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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(guò)分布式計(jì)算框架對(duì)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(guò)對(duì)不同基準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)的比對(duì)分析，能夠確定重疊區(qū)域和獨(dú)立區(qū)域，并對(duì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的動(dòng)態(tài)時(shí)空同步建圖方法和系統(tǒng)，屬于環(huán)境感知技術(shù)領(lǐng)域?，F(xiàn)有基于多傳感器數(shù)據(jù)的建圖方案，沒(méi)有考慮傳感器數(shù)據(jù)之間存在時(shí)空偏差，導(dǎo)致傳感器數(shù)據(jù)在進(jìn)行融合時(shí)，會(huì)存在時(shí)空同步性不足的問(wèn)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)明涉及幾何體倒角技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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??；S2：計(jì)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)明提供一種虛擬服裝的物理建模方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)，該方法包括：對(duì)若干不同類(lèi)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(duì)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(duì)稱(chēng)軸對(duì)點(diǎn)云邊界優(yōu)化信息進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于時(shí)空梯度傳播的事件幀圖像對(duì)齊方法，屬于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的依賴(lài)相機(jī)姿態(tài)估計(jì)、只能在少數(shù)特定拍攝場(chǎng)景中應(yīng)用的問(wèn)題。本發(fā)明的對(duì)齊方法沒(méi)有拍攝場(chǎng)景限制，通過(guò)對(duì)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(duì)齊方法，屬于攝像裝置技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明的空間對(duì)齊方法在對(duì)事件相機(jī)產(chǎn)生的事件流數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，通過(guò)對(duì)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(chǎng)景細(xì)節(jié)表征能力。并對(duì)傳...
								
        
							
        
							
						
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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(cè)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(cè)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(lài)分析、Huber?loss魯棒稀疏化和BN層動(dòng)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(duì)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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								      本申請(qǐng)涉及一種基于人臉檢測(cè)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(cè)框特征，并將兩者融合用于模型分割，在特征融合過(guò)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(cè)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)明公開(kāi)了基于深度學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)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(wèn)題；通過(guò)構(gòu)建雙路徑網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)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(duì)邊界感知能力不...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)檢測(cè)的支氣管熒光圖像的邊界識(shí)別方法及系統(tǒng)，本發(fā)明涉及視覺(jué)檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)支氣管區(qū)域的邊緣檢測(cè)而確定支氣管的多個(gè)邊緣部分；根據(jù)支氣管的多個(gè)邊緣部分的識(shí)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(jì)算器視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于李群參數(shù)化的動(dòng)態(tài)卷積方法、裝置及電子設(shè)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(yù)測(cè)得到形變參數(shù)張量，將形變參數(shù)張量重塑為多組旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù)；構(gòu)建每組旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù)對(duì)應(yīng)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像點(diǎn)云匹配技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及融合激光雷達(dá)與視覺(jué)技術(shù)的車(chē)輛高精準(zhǔn)測(cè)速方法，該方法包括：確定虛假特征值，以將聚類(lèi)簇劃分為虛假簇和真實(shí)簇；基于所有真實(shí)簇的第一特征值，從所有真實(shí)簇中篩選出點(diǎn)云失真簇；將每個(gè)點(diǎn)云失真簇對(duì)應(yīng)的疑似車(chē)輛區(qū)域與...
								
        
							
        
							
						
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								      葫蘆科植物葉片病害分類(lèi)方法及其系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)智能化技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型難以適應(yīng)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(wèn)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(duì)其進(jìn)行預(yù)處理；步...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了小樣本圖像分類(lèi)方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于圖像分類(lèi)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題為如何提高小樣本圖像分類(lèi)的準(zhǔn)確性和效率，技術(shù)方案為：圖像采集與預(yù)處理；構(gòu)建并更新基于寬度學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的元學(xué)習(xí)模型；其中，基于寬度學(xué)習(xí)和注意力機(jī)制的元...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于圖像檢測(cè)的茶葉品質(zhì)分級(jí)系統(tǒng)及方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)融合光照均勻度因子與色溫偏移量的雙因子補(bǔ)償體系，在特征提取階段實(shí)施動(dòng)態(tài)調(diào)制：針對(duì)光照不均對(duì)空間特征基準(zhǔn)系數(shù)集進(jìn)行形態(tài)增強(qiáng)系數(shù)的線(xiàn)性放大與紋理敏感系數(shù)的指數(shù)衰...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種文本檢索圖像模型的微調(diào)和圖像檢索方法、設(shè)備。包括：獲取待調(diào)整文本檢索圖像模型的錯(cuò)誤檢索記錄；根據(jù)檢索文本和對(duì)應(yīng)的漏檢圖像建立正樣本數(shù)據(jù)集，根據(jù)誤檢圖像和對(duì)應(yīng)的圖像描述文本建立負(fù)樣本數(shù)據(jù)集；從正樣本數(shù)據(jù)集中確定多個(gè)第一類(lèi)型樣本...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種視覺(jué)語(yǔ)言目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)標(biāo)注方法及系統(tǒng)，屬于視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于n?gram算法通過(guò)自定義提示模板篩選圖像，為用戶(hù)提供了個(gè)性化的快速圖像篩選方式，用戶(hù)可根據(jù)自己的需求定義提示，從而快速的選擇相關(guān)圖像，并增強(qiáng)了搜索結(jié)果的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于多模態(tài)手術(shù)影像融合的術(shù)中風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)。通過(guò)獲取多模態(tài)的手術(shù)灰度圖像；確定同種類(lèi)的差值圖像；在差值圖像上獲取變化區(qū)域，進(jìn)行圖像投影得到模態(tài)變動(dòng)序列；根據(jù)模態(tài)變動(dòng)序列的一致性表現(xiàn)，確定異常系數(shù)；對(duì)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的濕地?cái)_動(dòng)快速識(shí)別及溯源方法及裝置，所述方法包括：構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)；對(duì)采集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行特征處理，得到多模態(tài)融合數(shù)據(jù)；構(gòu)建濕地?cái)_動(dòng)識(shí)別指標(biāo)體系；得到濕地健康指標(biāo)的量化評(píng)價(jià)結(jié)果；得到目標(biāo)指標(biāo)項(xiàng)的指標(biāo)閾值以及...
								
        
							
        
							
						
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