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  • 本發(fā)明公開了一種紅外圖像光伏組件熱斑缺陷識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及深度學習技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取帶有光伏組件熱斑缺陷標注邊界框的光伏組件紅外圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建目標檢測模型，目標檢測模型包括ESRGAN網(wǎng)絡(luò)、改進Transformer...
  • 本發(fā)明公開了一種基于可變形隱式光傳輸函數(shù)的自適應表示與動態(tài)繪制方法和裝置，包括以下步驟：對場景進行物體組劃分，并計算物體組間的隱式影響，基于隱式影響計算面向各物體組的場景表示，其中每個物體組至少包含一個物體；依據(jù)各物體組的場景表示計算各物體...
  • 本發(fā)明提供了一種三維高斯噴濺重建方法及相關(guān)設(shè)備，所述方法包括：對獲取的圖像序列進行分組處理，得到多個圖像對，圖像序列包括多個未標定姿態(tài)的圖像，多個圖像對中任一圖像對包括圖像序列中的兩個圖像；基于多個圖像對確定的成對點圖和成對點圖關(guān)聯(lián)的置信圖...
  • 本發(fā)明公布了一種基于單張全景圖像的新視角合成三維重建方法及系統(tǒng)，包括串行連接的全景圖轉(zhuǎn)化網(wǎng)格模塊、網(wǎng)格補全模塊和網(wǎng)格轉(zhuǎn)化三維高斯場模塊；從單個位置的任意相機捕獲的全景圖像中生成全景圖像。包括首先從輸入的全景圖像構(gòu)建初步網(wǎng)格，然后通過全景補全...
  • 本申請公開了一種基于多相機同步采集與神經(jīng)輻射場的植物三維重建和器官分割方法、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：采用多相機同步采集植物的多視角圖像；對所述多視角圖像進行二維圖像分割，得到像素的語義標簽并構(gòu)建Tiff圖像；采用...
  • 本發(fā)明公開了一種基于對比學習的磁共振釓對比增強圖像的生成方法，SDACL模型，還包括對SDACL模型進行基于補丁的多層對比學習和設(shè)計的損失函數(shù)的調(diào)整，其中SDACL模型包括表示多模態(tài)MRI通道疊加圖像的域X和表示T1CE圖像的域Y、生成器G...
  • 本發(fā)明涉及化學發(fā)光計算斷層成像技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種化學發(fā)光計算機斷層的火焰流場重建方法，具體包括：將火焰流場區(qū)域中感興趣的部分進行體素劃分，體素發(fā)出的光在相機成像平面出現(xiàn)的投影占據(jù)一個或多個像素，將體素占據(jù)像素的面積稱為權(quán)重系數(shù)；當體素的投...
  • 本發(fā)明適用于CT圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于多任務(wù)學習的CT圖像中陽性淋巴結(jié)的診斷與分割方法，包括：對CT圖像序列進行預處理并增強數(shù)據(jù)，構(gòu)建多任務(wù)深度學習模型，通過編碼器提取特征，利用分類模塊執(zhí)行分類任務(wù)，利用分割模塊結(jié)合分類結(jié)果對陽性淋巴...
  • 本發(fā)明公開了一種基于快照壓縮成像和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超快成像方法。其具體步驟如下：合成仿真數(shù)據(jù)集；采集用于探測超快場景的超快激光脈沖的二維壓縮數(shù)據(jù)；構(gòu)建基于低秩分解與通道注意力機制的端到端壓縮重建網(wǎng)絡(luò)；對端到端壓縮重建網(wǎng)絡(luò)進行訓練；利用訓練好的...
  • 本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于人臉特征點的證件照生成方法，該方法包括：檢測源圖像的人臉區(qū)域；從源圖像的人臉區(qū)域提取人臉特征點，得到人臉特征點的坐標；根據(jù)人臉特征點的坐標，計算源圖像中人臉相對標準證件照中人臉的平移偏差和角度偏差；基于...
  • 本發(fā)明的實施例提供了一種直線檢測方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及直線檢測領(lǐng)域，方法包括：遍歷待檢測平面上的各點，基于各點的法向量和坐標構(gòu)建第一投票累加器，在第一投票累加器不為空時，從第一投票累加器中獲取第一最大投票值的投票位置，基于第一最大投...
  • 本申請公開了一種超聲微血管成像中的運動校正與配準方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及超聲微血管成像領(lǐng)域，該方法包括獲取隨時間變化的超聲序列圖像；利用數(shù)據(jù)幀相關(guān)性系數(shù)的閾值對超聲序列圖像進行劃分；根據(jù)靜止幀之間的相關(guān)系數(shù)進行聚類處理的聚類結(jié)果確定靜止...
  • 本公開涉及一種基于特征融合和迭代關(guān)聯(lián)的在線多目標跟蹤方法及系統(tǒng)，涉及目標跟蹤技術(shù)領(lǐng)域。其中，所述的在線多目標跟蹤方法，包括：利用給定視頻序列中每幀圖像內(nèi)可能目標對應的位置信息和置信度對所述置信度進行融合更新，得到融合更新置信度；利用迭代算法...
  • 本發(fā)明屬于醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于紅外熱成像的外陰VIN預測方法及裝置，該方法包括如下步驟：采集多個VIN樣本的外陰部位的紅外熱成像圖像；基于FLIR系統(tǒng)，從紅外熱成像圖像中分割并提取病變部位，及病變部位對應的溫度值；基于提取的...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體的說是一種基于MedficientSAM圖像分割大模型，能夠顯著提高醫(yī)學圖像處理效率和準確率的基于視覺大模型的醫(yī)學圖像處理方法及系統(tǒng)，利用MedficientSAM模型對包括CT、MR、超聲等在內(nèi)的九種不同模...
  • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于Segment Anything模型的智能摳圖方法，通過獲取待處理的樣本圖像，將樣本圖像輸入至Image Segmentation模型中進行分割，得到初步前景與背景掩碼，制作成樣本數(shù)據(jù)集；調(diào)用Seg...
  • 本發(fā)明涉及機械零件質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于人工智能的機械零件質(zhì)量檢測方法。該方法包括：本發(fā)明獲取待檢測的機械零件圖像，基于圖像增強后的待檢測的機械零件圖像計算圖像中所有滿足預設(shè)位置關(guān)系的兩個像素點之間的灰度值，并根據(jù)灰度值生成圖像灰度...
  • 本申請涉及機器學習技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于深度學習的馬鈴薯葉片病害檢測分級方法，包括：收集包含在真實自然生長環(huán)境下的馬鈴薯病害葉片的圖片；將收集的圖片輸入AMW?YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型進行檢測，從而定位每個圖片中病害葉片的位置，得到病害葉片...
  • 本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的異物檢測方法、裝置及相關(guān)介質(zhì)，該方法包括：獲取待識別的目標圖像；利用圖像分割模型對所述目標圖像進行分割處理，得到所述目標圖像對應的分割掩碼圖；對所述分割掩碼圖進行邏輯處理，并根據(jù)邏輯處理的結(jié)果判斷所述目標圖像是...
  • 本發(fā)明公開了一種用于幕墻鋁單板老化程度的預警系統(tǒng)及方法，涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待檢測鋁單板圖像，將待檢測鋁單板圖像劃分為多個像素窗口；獲取與待檢測鋁單板相同規(guī)格的無老化鋁單板，以及各老化特性鋁單板，建立各老化特性對鋁單板老化的影響...
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