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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(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)模型對所述橋墩表面RGB圖像進(jìn)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)明涉及無人機(jī)反制領(lǐng)域，具體是一種激光反無人機(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(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，從稀疏點(diǎn)云、視頻紋理序列、場景語義標(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，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)獲取二維畫作的風(fēng)格特征，而光照...
								
        
							
        
							
						
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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)及場景動(dòng)態(tài)變化信號(hào)，生成未來幀的GPU資源需求預(yù)測信號(hào)與...
								
        
							
        
							
						
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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)明公開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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								      本申請實(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：獲取對比影像數(shù)據(jù)；從對比影像數(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)明公開了動(dòng)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(jī)和多線激光雷達(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RGB圖像進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)門體粗定位，并輸出門框的三維初始坐標(biāo)；結(jié)合點(diǎn)云數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于視覺識(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)評估周期內(nèi)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(gòu)建二維坐標(biāo)系，計(jì)算實(shí)際...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感圖像技術(shù)領(lǐng)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(yù)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(gè)目標(biāo)結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，形成多個(gè)運(yùn)動(dòng)軌跡；采用卡爾曼濾波對多個(gè)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測；采用...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件相機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法、分割方法及電子設(shè)備，屬于事件相機(jī)技術(shù)領(lǐng)域；將待檢測事件流投影到事件相機(jī)所對應(yīng)的像平面下，并構(gòu)建時(shí)間圖，歸一化后得到二維全局運(yùn)動(dòng)置信圖；二維全局運(yùn)動(dòng)置信圖能在一定程度上反應(yīng)獨(dú)立運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的可能性，對二...
								
        
							
        
							
						
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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(biāo)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(qiáng)處理、目標(biāo)分割模型設(shè)計(jì)和小目標(biāo)分割。本發(fā)明涉及智能高精度測量儀器小目標(biāo)分割技術(shù)領(lǐng)域，具體是指一種智能化的高精度測量儀器小目標(biāo)分割方法...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開一種用于塔機(jī)巡檢的隱患識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其方法包括獲取塔機(jī)巡檢數(shù)據(jù)，其中，塔機(jī)巡檢數(shù)據(jù)包括塔機(jī)關(guān)鍵部位的巡檢圖像和/或巡檢視頻；根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練好的隱患識(shí)別模型對塔機(jī)巡檢數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，確定出塔機(jī)隱患數(shù)據(jù)，塔機(jī)隱患數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及視覺識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種多工件混流生產(chǎn)的視覺識(shí)別檢測方法。具體實(shí)現(xiàn)步驟包括：利用多光譜成像設(shè)備獲取多模態(tài)工件圖像數(shù)據(jù)，結(jié)合工件結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和材料工藝參數(shù)構(gòu)建多模態(tài)數(shù)字孿生體。對數(shù)字孿生體進(jìn)行模式拓展，構(gòu)建多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)集。將多模態(tài)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)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(qiáng)，其中一組圖像包含一張常規(guī)圖像和各預(yù)設(shè)角度下的偏振光圖像；計(jì)算各偏振光圖像的熵值，并按照熵...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于點(diǎn)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(shù)領(lǐng)域，其包括：面識(shí)別步驟，通過面識(shí)別策略識(shí)別目標(biāo)圖像中的實(shí)測特殊面并生成對應(yīng)的特殊識(shí)別特征；模型索引步驟，根據(jù)特殊識(shí)別特征從零件類型數(shù)據(jù)庫調(diào)取目標(biāo)零件模型并導(dǎo)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種用于激光打印機(jī)的圖像處理方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其通過對單通道圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行打印機(jī)DPI匹配，以消除分辨率差異帶來的細(xì)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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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種低照度圖像增強(qiáng)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的在面對多樣化的實(shí)際場景時(shí)，如角度畸變、復(fù)雜光照條件、嚴(yán)重噪聲等，泛化能力不足的技術(shù)問題。包括：原始圖像首先通過編碼器中的多個(gè)第一卷積層...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及多波束測深技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種自適應(yīng)地形趨勢的多波束點(diǎn)云濾波方法。該方法包括以下步驟：獲取原始多波束Ping數(shù)據(jù)，提取每個(gè)Ping中各波束點(diǎn)的屬性，得到波束點(diǎn)屬性數(shù)據(jù)集；對波束點(diǎn)屬性數(shù)據(jù)集進(jìn)行多閾值條件篩選，并剔除異常波束點(diǎn)，得...
								
        
							
        
							
						
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