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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(shù)領(lǐng)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)明公開了基于深度學(xué)習(xí)的圖像語義分割優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域；用于解決現(xiàn)有方案中邊界感知能力不佳的技術(shù)問題；通過構(gòu)建雙路徑網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了語義特征與邊界特征的協(xié)同學(xué)習(xí)，從輸入預(yù)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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								      本申請涉及一種基于人臉檢測框的人像實(shí)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(guān)系，相比于傳統(tǒng)的僅基于單一注意力機(jī)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種SAR圖像分割模型訓(xùn)練方法、圖像分割方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：獲取樣本雷達(dá)圖像和樣本雷達(dá)圖像的分割標(biāo)簽圖；對樣本雷達(dá)圖像進(jìn)行邊緣增強(qiáng)處理，確定樣本邊緣強(qiáng)度圖；根據(jù)樣本邊緣強(qiáng)度圖進(jìn)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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								      本發(fā)明提供一種光學(xué)遙感圖像邊緣端目標(biāo)檢測輕量化模型構(gòu)建方法及裝置，涉及光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測模型輕量化領(lǐng)域，包括：進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)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(jī)制；BN表示批...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于傳統(tǒng)相機(jī)和事件相機(jī)組合攝像裝置的空間對齊方法，屬于攝像裝置技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明的空間對齊方法在對事件相機(jī)產(chǎn)生的事件流數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時，通過對事件進(jìn)行投射與補(bǔ)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(xì)節(jié)表征能力。并對傳...
								
        
							
        
							
						
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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(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的依賴相機(jī)姿態(tài)估計、只能在少數(shù)特定拍攝場景中應(yīng)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(jìn)行順序處理、建立歷史矩陣及累積處理，...
								
        
							
        
							
						
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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(zhì)及計算機(jī)，該方法包括：對若干不同類型服裝的各圖像信息進(jìn)行點(diǎn)云轉(zhuǎn)換得到點(diǎn)云圖像；對各點(diǎn)云圖像進(jìn)行點(diǎn)云投影和點(diǎn)云邊界優(yōu)化得到點(diǎn)云邊界優(yōu)化信息；基于各點(diǎn)云邊界優(yōu)化信息的對稱軸對點(diǎn)云邊界優(yōu)化信息進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及幾何體倒角技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種三維幾何體自適應(yīng)拓?fù)漭喞獫u變結(jié)構(gòu)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(gòu)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(shù)領(lǐng)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(dǎo)致傳感器數(shù)據(jù)在進(jìn)行融合時，會存在時空同步性不足的問題，影響了地圖構(gòu)建的精度。本發(fā)明的基...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的前縱隔手術(shù)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(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行并行預(yù)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(zhǔn)影像數(shù)據(jù)的比對分析，能夠確定重疊區(qū)域和獨(dú)立區(qū)域，并對...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種低成本的具身可移動陪伴機(jī)器人，屬于視頻測量學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：視覺檢測模塊、互動單元和模型構(gòu)建模塊，視覺檢測模塊用于在檢測范圍內(nèi)檢測物理實(shí)體，并生成物理實(shí)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)明屬于頁巖油氣勘探開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于CT掃描結(jié)構(gòu)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(zhì)環(huán)境，確定圖像采集參數(shù)并進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)構(gòu)...
								
        
							
        
							
						
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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(diǎn)圖分析方法、設(shè)備和介質(zhì)，涉及生物醫(yī)學(xué)信號處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請能夠通過將用戶的心率數(shù)據(jù)在預(yù)處理后映射為三維坐標(biāo)系中的三維點(diǎn)，三維坐標(biāo)系的坐標(biāo)軸分別為時域指標(biāo)、頻域指標(biāo)及非線性指標(biāo)，從三個維度展示心率變...
								
        
							
        
							
						
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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(xué)工程與計算機(jī)視覺技術(shù)交叉技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、生成式模型訓(xùn)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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								      本發(fā)明公開了一種跨模態(tài)學(xué)習(xí)的偏好優(yōu)化增強(qiáng)三維面部生成方法和系統(tǒng)，屬于三維說話人面部生成領(lǐng)域。獲取包含情感標(biāo)簽的第一數(shù)據(jù)集和不包含情感標(biāo)簽的第二數(shù)據(jù)集；以課程學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練一個引入時序感知混合專家機(jī)制和情感控制機(jī)制的面部生成擴(kuò)散模型，先以第二數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      一種物理基模型多部位高清擴(kuò)散磁共振成像方法，涉及多激發(fā)平面回波擴(kuò)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(kuò)散磁共振成像的k空間數(shù)據(jù)；2）設(shè)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(kuò)散模型生成數(shù)據(jù)；4）...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種人臉交換方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，本方案通過預(yù)設(shè)人臉保真網(wǎng)絡(luò)模塊可以有效引入身份嵌入特征以便于進(jìn)行人臉交換，提高了人臉交換的準(zhǔn)確性；并且，通過風(fēng)格統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)模塊保證替換人臉的風(fēng)格和源圖像模板保持一致，從而在不需要格外訓(xùn)練情況...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建、顏色表提取方法及系統(tǒng)，屬于計算機(jī)圖像處理和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取單幅標(biāo)量場可視化圖像；將單幅標(biāo)量場可視化圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，所述顏色表提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對輸入的圖像進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了內(nèi)窺鏡圖像成像方法和內(nèi)窺鏡，內(nèi)窺鏡圖像成像方法包括：獲取內(nèi)窺鏡的實(shí)時采集圖像和內(nèi)窺鏡的光源參數(shù)；基于內(nèi)窺鏡的光源參數(shù)在實(shí)時采集圖像中定位目標(biāo)光斑；對目標(biāo)光斑所在的目標(biāo)區(qū)域的鏡面反射分量進(jìn)行抑制，得到內(nèi)窺鏡成...
								
        
							
        
							
						
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