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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，尤其涉及一種低照度圖像增強方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質。旨在解決現(xiàn)有技術中存在的在面對多樣化的實際場景時，如角度畸變、復雜光照條件、嚴重噪聲等，泛化能力不足的技術問題。包括：原始圖像首先通過編碼器中的多個第一卷積層...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種用于激光打印機的圖像處理方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術領域，其通過對單通道圖像數(shù)據(jù)進行打印機DPI匹配，以消除分辨率差異帶來的細節(jié)丟失與邊緣失真，再通過局部頻率分析感知圖像局部特征差異，為不同區(qū)域確定適配的處理策略，基于此，再...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于點面距離的軌道列車零部件異常檢測方法,涉及軌道零部件異常檢測技術領域，其包括：面識別步驟，通過面識別策略識別目標圖像中的實測特殊面并生成對應的特殊識別特征；模型索引步驟，根據(jù)特殊識別特征從零件類型數(shù)據(jù)庫調取目標零件模型并導...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，更具體地，本發(fā)明涉及一種基于圖像處理的熱敏紙表面光滑度檢測方法及系統(tǒng)，包括：采集熱敏紙的多組圖像，并灰度化處理和對比度增強，其中一組圖像包含一張常規(guī)圖像和各預設角度下的偏振光圖像；計算各偏振光圖像的熵值，并按照熵...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及視覺識別技術領域，具體為一種多工件混流生產(chǎn)的視覺識別檢測方法。具體實現(xiàn)步驟包括：利用多光譜成像設備獲取多模態(tài)工件圖像數(shù)據(jù)，結合工件結構數(shù)據(jù)和材料工藝參數(shù)構建多模態(tài)數(shù)字孿生體。對數(shù)字孿生體進行模式拓展，構建多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)集。將多模態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種用于塔機巡檢的隱患識別方法、裝置、電子設備及存儲介質，其方法包括獲取塔機巡檢數(shù)據(jù)，其中，塔機巡檢數(shù)據(jù)包括塔機關鍵部位的巡檢圖像和/或巡檢視頻；根據(jù)預先訓練好的隱患識別模型對塔機巡檢數(shù)據(jù)進行識別，確定出塔機隱患數(shù)據(jù)，塔機隱患數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能化的高精度測量儀器小目標分割方法及系統(tǒng)，方法包括原始數(shù)據(jù)采集、原始數(shù)據(jù)優(yōu)化、圖像物理增強處理、目標分割模型設計和小目標分割。本發(fā)明涉及智能高精度測量儀器小目標分割技術領域，具體是指一種智能化的高精度測量儀器小目標分割方法...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件相機的運動目標檢測方法、分割方法及電子設備，屬于事件相機技術領域；將待檢測事件流投影到事件相機所對應的像平面下，并構建時間圖，歸一化后得到二維全局運動置信圖；二維全局運動置信圖能在一定程度上反應獨立運動目標的可能性，對二...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感圖像技術領域，尤其涉及基于卡爾曼濾波和高斯過程回歸的衛(wèi)星視頻軌跡預測方法，包括如下步驟：對衛(wèi)星視頻中每一幀圖像檢測到的多個目標結果進行自適應卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)關聯(lián)，形成多個運動軌跡；采用卡爾曼濾波對多個運動軌跡進行預測；采用...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于視覺識別的裱紙機噴碼位置校準方法，本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，通過周期性采集裱紙噴碼圖像序列，利用工業(yè)攝像頭在預設評估周期內拍攝完成噴碼的裱紙；提取滿足面積條件的噴碼區(qū)域連通域并擬合最小外接矩形；通過構建二維坐標系，計算實際...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了動態(tài)Voronoi骨架約束的多模態(tài)門體檢測與位置矯正方法及系統(tǒng)，所述方法包括：通過RGBD相機和多線激光雷達獲取傳感器數(shù)據(jù)；利用改進的YOLO深度學習網(wǎng)絡對RGB圖像進行處理，實現(xiàn)門體粗定位，并輸出門框的三維初始坐標；結合點云數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例適用于計算機輔助醫(yī)療技術及圖像處理技術領域，提供了一種生成植入物術后評價信息的方法及計算機設備，所述方法包括：獲取對比影像數(shù)據(jù)；從對比影像數(shù)據(jù)中提取脊柱點云，所述脊柱點云包括第一脊柱點云數(shù)據(jù)和第二脊柱點云數(shù)據(jù)；采用第一脊柱點云數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種顯微視野自適應定位及高倍成像引導方法，屬于圖像處理技術領域。本發(fā)明首先用訓練樣本圖訓練Yolov11?FocalModulation網(wǎng)絡；接著將待檢測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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機圖形學領域，主要涉及一種基于三維引擎的紋理加載方法、電子設備及存儲介質；其中，本發(fā)明提供的一種基于三維引擎的紋理加載方法，通過智能化的紋理加載和去重機制，提高了三維引擎在紋理加載時的效率，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GPU渲染資源動態(tài)調度方法及系統(tǒng),方法包括：S1：實時采集當前幀的渲染任務特征信號，同時采集GPU多維資源消耗信號；S2:基于渲染任務特征信號、歷史資源消耗信號及場景動態(tài)變化信號，生成未來幀的GPU資源需求預測信號與...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機圖形學和深度學習領域，特別是涉及藝術品光照效果跨媒介遷移渲染系統(tǒng)及其方法，包括風格遷移網(wǎng)絡、光照特征解耦網(wǎng)絡、光照渲染網(wǎng)絡、光路生成器和三維模型渲染庫，以及跨媒介渲染網(wǎng)絡和訓練模塊,風格遷移網(wǎng)絡獲取二維畫作的風格特征，而光照...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于webGPU的數(shù)字孿生三維場景建模方法，涉及三維場景建模與圖形計算技術領域，從稀疏點云、視頻紋理序列、場景語義標簽圖及結構邊界元組中異步采樣多源感知數(shù)據(jù)，并通過歸一化算子生成六維結構單元組；構建以節(jié)點表示構件實體、邊表示約束...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及無人機反制領域，具體是一種激光反無人機系統(tǒng)激光安全控制方法。本方法首先建立被防護區(qū)域的三維布局模型，然后結合目標信息、設備信息以及被防護區(qū)域的三維布局模型，計算空域通視安全度、視域目標安全度、屏蔽區(qū)域安全度，并引入目標威脅度，最后...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋墩表面裂縫三維分布圖生成方法、裝置及設備，涉及橋梁裂縫識別技術域，該方法包括采用圖像拍攝設備環(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)絡模型對所述橋墩表面RGB圖像進行裂縫檢測，生成橋墩表面二值化裂縫蒙版...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像標準化采集方法、裝置及設備，包括獲取樣本齒輪的關鍵要素訓練數(shù)據(jù)；將關鍵要素訓練數(shù)據(jù)輸入不同類型的分類器進行訓練，并從訓練完成的分類器中篩選出目標分類器；將待檢測齒輪的測量參數(shù)輸入目標分類器，并獲取目標分類器所輸出的拍攝光...
								
        
							
        
							
						
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