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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      本發(fā)明提供一種SAR圖像分割模型訓(xùn)練方法、圖像分割方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：獲取樣本雷達(dá)圖像和樣本雷達(dá)圖像的分割標(biāo)簽圖；對樣本雷達(dá)圖像進(jìn)行邊緣增強處理，確定樣本邊緣強度圖；根據(jù)樣本邊緣強度圖進(jìn)行超像素分割，得到樣本超像素區(qū)域圖像；采用初...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光學(xué)遙感圖像邊緣端目標(biāo)檢測輕量化模型構(gòu)建方法及裝置，涉及光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測模型輕量化領(lǐng)域，包括：進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理；建立DepGraph全局依賴分析、Huber?loss魯棒稀疏化和BN層動態(tài)剪枝之間的協(xié)同機(jī)制；BN表示批...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于傳統(tǒng)相機(jī)和事件相機(jī)組合攝像裝置的空間對齊方法，屬于攝像裝置技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明的空間對齊方法在對事件相機(jī)產(chǎn)生的事件流數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時，通過對事件進(jìn)行投射與補償生成去模糊的事件幀，提高了事件幀圖像的清晰度和場景細(xì)節(jié)表征能力。并對傳...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于時空梯度傳播的事件幀圖像對齊方法，屬于圖像處理和計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的依賴相機(jī)姿態(tài)估計、只能在少數(shù)特定拍攝場景中應(yīng)用的問題。本發(fā)明的對齊方法沒有拍攝場景限制，通過對事件進(jìn)行順序處理、建立歷史矩陣及累積處理，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬服裝的物理建模方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及計算機(jī)，該方法包括：對若干不同類型服裝的各圖像信息進(jìn)行點云轉(zhuǎn)換得到點云圖像；對各點云圖像進(jìn)行點云投影和點云邊界優(yōu)化得到點云邊界優(yōu)化信息；基于各點云邊界優(yōu)化信息的對稱軸對點云邊界優(yōu)化信息進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及幾何體倒角技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種三維幾何體自適應(yīng)拓?fù)漭喞獫u變結(jié)構(gòu)生成方法，包括以下步驟：S1：輸入解析與輪廓提取；S2：計算最大安全倒角半徑；S3：三角剖分處理輪廓；S4：構(gòu)建倒角路徑；S5：倒角表面連接；S6：底面/頂面生成；S7...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的動態(tài)時空同步建圖方法和系統(tǒng)，屬于環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域。現(xiàn)有基于多傳感器數(shù)據(jù)的建圖方案，沒有考慮傳感器數(shù)據(jù)之間存在時空偏差，導(dǎo)致傳感器數(shù)據(jù)在進(jìn)行融合時，會存在時空同步性不足的問題，影響了地圖構(gòu)建的精度。本發(fā)明的基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的前縱隔手術(shù)立體成像方法及系統(tǒng)。該發(fā)明通過分布式計算框架對多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行并行預(yù)處理，有效提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率，通過對不同基準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)的比對分析，能夠確定重疊區(qū)域和獨立區(qū)域，并對...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種低成本的具身可移動陪伴機(jī)器人，屬于視頻測量學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：視覺檢測模塊、互動單元和模型構(gòu)建模塊，視覺檢測模塊用于在檢測范圍內(nèi)檢測物理實體，并生成物理實體的視覺圖像；互動單元與視覺檢測模塊相連接，互動單元用于處理視覺檢測模塊中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于頁巖油氣勘探開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于CT掃描結(jié)構(gòu)圖像的碎屑巖碎屑顆粒粒徑定量表征方法。