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								      本發(fā)明公開了一種基于GPU的BRep模型水密網(wǎng)格轉(zhuǎn)換及拓撲重建方法，包括：生成對應BRep模型每個面對應二維參數(shù)空間的UV島；構(gòu)建初始UV圖集；獲得趨近正方形布局的優(yōu)化UV圖集；構(gòu)建初步二維三角網(wǎng)格；剔除跨越原始UV島邊界的偽三角形，僅保留...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領域，具體涉及面向ESG管理的煤礦監(jiān)控圖像多尺度增強方法，包括：根據(jù)每個目標人物在連續(xù)幀煤礦監(jiān)控圖像中的識別框內(nèi)像素點灰度值差異，確定每個目標人物在每幀煤礦監(jiān)控圖像中的曝光變動性，將每個識別框沿著水平方向等分若干個...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于空域和頻域特征的非均勻性校正方法及系統(tǒng)，涉及紅外圖像處理技術(shù)領域，校正步驟為：將待校正圖像輸入訓練好的紅外圖像非均勻性校正模型中，輸出校正圖像；模型訓練步驟為：基于可見光數(shù)據(jù)集構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建初始紅外圖像非均勻性校正...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙流多尺度特征融合的圖像偽造定位方法，屬于圖像偽造定位技術(shù)領域，方法包括：對歸一化RGB圖像，通過雙分支結(jié)構(gòu)分別提取多尺度語義特征與噪聲特征；對同尺度特征堆疊生成初步融合特征；執(zhí)行多尺度增強操作，結(jié)合全局通道加權(quán)與局部空...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨域少樣本目標檢測中特征混淆的解決方法，屬于跨域少樣本目標檢測技術(shù)領域，包括以下步驟：S1:對查詢圖像進行特征提取，獲得查詢圖像塊特征序列；對支持集序列進行特征提取，獲得支持集特征序列；S2:將查詢圖像塊特征序列和支持集特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于單階段網(wǎng)絡的跨域少樣本目標檢測方法，涉及計算機視覺技術(shù)領域，將查詢圖像和支持目標經(jīng)過權(quán)重共享的基座大模型中得到查詢圖像特征和支持目標特征；然后支持目標特征經(jīng)過支持集編碼器細化后和查詢圖像特征送入查詢圖像編碼器中，在提取查詢圖...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理領域，公開了一種三維遮擋體素剔除方法、狀態(tài)估計方法、設備和介質(zhì)。該方法包括：獲取載體運動過程中的連續(xù)多幀圖像和連續(xù)多幀點云；針對每一幀圖像中的每個像素塊，計算各像素塊在每一圖像幀中的像素強度方差，以確定各圖像幀中的所有穩(wěn)定...
								
        
							
        
							
