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  • 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(gòu)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(gòu)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...
  • 本申請涉及一種點云數(shù)據(jù)采集方法，其包括：獲取無構(gòu)件的背景圖像和構(gòu)件圖像，構(gòu)件圖像包括對構(gòu)件拍攝的多張視角圖像；基于背景圖像和構(gòu)件圖像獲得圖像數(shù)據(jù)，圖像數(shù)據(jù)包括構(gòu)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(gòu)件圖像和圖像數(shù)據(jù)進行...
  • 本發(fā)明公開了一種基于頻域卷積的纖維狀結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)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?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...
  • 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(guān)于目標文物的第一模型；其中，第一模型的模型構(gòu)造精度不低于預設(shè)的模型精度要求；獲取預先建立的關(guān)于目標文物的第二模型；其中，第...
  • 本公開提供了渲染網(wǎng)絡的訓練方法、渲染方法及相關(guān)裝置，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及計算機視覺、深度學習等技術(shù)領(lǐng)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...
  • 本發(fā)明實施例公開了一種相機外參標定方法、裝置、設(shè)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...
  • 本申請?zhí)峁┝藗鞲衅鳂硕ǚ椒āC器人、存儲介質(zhì)、設(shè)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)明提供了一種支架植入位置識別方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，方法包括獲取多個支架植入手術(shù)時的醫(yī)療圖像，并對醫(yī)療圖像進行標注，以構(gòu)造數(shù)據(jù)集；構(gòu)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)...
  • 本發(fā)明涉及標定技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及標定模板提取方法、裝置、電子設(shè)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?；跇硕ㄖ行狞c，生成目標標定...
  • 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(shù)領(lǐng)域，包括：采集不同型號飛機的若干張原始樣本圖像并對關(guān)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(gòu)建初始飛機檢測模型并...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于激光雷達的綜采面煤流大塊檢測方法、裝置和電子設(shè)備，方法包括：基于激光雷達獲取刮板機上待檢測煤流的點云數(shù)據(jù)；對所述點云數(shù)據(jù)進行坐標系轉(zhuǎn)換，獲取目標點云數(shù)據(jù)；將所述目標點云數(shù)據(jù)輸入至預訓練的大塊煤檢測模型中，獲取所述待檢測煤...
  • 本申請實施例中公開了一種動脈異常情況檢測裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。其中，裝置包括：影像獲取模塊，用于獲取包含動脈的影像；圖像分割模塊，用于從影像中分割出動脈區(qū)域；位置確定模塊，用于從動脈區(qū)域中確定動脈的中心線以及中心線上每個位置的橫截面；直...
  • 本申請公開了一種焊接類缺陷的檢測方法、焊接類缺陷的檢測裝置、焊接類缺陷的檢測設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機程序產(chǎn)品，涉及缺陷檢測的技術(shù)領(lǐng)域，通過基于數(shù)據(jù)增強得到的預訓練數(shù)據(jù)集訓練得到缺陷通用檢測模型；基于目標產(chǎn)品的缺陷樣本圖像，對缺陷通用檢測模型進...
  • 本發(fā)明涉及煙草加工制絲技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于視覺識別的煙草切絲均勻度在線檢測系統(tǒng)及檢測裝置，其檢測系統(tǒng)包括傳輸模塊，用于煙絲傳輸。圖像采集模塊，用于捕獲煙絲圖像；并對煙絲圖像進行預處理。特征提取模塊，用于利用局部二值模式LBP算法，從預處理...
  • 本發(fā)明實施例公開了一種用于確定煙絲規(guī)則程度的方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，該方法包括：采集至少兩個煙絲樣品所對應的待處理圖像；通過對待處理圖像二值化處理，得到待使用圖像；確定待使用圖像中煙絲樣品所對應的煙絲面積以及煙絲長度信息；根據(jù)至少兩個...
  • 本發(fā)明涉及一種圖像矯正方法及交互投影系統(tǒng)，所述方法用于矯正攝像頭采集的圖像；包括：根據(jù)矯正后的圖像形狀、大小，構(gòu)建一標定網(wǎng)絡，所述標定網(wǎng)絡由若干標定點呈矩陣排列構(gòu)成；將圖像置于標定網(wǎng)絡內(nèi)，使其各像素點分別變換到最接近的一標定點，重組即獲得矯...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的證件照美化自助服務方法和系統(tǒng)。該方法包括：通過獲取證件照圖像信息并提取證件照圖像特征數(shù)據(jù)，再獲取證件照用途需求信息查詢獲取證件照規(guī)格標準數(shù)據(jù)，根據(jù)證件照圖像特征數(shù)據(jù)與證件照規(guī)格標準數(shù)據(jù)進行處理，獲得證件照圖像特...
  • 本申請涉及機器視覺技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的恢復低照度圖像高級特征的方法及系統(tǒng)。該方法中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型對低照度的源圖像進行處理，得到第一圖像，并通過多維高斯函數(shù)，對第一圖像及與源圖像對應的正常照度的目標圖像進行高斯模糊，提取第一...
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