入手術時的醫(yī)療圖像，并對醫(yī)療圖像進行標注，以構造數(shù)據(jù)集；構建支架位置識別模型，所述支架位置識別模型包括雙分支骨干網(wǎng)絡、Neck網(wǎng)絡以及檢測識別模塊；基于所述數(shù)...
  • 本申請?zhí)峁┝藗鞲衅鳂硕ǚ椒āC器人、存儲介質(zhì)、設備和程序產(chǎn)品，用于對機器人上的包括圖像傳感器和/或激光傳感器在內(nèi)的多個傳感器進行標定，所述方法包括：接收標定空間在真值坐標系下的對應圖像傳感器和/或激光傳感器的真值數(shù)據(jù)；利用第一傳感器感知標定...
  • 本發(fā)明實施例公開了一種相機外參標定方法、裝置、設備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。包括：獲取每個待標定相機對相機標定場地進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待標定相機對應的標定角點信息，并根據(jù)各標定角點信息以及各待標定相機的相機內(nèi)參確定...
  • 本公開提供了渲染網(wǎng)絡的訓練方法、渲染方法及相關裝置，涉及人工智能技術領域，尤其涉及計算機視覺、深度學習等技術領域，可應用于基于人工智能的內(nèi)容生成等場景。具體實現(xiàn)方案為：基于三維高斯渲染網(wǎng)絡的球形深度估計網(wǎng)絡處理參考視圖和源視圖，得到參考視圖...
  • 一種不可移動文物模型快速生產(chǎn)及高清紋理移形再映射方法，所述方法包括以下步驟：獲取預先建立的不帶有表面碎片化紋理特征的關于目標文物的第一模型；其中，第一模型的模型構造精度不低于預設的模型精度要求；獲取預先建立的關于目標文物的第二模型；其中，第...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N三維圖像渲染方法及系統(tǒng)，所述方法應用于web圖像處理器，所述方法包括：獲取待渲染三維圖像的場景信息和紋理坐標信息，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...
  • 本發(fā)明公開了一種基于頻域卷積的纖維狀結構三維方向方差的快速定量表征方法，用于生物組織纖維狀結構的光學圖像的量化分析。本發(fā)明可實現(xiàn)像素級分辨水平的纖維狀結構的三維方向方差的快速定量表征，具有高精度和高準確率；本發(fā)明使用頻域卷積的方法取代逐點相...
  • 本申請涉及一種點云數(shù)據(jù)采集方法，其包括：獲取無構件的背景圖像和構件圖像，構件圖像包括對構件拍攝的多張視角圖像；基于背景圖像和構件圖像獲得圖像數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)包括構件的多張視角圖像對應的多個分割掩碼；采用冗余信息移除方法對構件圖像和圖像數(shù)據(jù)進行...
  • 本發(fā)明提供了一種符合厚度分布信息的薄煤層三維地質(zhì)建模方法，該方法在構建薄煤層三維地質(zhì)模型的過程中，綜合利用了鉆探、物探、寫實等數(shù)據(jù)且充分利用已知的厚度數(shù)據(jù)采取空間插值方式保證了構建的薄煤層三維模型厚度分布與已知數(shù)據(jù)分布一致，同時能匹配可采線...
  • 本發(fā)明公開了一種基于沉積模擬的三維地質(zhì)體模型構建方法，包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)采集：收集目標區(qū)域的多種地質(zhì)數(shù)據(jù)，包括但不限于鉆孔數(shù)據(jù)、地震勘探數(shù)據(jù)、地質(zhì)圖、古水流方向數(shù)據(jù)等；對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，對數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查，剔除錯誤或異常數(shù)據(jù)；S2...
  • 本發(fā)明提供一種基于機器視覺的實時檢測無人機載荷裝配質(zhì)量的方法，屬于無人機裝配技術領域；包括如下步驟；S1、使用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)獲取待檢測的無人機裝配數(shù)據(jù)；S2、使用處理器，對進行訓練、測試的視頻和圖像數(shù)據(jù)進行預處理；S3、使用Yolov5算法框...
  • 本申請?zhí)岢鲆环N基于神經(jīng)網(wǎng)絡的典型目標識別方法，屬于目標識別與圖像處理技術領域。該方法通過大量的數(shù)據(jù)集訓練和優(yōu)化模型，能夠準確地識別出典型裝備和建筑目標的特征和屬性，為目標的分類、識別和分析提供了基礎，使得系統(tǒng)能夠在實際應用中實現(xiàn)對典型裝備和...
  • 本發(fā)明提出了一種基于改進的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖文對匹配方法，在原方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取圖片數(shù)據(jù)，TextMlp提取文字數(shù)據(jù)的基礎上，引入圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進一步探索特征與特征之間的關系；由于一張圖片和描述其內(nèi)容的文字可能含有不只有一個標簽，將L...
  • 本發(fā)明公開了一種基于深度強化學習的視覺刺激多分類方法與系統(tǒng)，本發(fā)明從EEG信號角度，以EEG信號為樣本，通過深層長短時記憶網(wǎng)絡編碼時變視覺特征，并將時間段的選擇刻畫為一個馬爾科夫決策過程，通過深度強化學習算法實現(xiàn)時間段的自主選擇，聚合特征的...
  • 本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，屬于圖像處理技術領域。所述方法包括：對輸入圖像中的對象執(zhí)行異常檢測，得到第一異常分數(shù)，第一異常分數(shù)用于指示輸入圖像中存在異常對象的可能性；在第一異常分數(shù)大于或等于第一閾值的情況下，獲取輸入...
  • 本申請?zhí)峁┮环N混凝土振搗質(zhì)量跨模態(tài)檢測系統(tǒng)，包括信號采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和質(zhì)量分析模塊。數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟：利用由若干個加速度傳感器組成的信號采集模塊，分別采集振搗棒的軸向運動加速度以及有效振搗半徑內(nèi)不同位置的加速度響應數(shù)據(jù)；采用對...
  • 本發(fā)明提供了廣告展覽圖像的目標對象識別替換方法及系統(tǒng)，運用于圖像數(shù)據(jù)處理領域；本發(fā)明通過對廣告圖像進行圖像分割，將圖像劃分為前景目標區(qū)域和背景區(qū)域，有效地減少了目標和背景之間的干擾，尤其是在復雜背景中，能夠單獨提取出目標區(qū)域與背景區(qū)域，從而...
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