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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...
      • 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...
      • 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...
      • 本發(fā)明涉及一種低成本的具身可移動陪伴機器人,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...
      • 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)...
      • 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...
      • 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...
      • 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制和情感控制機制的面部生成擴散模型,先以第二數(shù)...
      • 一種物理基模型多部位高清擴散磁共振成像方法,涉及多激發(fā)平面回波擴散磁共振成像方法。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)使用物理擴散模型生成數(shù)據(jù);4)...
      • 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...
      • 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行...
      • 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行抑制,得到內(nèi)窺鏡成...
      • 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:通過漸進式空間配準(zhǔn)將實測點云與理論模型對齊,進行初始粗配準(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...
      • 本發(fā)明公開了一種三維醫(yī)學(xué)影像與機器人系統(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,使得機器人系統(tǒng)能夠在手術(shù)前更...
      • 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...
      • 基于精英自適應(yīng)霧凇算法的玉米發(fā)芽圖像分割方法。涉及農(nóng)業(yè)種子檢測和圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于精英自適應(yīng)霧凇算法的玉米發(fā)芽圖像分割技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在霧凇優(yōu)化算法中引入雙自適應(yīng)權(quán)重機制和精英重選策略,增強算法的收斂能力,并結(jié)合Kapur熵對玉...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種融合樹冠邊界約束的林木單體分割與優(yōu)化方法、系統(tǒng)、終端及存儲介質(zhì),包括:對原始機載激光雷達(dá)點云進行歸一化和地面點濾波處理,得到預(yù)處理后的點云數(shù)據(jù);根據(jù)所述預(yù)處理后的點云數(shù)據(jù),采用超體素分割算法對數(shù)據(jù)中的樹...
      • 本發(fā)明公開了一種小程序端傷口圖像智能分析方法,涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,包括根據(jù)小程序端設(shè)定的圖像獲取端口與輔助端;本發(fā)明通過設(shè)定圖像獲取端口與輔助端,構(gòu)建不同網(wǎng)絡(luò)下的圖像擴散模型,輸出的圖像影響分析值可以量化網(wǎng)絡(luò)因素對圖像分析的影響程度,結(jié)合...
      • 本發(fā)明涉及晶體圖像檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于圖像處理的晶體表面缺陷檢測方法及系統(tǒng)。本發(fā)明首先在晶體訓(xùn)練圖像中,綜合所有晶體分塊圖像的缺陷綜合形態(tài)度量,獲取晶體訓(xùn)練圖像的整體缺陷斑點程度;根據(jù)每個晶體訓(xùn)練圖像的整體缺陷斑點程度,對晶體訓(xùn)練...
      • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于機器視覺的光纖熔接質(zhì)量檢測方法,其方法包括:獲取光纖熔接過程視頻中光纖的邊緣熔接圖像序列;根據(jù)光纖邊緣熔接圖像序列上單側(cè)光纖的光流場的規(guī)則程度,計算目標(biāo)圖像的單側(cè)光纖對接軌道偏移程度;根據(jù)光纖的邊...
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