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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于軌道小車的砂石堆三維點(diǎn)云體積確定方法、裝置及設(shè)備，涉及散狀物料測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)獲取砂石堆的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并采用曲率聚類分割算法對(duì)預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域劃分；采用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)對(duì)劃分后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種圖像位姿偏差調(diào)整方法，包括執(zhí)行器控制相機(jī)拍攝圖像，獲取圖像中目標(biāo)物中心，通過(guò)成像原理計(jì)算出執(zhí)行器的偏差角度，使用PD控制或PID控制驅(qū)動(dòng)控制器，控制執(zhí)行器旋轉(zhuǎn)以校正相機(jī)位置，從而使目標(biāo)物保持在視野中心，即在獲取圖像的中心。本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了水電廠轉(zhuǎn)子吊裝臨界位置檢測(cè)方法及系統(tǒng)，屬于臨界位置檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括圖像采集模塊采集水電廠轉(zhuǎn)子與定子圖片，從多個(gè)角度拍照采集，對(duì)圖片進(jìn)行分類、標(biāo)注獲得訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)集；對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，配置訓(xùn)練環(huán)境，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及激光加工技術(shù)領(lǐng)域，其具體地公開(kāi)了一種用于激光加工的自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)及方法，其通過(guò)部署于機(jī)器人的多視角相機(jī)陣列采集標(biāo)定板圖像并計(jì)算內(nèi)參，構(gòu)建機(jī)器人TCP與相機(jī)的動(dòng)態(tài)變換模型，接著結(jié)合機(jī)器人位姿時(shí)序數(shù)據(jù)生成多曝光序列，利用高動(dòng)態(tài)范圍特征聚...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N3D場(chǎng)景中視頻要素的處理方法和系統(tǒng)，通過(guò)獲取目標(biāo)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的多視角同步圖像序列；利用立體匹配技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法和多視角同步圖像序列，構(gòu)建目標(biāo)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的3D數(shù)據(jù)；利用光流估計(jì)算法和對(duì)象識(shí)別模型，確定出3D數(shù)據(jù)中的動(dòng)態(tài)對(duì)象；基于動(dòng)態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及基于域泛化的高動(dòng)態(tài)范圍反射表面的三維重建方法。該方法包括：確定原始圖像中的過(guò)曝光區(qū)域與欠曝光區(qū)域；利用UNet網(wǎng)絡(luò)從長(zhǎng)曝光圖像中提取背景強(qiáng)度特征信息，通過(guò)亮度估計(jì)得到暗部特征與亮部特征；根據(jù)暗部特征與亮部特征...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于感知和動(dòng)態(tài)初始化的點(diǎn)云重建方法及系統(tǒng)，涉及三維重建技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：通過(guò)從多視角圖像中提取帶有位置與顏色信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)換為CUDA張量進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)了3D高斯分布及參數(shù)的動(dòng)態(tài)初始化；采用球諧函數(shù)處理顏色特征、鄰點(diǎn)平均...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于高斯?jié)姙R的三維場(chǎng)景重建方法，屬于三維場(chǎng)景處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、獲取初始三維場(chǎng)景，并根據(jù)初始三維場(chǎng)景的若干個(gè)特征點(diǎn)，生成三維高斯?jié)姙R球體；S2利用三維高斯?jié)姙R球體篩選初始三維場(chǎng)景中的待重建區(qū)域；S3、對(duì)待重建區(qū)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于數(shù)字孿生的孔道壓裂動(dòng)態(tài)擴(kuò)展三維模擬方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域，具體通過(guò)建立數(shù)字孿生映射關(guān)系，將地質(zhì)空間分布數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維地質(zhì)基底模型，將壓裂作業(yè)時(shí)序操作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為注入過(guò)程控制規(guī)則，將歷史擴(kuò)展特征數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為孔道擴(kuò)展約束...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種傾斜攝影三維模型頂層重建方法，屬于三維數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1、采用動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重的綜合曲率、法線和紋理的相似性綜合計(jì)算空間相鄰的Tile對(duì)的相似度得分，并根據(jù)相似度得分來(lái)判斷是否合并頂層Tile；S2、合并質(zhì)量檢...