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								      一種物理基模型多部位高清擴散磁共振成像方法，涉及多激發(fā)平面回波擴散磁共振成像方法。包括步驟：1）獲取多激發(fā)平面回波序列采集的待重建擴散磁共振成像的k空間數(shù)據(jù)；2）設計基于局部光滑相位的雙向一維低秩重建模型；3）使用物理擴散模型生成數(shù)據(jù)；4）...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)學習的偏好優(yōu)化增強三維面部生成方法和系統(tǒng)，屬于三維說話人面部生成領域。獲取包含情感標簽的第一數(shù)據(jù)集和不包含情感標簽的第二數(shù)據(jù)集；以課程學習方式訓練一個引入時序感知混合專家機制和情感控制機制的面部生成擴散模型，先以第二數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于生成式模型的心血管圖譜計算和可視化系統(tǒng)，屬于生物醫(yī)學工程與計算機視覺技術交叉技術領域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、生成式模型訓練模塊、心血管圖譜計算模塊、可視化模塊和系統(tǒng)控制模塊。本發(fā)明采用上述的基于生成式模型的心血管...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于心率變異性的三維心電散點圖分析方法、設備和介質，涉及生物醫(yī)學信號處理技術領域。本申請能夠通過將用戶的心率數(shù)據(jù)在預處理后映射為三維坐標系中的三維點，三維坐標系的坐標軸分別為時域指標、頻域指標及非線性指標，從三個維度展示心率變...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于頁巖油氣勘探開發(fā)技術領域，公開了一種基于CT掃描結構圖像的碎屑巖碎屑顆粒粒徑定量表征方法。該方法先獲取目的層巖石沉積成巖的地質環(huán)境，確定圖像采集參數(shù)并進行多尺度圖像采集，得到灰度圖像；接著利用等效球算法獲取表征參數(shù)，依據(jù)篩選標準構...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種低成本的具身可移動陪伴機器人，屬于視頻測量學技術領域，包括：視覺檢測模塊、互動單元和模型構建模塊，視覺檢測模塊用于在檢測范圍內檢測物理實體，并生成物理實體的視覺圖像；互動單元與視覺檢測模塊相連接，互動單元用于處理視覺檢測模塊中...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學影像技術領域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的前縱隔手術立體成像方法及系統(tǒng)。該發(fā)明通過分布式計算框架對多模態(tài)醫(yī)學影像數(shù)據(jù)進行并行預處理，有效提高了數(shù)據(jù)處理的速度和效率，通過對不同基準影像數(shù)據(jù)的比對分析，能夠確定重疊區(qū)域和獨立區(qū)域，并對...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的動態(tài)時空同步建圖方法和系統(tǒng)，屬于環(huán)境感知技術領域。現(xiàn)有基于多傳感器數(shù)據(jù)的建圖方案，沒有考慮傳感器數(shù)據(jù)之間存在時空偏差，導致傳感器數(shù)據(jù)在進行融合時，會存在時空同步性不足的問題，影響了地圖構建的精度。本發(fā)明的基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及幾何體倒角技術領域，公開了一種三維幾何體自適應拓撲輪廓漸變結構生成方法，包括以下步驟：S1：輸入解析與輪廓提取；S2：計算最大安全倒角半徑；S3：三角剖分處理輪廓；S4：構建倒角路徑；S5：倒角表面連接；S6：底面/頂面生成；S7...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種虛擬服裝的物理建模方法、系統(tǒng)、存儲介質及計算機，該方法包括：對若干不同類型服裝的各圖像信息進行點云轉換得到點云圖像；對各點云圖像進行點云投影和點云邊界優(yōu)化得到點云邊界優(yōu)化信息；基于各點云邊界優(yōu)化信息的對稱軸對點云邊界優(yōu)化信息進...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于時空梯度傳播的事件幀圖像對齊方法，屬于圖像處理和計算機視覺技術領域，解決了現(xiàn)有技術中的依賴相機姿態(tài)估計、只能在少數(shù)特定拍攝場景中應用的問題。本發(fā)明的對齊方法沒有拍攝場景限制，通過對事件進行順序處理、建立歷史矩陣及累積處理，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于傳統(tǒng)相機和事件相機組合攝像裝置的空間對齊方法，屬于攝像裝置技術領域，本發(fā)明的空間對齊方法在對事件相機產生的事件流數(shù)據(jù)進行處理時，通過對事件進行投射與補償生成去模糊的事件幀，提高了事件幀圖像的清晰度和場景細節(jié)表征能力。并對傳...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光學遙感圖像邊緣端目標檢測輕量化模型構建方法及裝置，涉及光學遙感圖像目標檢測模型輕量化領域，包括：進行數(shù)據(jù)準備與預處理；建立DepGraph全局依賴分析、Huber?loss魯棒稀疏化和BN層動態(tài)剪枝之間的協(xié)同機制；BN表示批...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種SAR圖像分割模型訓練方法、圖像分割方法、裝置及設備，該方法包括：獲取樣本雷達圖像和樣本雷達圖像的分割標簽圖；對樣本雷達圖像進行邊緣增強處理，確定樣本邊緣強度圖；根據(jù)樣本邊緣強度圖進行超像素分割，得到樣本超像素區(qū)域圖像；采用初...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及一種基于人臉檢測框的人像實例分割方法和系統(tǒng)，分別獲取圖像特征和人臉檢測框特征，并將兩者融合用于模型分割，在特征融合過程中，采用雙向交互融合更新的方式，充分利用了圖像信息和人臉檢測框信息之間的相互關系，相比于傳統(tǒng)的僅基于單一注意力機...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于深度學習的圖像語義分割優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術領域；用于解決現(xiàn)有方案中邊界感知能力不佳的技術問題；通過構建雙路徑網絡架構，實現(xiàn)了語義特征與邊界特征的協(xié)同學習，從輸入預處理到特征融合形成閉環(huán)優(yōu)化，直接針對邊界感知能力不...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺檢測的支氣管熒光圖像的邊界識別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及視覺檢測的技術領域，根據(jù)支氣管區(qū)域的邊緣檢測而確定支氣管的多個邊緣部分；根據(jù)支氣管的多個邊緣部分的識別而確定支氣管的邊界，基于支氣管的邊界和支氣管熒光圖像確定支氣管...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算器視覺與深度學習領域，公開了一種基于李群參數(shù)化的動態(tài)卷積方法、裝置及電子設備，該方法包括：獲取待處理的圖像特征圖；基于圖像特征圖預測得到形變參數(shù)張量，將形變參數(shù)張量重塑為多組旋轉參數(shù)和平移參數(shù)；構建每組旋轉參數(shù)和平移參數(shù)對應的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請涉及圖像點云匹配技術領域，具體涉及融合激光雷達與視覺技術的車輛高精準測速方法，該方法包括：確定虛假特征值，以將聚類簇劃分為虛假簇和真實簇；基于所有真實簇的第一特征值，從所有真實簇中篩選出點云失真簇；將每個點云失真簇對應的疑似車輛區(qū)域與...
								
        
							
        
							
						
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								      葫蘆科植物葉片病害分類方法及其系統(tǒng)，涉及農業(yè)智能化技術領域，解決了現(xiàn)有的深度學習模型難以適應植物病害圖像中病斑區(qū)域與背景特征在形態(tài)、尺度和分布上的顯著差異的問題。包括以下步驟：步驟S1，獲取葫蘆科植物葉片病害圖像的數(shù)據(jù)集，對其進行預處理；步...
								
        
							
        
							
						
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