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  • 本發(fā)明提供一種基于共享內(nèi)存的進程間多層圖像融合控制方法，包括：S1，內(nèi)核顯示驅(qū)動預(yù)留多圖層共享內(nèi)存，物理地址連續(xù)，硬件對齊；S2，用戶空間創(chuàng)建圖層融合管理進程映射共享內(nèi)存，初始化隊列；S3，各進程通過內(nèi)存映射機制獲取共享內(nèi)存，在不同的進程中...
  • 本申請公開了一種圖像處理方法及設(shè)備、存儲介質(zhì)，獲取待處理圖像；識別所述待處理圖像的目標區(qū)域，得到第一權(quán)重圖，所述第一權(quán)重圖包括所述待處理圖像中各像素對應(yīng)的第一權(quán)重，所述第一權(quán)重表征相應(yīng)的像素是否屬于所述目標區(qū)域的概率；對待處理圖像進行降噪處...
  • 本申請涉及一種醫(yī)學(xué)圖像的心臟分析方法、裝置、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品。方法包括：獲取心臟三維掩膜圖像；心臟三維掩膜圖像表征醫(yī)學(xué)掃描圖像中的心臟區(qū)域；對心臟三維掩膜圖像進行主成分分析，確定心臟區(qū)域的主軸方向；根據(jù)主軸方向?qū)︶t(yī)學(xué)掃描...
  • 本申請涉及磁共振圖像重建技術(shù)領(lǐng)域，揭示了一種磁共振圖像重建方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括：獲取數(shù)據(jù)集；根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)、所述第二數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的學(xué)生學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，得到高斯分布以及映射；基于所述高斯分布以及所述映射，生成蒙特...
  • 本發(fā)明公開了一種三維數(shù)字巖心孔縫特征智能立體分割方法及相關(guān)設(shè)備，該方法首先通過學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的形式獲取二維圖像切片中的孔縫特征輪廓及區(qū)域，速度快效率高，再通過映射和信息合并的方式，實現(xiàn)對整個三維數(shù)字巖心的孔縫特征立體分割提取，整體上采用深度學(xué)...
  • 本發(fā)明公開了一種可見光與紅外相機聯(lián)合成像的標定方法，選取鋁制板材作為基板，在該基板上繪制黑白棋盤以形成標定物；對所述基板進行加熱至預(yù)設(shè)的溫度閾值；分別利用可見光相機和紅外相機在調(diào)節(jié)所述標定物的方位的情況下獲取若干張在不同方位下的所述標定物的...
  • 本申請公開了一種圖像生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取人物信息、道具信息和提示文本，人物信息用于指示需要生成的輸出圖像中的人物所需具備的特征，道具信息用于指示輸出圖像中的道具所需具備的特征；根據(jù)人物信息...
  • 根據(jù)本公開的實施例，提供了用于表情創(chuàng)建的方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。該方法包括：響應(yīng)于表情創(chuàng)建操作，獲取用戶輸入的目標圖像，目標圖像至少包括目標對象的面部；獲取第一類型的至少一個表情圖像，至少一個表情圖像是利用圖像生成模型至少基于目標圖像來...
  • 本申請公開了一種模型訓(xùn)練方法、模型使用方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取第一肢體圖像，第一肢體圖像為第一視角下的圖像信息；調(diào)用特征編碼網(wǎng)絡(luò)對第一肢體圖像進行圖像編碼，提取得到肢體對象上的至少兩個查詢點一一對應(yīng)...
  • 本公開是關(guān)于一種圖像處理方法、圖像處理裝置及存儲介質(zhì)。圖像處理方法包括：響應(yīng)于圖像處理指令，將待處理圖像分離為目標主體圖像和背景圖像。對所述目標主體圖像和所述背景圖像分別進行模糊渲染處理。根據(jù)所述目標主體圖像，確定所述目標主體圖像對應(yīng)的目標...