該方法先獲取目的層巖石沉積成巖的地質(zhì)環(huán)境，確定圖像采集參數(shù)并進(jìn)行多尺度圖像采集，得到灰度圖像；接著利用等效球算法獲取表征參數(shù)，依據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于心率變異性的三維心電散點圖分析方法、設(shè)備和介質(zhì)，涉及生物醫(yī)學(xué)信號處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請能夠通過將用戶的心率數(shù)據(jù)在預(yù)處理后映射為三維坐標(biāo)系中的三維點，三維坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸分別為時域指標(biāo)、頻域指標(biāo)及非線性指標(biāo)，從三個維度展示心率變...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于生成式模型的心血管圖譜計算和可視化系統(tǒng)，屬于生物醫(yī)學(xué)工程與計算機(jī)視覺技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、生成式模型訓(xùn)練模塊、心血管圖譜計算模塊、可視化模塊和系統(tǒng)控制模塊。本發(fā)明采用上述的基于生成式模型的心血管...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)學(xué)習(xí)的偏好優(yōu)化增強三維面部生成方法和系統(tǒng)，屬于三維說話人面部生成領(lǐng)域。獲取包含情感標(biāo)簽的第一數(shù)據(jù)集和不包含情感標(biāo)簽的第二數(shù)據(jù)集；以課程學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練一個引入時序感知混合專家機(jī)制和情感控制機(jī)制的面部生成擴(kuò)散模型，先以第二數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      一種物理基模型多部位高清擴(kuò)散磁共振成像方法，涉及多激發(fā)平面回波擴(kuò)散磁共振成像方法。包括步驟：1）獲取多激發(fā)平面回波序列采集的待重建擴(kuò)散磁共振成像的k空間數(shù)據(jù)；2）設(shè)計基于局部光滑相位的雙向一維低秩重建模型；3）使用物理擴(kuò)散模型生成數(shù)據(jù)；4）...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種人臉交換方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，本方案通過預(yù)設(shè)人臉保真網(wǎng)絡(luò)模塊可以有效引入身份嵌入特征以便于進(jìn)行人臉交換，提高了人臉交換的準(zhǔn)確性；并且，通過風(fēng)格統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)模塊保證替換人臉的風(fēng)格和源圖像模板保持一致，從而在不需要格外訓(xùn)練情況...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建、顏色表提取方法及系統(tǒng)，屬于計算機(jī)圖像處理和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取單幅標(biāo)量場可視化圖像；將單幅標(biāo)量場可視化圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，所述顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對輸入的圖像進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了內(nèi)窺鏡圖像成像方法和內(nèi)窺鏡，內(nèi)窺鏡圖像成像方法包括：獲取內(nèi)窺鏡的實時采集圖像和內(nèi)窺鏡的光源參數(shù)；基于內(nèi)窺鏡的光源參數(shù)在實時采集圖像中定位目標(biāo)光斑；對目標(biāo)光斑所在的目標(biāo)區(qū)域的鏡面反射分量進(jìn)行抑制，得到內(nèi)窺鏡成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了缺口位置葉型輪廓度取點裝置、系統(tǒng)及方法，包括：通過漸進(jìn)式空間配準(zhǔn)將實測點云與理論模型對齊，進(jìn)行初始粗配準(zhǔn)，并基于曲率敏感分析動態(tài)調(diào)整均方根誤差閾值和曲率變化率閾值實現(xiàn)自適應(yīng)分段打斷控制；構(gòu)建三維哈希映射引擎存儲原始點云數(shù)據(jù)，結(jié)合...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種三維醫(yī)學(xué)影像與機(jī)器人系統(tǒng)配準(zhǔn)的方法，針對性處理金屬干擾的措施，確保了即使存在非目標(biāo)金屬干擾的情況下，也能準(zhǔn)確識別配準(zhǔn)小球的位置。這不僅提高了配準(zhǔn)小球的識別精度，而且保證了配準(zhǔn)過程的可靠性和準(zhǔn)確性，使得機(jī)器人系統(tǒng)能夠在手術(shù)前更...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)影像閾值分割預(yù)處理方法，將影像統(tǒng)一到標(biāo)準(zhǔn)空間，并進(jìn)行像素值映射、重采樣生成高低頻子帶，對高頻子帶軟閾值去噪、低頻子帶增強對比度后融合；對影像質(zhì)量評估并添加標(biāo)簽，構(gòu)建優(yōu)化的VGGnet框架，生成噪聲對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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