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種復(fù)雜煤礦環(huán)境下的圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)采集的目標(biāo)區(qū)域的煤礦圖像進(jìn)行預(yù)處理，并利用深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割模型，將煤礦圖像劃分為不同語(yǔ)義區(qū)域，包括亮區(qū)、暗區(qū)及粉塵遮擋區(qū)域；根據(jù)語(yǔ)義區(qū)域特性，制定差異化增強(qiáng)策略；改...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種變電站巡檢機(jī)器人立體目標(biāo)檢測(cè)方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)設(shè)備，獲取高壓變電站巡檢多視角圖像，對(duì)多視角圖像不同立體目標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理，基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多視角立體目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，包括2D圖像特征提取模塊、3D空間特征提取模塊和檢測(cè)模塊，其中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向飛機(jī)制造的集群機(jī)器人跨視角協(xié)同感知方法與系統(tǒng)，搭建多機(jī)器人協(xié)同感知平臺(tái)，通過(guò)激光雷達(dá)采集大范圍三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，結(jié)合動(dòng)作捕捉系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取機(jī)器人位姿；構(gòu)建包含訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的協(xié)同檢測(cè)數(shù)據(jù)集；創(chuàng)新設(shè)計(jì)跨視角一致性空間映射...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種紅外與可見(jiàn)光目標(biāo)檢測(cè)方法、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。其中，紅外與可見(jiàn)光目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：分別對(duì)紅外與可見(jiàn)光圖像進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)尺度的特征圖；提升每一尺度特征的表征能力與判別能力，得到多個(gè)增強(qiáng)后的特征圖；將多個(gè)增強(qiáng)后的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及古玩鑒定技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人工智能和大數(shù)據(jù)的古玩年代判定方法及系統(tǒng)，所述方法包括：通過(guò)采集古玩圖像并自動(dòng)識(shí)別類別標(biāo)簽，精準(zhǔn)定位初始鑒定區(qū)域，結(jié)合工藝特征檢測(cè)和多維度置信度評(píng)估，篩選出最具代表性的目標(biāo)鑒定區(qū)域，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于并行深度學(xué)習(xí)的光纖散斑多參量解調(diào)方法，涉及光纖傳感領(lǐng)域，包括以下步驟：通過(guò)施加組合擾動(dòng)于多模光纖，同步采集散斑圖像及對(duì)應(yīng)的曲率、振動(dòng)強(qiáng)度、位置坐標(biāo)標(biāo)簽，構(gòu)建多參量映射數(shù)據(jù)集；基于算力動(dòng)態(tài)劃分所述數(shù)據(jù)集的子集，利用各子集獨(dú)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域的一種多模態(tài)融合特征生成方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：采用小波變換對(duì)圖像塊進(jìn)行頻率特征分解，生成對(duì)應(yīng)的高頻子帶和低頻子帶，并將所述高頻子帶和低頻子帶輸入預(yù)構(gòu)建的自適應(yīng)頻率增強(qiáng)與稀疏補(bǔ)償模型；獲取增強(qiáng)后的高頻子帶...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及遙感生物量檢測(cè)領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的山區(qū)森林生物量識(shí)別方法及系統(tǒng)，該方法包括：基于各像元的坡度特征值，將所有聚類簇劃分為高坡度陰坡簇和低坡度陽(yáng)坡簇；基于各低坡度陽(yáng)坡簇內(nèi)所有像元的像素值，從各低坡度陽(yáng)坡簇內(nèi)篩選...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種空譜融合的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田利用方式遙感監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及遙感監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，包括：對(duì)遙感影像集合進(jìn)行多時(shí)相影像合成和預(yù)處理，獲得關(guān)鍵物候期合成影像集合，通過(guò)關(guān)鍵物候期合成影像集合計(jì)算獲得研究區(qū)在各關(guān)鍵物候期的NDVI值；基于各NDVI值...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種遙感圖像道路提取方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備。該方法包括標(biāo)簽預(yù)處理步驟，對(duì)原始道路區(qū)域標(biāo)簽進(jìn)行形態(tài)膨脹；特征增強(qiáng)步驟，將遙感圖像輸入輕量超分辨率適配模塊，輸出增強(qiáng)特征圖與超分圖像；多尺度特征適配步驟，凍...
								
        
							
        
							
						
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