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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于視覺(jué)識(shí)別的裱紙機(jī)噴碼位置校準(zhǔn)方法，本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)周期性采集裱紙噴碼圖像序列，利用工業(yè)攝像頭在預(yù)設(shè)評(píng)估周期內(nèi)拍攝完成噴碼的裱紙；提取滿(mǎn)足面積條件的噴碼區(qū)域連通域并擬合最小外接矩形；通過(guò)構(gòu)建二維坐標(biāo)系，計(jì)算實(shí)際...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了動(dòng)態(tài)Voronoi骨架約束的多模態(tài)門(mén)體檢測(cè)與位置矯正方法及系統(tǒng)，所述方法包括：通過(guò)RGBD相機(jī)和多線(xiàn)激光雷達(dá)獲取傳感器數(shù)據(jù)；利用改進(jìn)的YOLO深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)RGB圖像進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)門(mén)體粗定位，并輸出門(mén)框的三維初始坐標(biāo)；結(jié)合點(diǎn)云數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例適用于計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療技術(shù)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種生成植入物術(shù)后評(píng)價(jià)信息的方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述方法包括：獲取對(duì)比影像數(shù)據(jù)；從對(duì)比影像數(shù)據(jù)中提取脊柱點(diǎn)云，所述脊柱點(diǎn)云包括第一脊柱點(diǎn)云數(shù)據(jù)和第二脊柱點(diǎn)云數(shù)據(jù)；采用第一脊柱點(diǎn)云數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種顯微視野自適應(yīng)定位及高倍成像引導(dǎo)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先用訓(xùn)練樣本圖訓(xùn)練Yolov11?FocalModulation網(wǎng)絡(luò)；接著將待檢測(cè)樣本裝載到顯微鏡裝載器，用低倍物鏡掃描并拼接得到全景圖；然后將全景圖輸入訓(xùn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域，主要涉及一種基于三維引擎的紋理加載方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)；其中，本發(fā)明提供的一種基于三維引擎的紋理加載方法，通過(guò)智能化的紋理加載和去重機(jī)制，提高了三維引擎在紋理加載時(shí)的效率，減少了顯存占用。該方法的核心思想是，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明的一種數(shù)字孿生平臺(tái)GPU渲染資源動(dòng)態(tài)調(diào)度方法及系統(tǒng),方法包括：S1：實(shí)時(shí)采集當(dāng)前幀的渲染任務(wù)特征信號(hào)，同時(shí)采集GPU多維資源消耗信號(hào)；S2:基于渲染任務(wù)特征信號(hào)、歷史資源消耗信號(hào)及場(chǎng)景動(dòng)態(tài)變化信號(hào)，生成未來(lái)幀的GPU資源需求預(yù)測(cè)信號(hào)與...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，特別是涉及藝術(shù)品光照效果跨媒介遷移渲染系統(tǒng)及其方法，包括風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)、光照特征解耦網(wǎng)絡(luò)、光照渲染網(wǎng)絡(luò)、光路生成器和三維模型渲染庫(kù)，以及跨媒介渲染網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練模塊,風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)獲取二維畫(huà)作的風(fēng)格特征，而光照...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于webGPU的數(shù)字孿生三維場(chǎng)景建模方法，涉及三維場(chǎng)景建模與圖形計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，從稀疏點(diǎn)云、視頻紋理序列、場(chǎng)景語(yǔ)義標(biāo)簽圖及結(jié)構(gòu)邊界元組中異步采樣多源感知數(shù)據(jù)，并通過(guò)歸一化算子生成六維結(jié)構(gòu)單元組；構(gòu)建以節(jié)點(diǎn)表示構(gòu)件實(shí)體、邊表示約束...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及無(wú)人機(jī)反制領(lǐng)域，具體是一種激光反無(wú)人機(jī)系統(tǒng)激光安全控制方法。本方法首先建立被防護(hù)區(qū)域的三維布局模型，然后結(jié)合目標(biāo)信息、設(shè)備信息以及被防護(hù)區(qū)域的三維布局模型，計(jì)算空域通視安全度、視域目標(biāo)安全度、屏蔽區(qū)域安全度，并引入目標(biāo)威脅度，最后...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種橋墩表面裂縫三維分布圖生成方法、裝置及設(shè)備，涉及橋梁裂縫識(shí)別技術(shù)域，該方法包括采用圖像拍攝設(shè)備環(huán)繞拍攝橋墩表面，得到多視角的橋墩表面RGB圖像；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述橋墩表面RGB圖像進(jìn)行裂縫檢測(cè)，生成橋墩表面二值化裂縫蒙版...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種圖像標(biāo)準(zhǔn)化采集方法、裝置及設(shè)備，包括獲取樣本齒輪的關(guān)鍵要素訓(xùn)練數(shù)據(jù)；將關(guān)鍵要素訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入不同類(lèi)型的分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練，并從訓(xùn)練完成的分類(lèi)器中篩選出目標(biāo)分類(lèi)器；將待檢測(cè)齒輪的測(cè)量參數(shù)輸入目標(biāo)分類(lèi)器，并獲取目標(biāo)分類(lèi)器所輸出的拍攝光...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真數(shù)據(jù)有效區(qū)域的識(shí)別方法，屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)仿真的技術(shù)領(lǐng)域，具體本申請(qǐng)將仿真數(shù)據(jù)圖像化后，通過(guò)簡(jiǎn)單的鄰點(diǎn)判斷和迭代循環(huán)，能夠快速遍歷計(jì)算域內(nèi)的點(diǎn)，大大提高有效區(qū)域的識(shí)別速度。通過(guò)逐步標(biāo)記和判斷計(jì)算域內(nèi)的點(diǎn)，能...
								