						
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								      一種對復雜環(huán)境下滾動軸承故障進行診斷的方法，屬于軸承故障診斷領域，將軸承的振動信號轉(zhuǎn)換為時頻圖像后進行預處理，突出圖像中故障特征的邊緣信息和局部變化后輸入可變形卷積層，自適應調(diào)整采樣點并提取圖像中的故障特征；依次經(jīng)過堆疊的多個故障特征提取模...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的多級爆破巖體結(jié)構(gòu)面智能化識別方法，包括：首先，通過獲取空間序列爆破工作面的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集。接著，對數(shù)據(jù)集進行預處理，依據(jù)解譯標志表對數(shù)據(jù)集進行解譯，標注爆破巖體結(jié)構(gòu)面的位置和范圍，生成標注訓練數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)知識蒸餾的礦物識別方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，涉及礦物識別技術(shù)領域，所述礦物識別方法包括：獲取各類礦物圖像及物理屬性數(shù)據(jù)，并將其進行編碼；將各類礦物圖像及編碼后向量輸入混合礦物識別模型中，得到各礦物類別概率；其中，使用礦...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)融合的肝病圖像識別處理方法、介質(zhì)及設備，方法包括：采集肝病診斷過程中的多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)；對多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)進行跨模態(tài)特征提取，得到血流?影像關聯(lián)特征；根據(jù)血流?影像關聯(lián)特征構(gòu)建生理約束的時空對齊模型，輸出血管幾何拓撲網(wǎng)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請屬于視覺傳感數(shù)據(jù)融合技術(shù)領域，具體提供了一種視覺傳感數(shù)據(jù)融合的氣體成像方法，方法主要包括：獲取原始傳感器信號，對原始傳感器信號進行多源同步與特征提取，得到同步特征數(shù)據(jù)；基于同步特征數(shù)據(jù)集進行抗擾動空間配準處理，生成空間映射數(shù)據(jù)集；對空...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋒面路徑追蹤技術(shù)領域，特別是涉及一種基于深度學習的昆明準靜止鋒自動識別方法，包括：獲取昆明準靜止鋒歷史位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)；利用昆明準靜止鋒歷史位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，獲取昆明準靜止鋒標簽集；利用氣象數(shù)據(jù)，獲取RGB圖像數(shù)據(jù)集；將昆明準...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了基于時序遙感Mamba的遙感影像語義變化檢測方法，涉及圖像處理技術(shù)領域，包括：對時序遙感影像先進行輕量化局部特征提取，然后捕捉地表動態(tài)變化，得到多尺度特征；對多尺度特征先進行拼接，然后提取特征，再按照層級進行拼接，得到融合特征；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于邊緣檢測和邊界斷線連接的田塊提取方法，涉及計算機視覺領域、遙感圖像處理領域，田塊提取方法具體包括如下步驟：步驟1：提取遙感影像中的田塊范圍矢量數(shù)據(jù)A；步驟2：提取所述遙感影像的田塊邊界概率圖；步驟3：對所述邊界概率圖進行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于視覺識別技術(shù)領域，本發(fā)明提供了一種動態(tài)場景下的多目標視覺識別方法及系統(tǒng)，包括：在動態(tài)場景下實時采集多目標識別圖像，整理為多目標時序圖像序列，構(gòu)建多目標識別圖像的背景模型，結(jié)合基于光流場計算的動態(tài)背景干擾補償，生成運動目標掩碼矩陣，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于城市軌道交通的數(shù)據(jù)采集與用戶行為分析系統(tǒng)，涉及行為分析技術(shù)領域，包括圖像采集模塊實時采集含像素點坐標與數(shù)量的圖像數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預處理模塊對其預處理；中央計算處理模塊經(jīng)綜合計算和標準化處理得乘客換乘混亂參數(shù)，分析后若混亂則調(diào)用提示...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供智能農(nóng)業(yè)機器人圖形識別方法及避障系統(tǒng)，涉及圖像模式識別技術(shù)領域，本發(fā)明通過引入偏振成像，有效抑制水珠高光，避免了將光學偽影誤判為病害，顯著提升了識別準確性。針對低置信度目標，獨創(chuàng)的微區(qū)熱激勵物理復核機制，能在線確認其真實物理屬性，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像校正技術(shù)領域，具體涉及一種基于圖像校正的牛肉質(zhì)量分類方法。本發(fā)明根據(jù)每個大理石花紋連通域的形態(tài)特征，獲得每個大理石花紋連通域的生長方向以及生長趨勢程度，篩選出大理石花紋生長連通域；根據(jù)不同大理石花紋生長連通域的生長方向分布，以...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于跨模態(tài)文本語義驅(qū)動的少樣本缺陷識別方法，屬于圖像處理技術(shù)領域。本發(fā)明針對工業(yè)質(zhì)檢場景中異常樣本稀缺且缺陷類型動態(tài)演化導致的檢測模型泛化不足問題，通過建立動態(tài)特征重組機制與自適應判別邊界，實現(xiàn)僅需少量正常數(shù)據(jù)即可精準識別未知的...
								
        
							
        
							
						
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