  • 本申請?zhí)峁┝藞D形渲染方法和電子設(shè)備，在對原始分辨率圖形進行mipmap構(gòu)建的過程中，通過利用多個一級像素的標識信息確定不同一級像素所屬的待渲染物體，并僅對屬于同一待渲染物體的一級像素的輻照度平均化處理以確定二級像素的輻照度。本申請?zhí)峁┑匿秩?..
  • 本發(fā)明實施例提供了一種自主作業(yè)設(shè)備的控制方法、自主作業(yè)設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，涉及自主作業(yè)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。自主作業(yè)設(shè)備的控制方法包括：在自主作業(yè)設(shè)備沿邊行走時，獲取自主作業(yè)設(shè)備行進前方的圖像，并確定圖像中所包含的工作區(qū)域與非工作區(qū)域；利用至少一條...
  • 本發(fā)明實施例提供一種石化裝置火災(zāi)識別模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：采集石化裝置火災(zāi)場景歷史圖像信息，并對所述歷史圖像信息進行預(yù)處理，獲得圖像樣本集；在選定的基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架中，進行基準網(wǎng)絡(luò)替換，獲得第一候選網(wǎng)絡(luò)；在...
  • 本發(fā)明實施例提供一種基于多尺度精細化特征融合的深度網(wǎng)絡(luò)目標檢測方法，屬于多目標特征檢測技術(shù)領(lǐng)域。包括獲取多個電力輸電線路的巡檢圖像以及目標標簽，并形成訓(xùn)練樣本集合。本發(fā)明先采用DBNet網(wǎng)絡(luò)模型進行特征提取，以對巡檢圖像中的目標進行初步預(yù)測...
  • 本公開涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種關(guān)鍵幀提取方法、關(guān)鍵幀提取裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。該關(guān)鍵幀提取方法包括：解析圖形交換格式GIF圖片數(shù)據(jù)得到幀圖片集合；遍歷所述幀圖片集合中所有的幀圖片，以基于所述幀圖片的圖片內(nèi)容和持續(xù)時長計算各所述幀...
  • 本發(fā)明提供一種魚類行為軌跡確定方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。該方法包括：將待檢測魚類對應(yīng)的不同方向采集的連續(xù)多幀待識別圖像輸入至目標檢測模型中，得到連續(xù)多幀目標圖像和目標圖像對應(yīng)的定位坐標，目標圖像包括目標框，目標框用于確定待檢測魚類在待識別...
  • 本發(fā)明提供一種實現(xiàn)雙層車牌識別的方法，包括：S1.分離雙層車牌；包括：確定閾值S大小；按照閾值分離雙層車牌；將分離的上下兩個單層車牌的高H固定為整數(shù)；S2.訓(xùn)練模型；S3.調(diào)整雙層車牌；包括：明確上下車牌字符所占比例；縮放圖像；S4.檢測模...
  • 本申請涉及一種躺姿確定方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及車輛，該方法包括：基于目標檢測網(wǎng)絡(luò)對待識別圖像中的目標人體進行識別，得到目標人體的人頭外接框，待識別圖像為車輛內(nèi)的攝像頭拍攝的座艙內(nèi)部環(huán)境的圖像；將人頭外接框的高與寬的乘積，確定為目標人...
  • 本申請涉及一種全躺姿態(tài)確定方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及車輛，該方法包括：基于人體關(guān)鍵點檢測網(wǎng)絡(luò)對待識別人體圖像中的目標人體進行識別，得到多個襠部關(guān)鍵點和所述多個襠部關(guān)鍵點的置信度，待識別人體圖像為根據(jù)車輛內(nèi)的攝像頭拍攝的座艙內(nèi)部環(huán)境的圖...
  • 本申請涉及一種躺姿確定方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及車輛，該方法包括：通過多種躺姿識別方案分別對待識別圖像中的目標人體的躺姿進行識別，得到每種躺姿識別方案的識別結(jié)果，待識別圖像為車輛內(nèi)的攝像頭拍攝的座艙內(nèi)部環(huán)境的圖像；基于每種躺姿識別方案...
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