        
							
        
							
						
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								      一種用于多種水果葉片的病害嚴(yán)重程度的實(shí)時(shí)檢測(cè)方法。屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其解決了如何更加準(zhǔn)確的評(píng)估水果葉片的病害嚴(yán)重程度的技術(shù)問(wèn)題。構(gòu)建葉片病變位置實(shí)時(shí)檢測(cè)模型，所述葉片病變位置實(shí)時(shí)檢測(cè)模型的結(jié)構(gòu)具體為：由編碼器和解碼器兩部分組成，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于雙重自注意力機(jī)制的點(diǎn)云弱監(jiān)督語(yǔ)義分割方法，包括：獲取部分標(biāo)注的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含空間坐標(biāo)信息；通過(guò)GNE模塊對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的局部坐標(biāo)特征進(jìn)行編碼，生成具有判別性的局部信息表示；采用DLA模塊計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)中點(diǎn)與點(diǎn)之間的特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于多光譜成像的混凝土拱橋裂縫語(yǔ)義分割方法，包括以下步驟：通過(guò)無(wú)人機(jī)采集多時(shí)段多光譜圖像，多光譜圖像K均值分割裂縫區(qū)域，提取多波段譜向量序列滑動(dòng)歸一生成主軸譜向量，計(jì)算譜向量夾角及變化率標(biāo)記跳變點(diǎn)，結(jié)合方向...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了用于統(tǒng)計(jì)種鴨養(yǎng)殖數(shù)量的圖像特征提取計(jì)算方法，涉及種鴨養(yǎng)殖數(shù)量統(tǒng)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：設(shè)置種鴨圖像采集裝置，采集不同月份的種鴨腳掌的仰視圖像，得到鴨掌參考圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行鴨掌閾值提取處理，得到鴨掌圖像閾值數(shù)據(jù)；采集鴨掌實(shí)際圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了電力設(shè)備缺陷圖像的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)識(shí)別方法，具體涉及電力設(shè)備圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域；獲取原始電力設(shè)備圖像數(shù)據(jù)，并通過(guò)結(jié)構(gòu)解析網(wǎng)絡(luò)提取設(shè)備結(jié)構(gòu)特征圖；構(gòu)建包含缺陷定位標(biāo)簽和結(jié)構(gòu)特征約束的特征嵌入空間，將原始缺陷圖像嵌入該空間中形成結(jié)構(gòu)特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合PRNU匹配與幀間幾何變換估計(jì)的視頻源識(shí)別方法，涉及視頻源識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：感光響應(yīng)不均勻性提取；S2：三維幾何變換；S3：結(jié)合感光響應(yīng)不均勻性匹配與幀間幾何變換估計(jì)的視頻源識(shí)別；S4：幾何變換參數(shù)擬合；...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種面向自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)的多源數(shù)據(jù)的融合方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取針對(duì)自然資源的多源數(shù)據(jù)；通過(guò)預(yù)設(shè)清洗模型，對(duì)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、鐵塔攝像頭視頻數(shù)據(jù)和無(wú)人機(jī)視頻數(shù)據(jù)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，得到處理后的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、處理后的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)一種基于外觀特征提取的鱖魚(yú)圖像分級(jí)處理方法，包括：構(gòu)建水流背景運(yùn)動(dòng)基準(zhǔn)光流場(chǎng)，獲取鱖魚(yú)實(shí)際動(dòng)態(tài)光流場(chǎng)，通過(guò)差分運(yùn)算生成表征魚(yú)體自身動(dòng)態(tài)的光流場(chǎng)殘差，并基于殘差的全局統(tǒng)計(jì)學(xué)特征進(jìn)行分級(jí)，本發(fā)明通過(guò)分離背景運(yùn)動(dòng)與...
								
        
							
        
							
						
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