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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)、存儲介質及計算機，該方法包括：對若干不同類型服裝的各圖像信息進行點云轉換得到點云圖像；對各點云圖像進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...
								
        
							
        
							
						
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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視覺技術領域，解決了現有技術中的依賴相機姿態(tài)估計、只能在少數特定拍攝場景中應用的問題。本發(fā)明的對齊方法沒有拍攝場景限制，通過對事件進行順序處理、建立歷史矩陣及累積處理，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于傳統(tǒng)相機和事件相機組合攝像裝置的空間對齊方法，屬于攝像裝置技術領域，本發(fā)明的空間對齊方法在對事件相機產生的事件流數據進行處理時，通過對事件進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節(jié)表征能力。并對傳...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光學遙感圖像邊緣端目標檢測輕量化模型構建方法及裝置，涉及光學遙感圖像目標檢測模型輕量化領域，包括：進行數據準備與預處理；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)同機制；BN表示批...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種SAR圖像分割模型訓練方法、圖像分割方法、裝置及設備，該方法包括：獲取樣本雷達圖像和樣本雷達圖像的分割標簽圖；對樣本雷達圖像進行邊緣增強處理，確定樣本邊緣強度圖；根據樣本邊緣強度圖進行超像素分割，得到樣本超像素區(qū)域圖像；采用初...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于人臉檢測框的人像實例分割方法和系統(tǒng)，分別獲取圖像特征和人臉檢測框特征，并將兩者融合用于模型分割，在特征融合過程中，采用雙向交互融合更新的方式，充分利用了圖像信息和人臉檢測框信息之間的相互關系，相比于傳統(tǒng)的僅基于單一注意力機...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的圖像語義分割優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術領域；用于解決現有方案中邊界感知能力不佳的技術問題；通過構建雙路徑網絡架構，實現了語義特征與邊界特征的協(xié)同學習，從輸入預處理到特征融合形成閉環(huán)優(yōu)化，直接針對邊界感知能力不...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺檢測的支氣管熒光圖像的邊界識別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及視覺檢測的技術領域，根據支氣管區(qū)域的邊緣檢測而確定支氣管的多個邊緣部分；根據支氣管的多個邊緣部分的識別而確定支氣管的邊界，基于支氣管的邊界和支氣管熒光圖像確定支氣管...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算器視覺與深度學習領域，公開了一種基于李群參數化的動態(tài)卷積方法、裝置及電子設備，該方法包括：獲取待處理的圖像特征圖；基于圖像特征圖預測得到形變參數張量，將形變參數張量重塑為多組旋轉參數和平移參數；構建每組旋轉參數和平移參數對應的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及圖像點云匹配技術領域，具體涉及融合激光雷達與視覺技術的車輛高精準測速方法，該方法包括：確定虛假特征值，以將聚類簇劃分為虛假簇和真實簇；基于所有真實簇的第一特征值，從所有真實簇中篩選出點云失真簇；將每個點云失真簇對應的疑似車輛區(qū)域與...
								
        
							
        
							
						
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								      葫蘆科植物葉片病害分類方法及其系統(tǒng)，涉及農業(yè)智能化技術領域，解決了現有的深度學習模型難以適應植物病害圖像中病斑區(qū)域與背景特征在形態(tài)、尺度和分布上的顯著差異的問題。包括以下步驟：步驟S1，獲取葫蘆科植物葉片病害圖像的數據集，對其進行預處理；步...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了小樣本圖像分類方法、設備及介質，屬于圖像分類技術領域，本發(fā)明要解決的技術問題為如何提高小樣本圖像分類的準確性和效率，技術方案為：圖像采集與預處理；構建并更新基于寬度學習和注意力機制的元學習模型；其中，基于寬度學習和注意力機制的元...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像檢測的茶葉品質分級系統(tǒng)及方法，涉及圖像處理技術領域，本發(fā)明通過融合光照均勻度因子與色溫偏移量的雙因子補償體系，在特征提取階段實施動態(tài)調制：針對光照不均對空間特征基準系數集進行形態(tài)增強系數的線性放大與紋理敏感系數的指數衰...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種文本檢索圖像模型的微調和圖像檢索方法、設備。包括：獲取待調整文本檢索圖像模型的錯誤檢索記錄；根據檢索文本和對應的漏檢圖像建立正樣本數據集，根據誤檢圖像和對應的圖像描述文本建立負樣本數據集；從正樣本數據集中確定多個第一類型樣本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種視覺語言目標檢測數據自動標注方法及系統(tǒng)，屬于視覺檢測技術領域。本發(fā)明基于n?gram算法通過自定義提示模板篩選圖像，為用戶提供了個性化的快速圖像篩選方式，用戶可根據自己的需求定義提示，從而快速的選擇相關圖像，并增強了搜索結果的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理技術領域，具體涉及一種基于多模態(tài)手術影像融合的術中風險評估系統(tǒng)。通過獲取多模態(tài)的手術灰度圖像；確定同種類的差值圖像；在差值圖像上獲取變化區(qū)域，進行圖像投影得到模態(tài)變動序列；根據模態(tài)變動序列的一致性表現，確定異常系數；對...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數據的濕地擾動快速識別及溯源方法及裝置，所述方法包括：構建多模態(tài)數據采集網絡；對采集的數據信息進行特征處理，得到多模態(tài)融合數據；構建濕地擾動識別指標體系；得到濕地健康指標的量化評價結果；得到目標指標項的指標閾值以及...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種圖像描述的方法、裝置、設備、存儲介質及程序產品，具體技術方案包括：獲取待識別圖像；利用圖像描述生成模型提取待識別圖像的區(qū)域特征和網格特征；利用圖像描述生成模型基于區(qū)域特征和網格特征預測得到輸入文本；通過自注意力機制計算得到輸...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向廣域視聯(lián)網的多模態(tài)視頻融合方法、裝置、設備及介質，涉及圖像處理領域。包括：通過遙感衛(wèi)星、無人機和地面鐵塔的攝像頭對目標場景同步拍攝，獲得多模態(tài)視頻數據；將多模態(tài)視頻數據輸入多模態(tài)淺層特征提取模塊，得到多模態(tài)融合淺層特征；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數據處理領域，具體為基于實景圖像共享的園林地圖更新方法、系統(tǒng)及存儲介質，對園林空間的空對地圖像的景觀元素分類與空間關聯(lián)，生成多個園林格局分布圖層，根據圖層的畫面擾動特征標定期望更新區(qū)域；預處理實景圖像形成多個實景圖庫，篩選和融...
								
        
							
        
							
						
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