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  • 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領域，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換模型和語言模型。該方法還包括由轉換模型將第一特征轉換成第二特征，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)，涉及人工智能技術領域，具體為三維建模、大模型等技術領域?；诖竽Ｐ偷娜S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)，涉及計算機技術領域。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方案中，對基于彌散張量成像DTI技術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方案中，對基于彌散張量成像DTI技術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...
  • 本發(fā)明公開了一種基于機器學習的工業(yè)金屬螺母缺陷檢測系統(tǒng)及檢測方法，涉及工業(yè)金屬螺母檢測技術領域，包括圖像檢測與處理系統(tǒng)、模型設計與測試系統(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、設備及存儲介質(zhì)。本方案中，對基于DTI技術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領域，尤其涉及一種利用單目視覺實現(xiàn)吊裝風險檢測方法。該方法包括：確定目標檢測區(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圖像，對目標圖像進行識別處理，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)對本輪引導圖像進行導向濾波，得到本輪濾波圖像；并根據(jù)本輪濾波系數(shù)和本輪引導圖...
  • 本申請?zhí)峁┮环N模型訓練方法、用戶分類方法、裝置、設備及存儲介質(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)，和目標貸款需求子分模型輸出的貸款需求輸出結果作為輸入，通過機器訓練方式訓練目標用戶需求模型；將用戶底層數(shù)據(jù)和第二標簽作為輸入，...
  • 本發(fā)明涉及智能家居技術領域，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)所述拍攝圖像與預設衣物數(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領域，提供了一種發(fā)票申請方法、裝置、智能設備和存儲介質(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識；基于所述發(fā)票開具請求，獲取所述用戶標識對應的用戶畫像，以及所述用戶的開票信息；調(diào)用所述用戶畫...
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