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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種交互式綜合教育平臺，該平臺包括：第一獲取模塊，用于獲取教育平臺的任一參考課程的交互教育質(zhì)量指標；第二獲取模塊，用于獲取當(dāng)前用戶對任一參考課程的學(xué)習(xí)交流積極性指標；第三獲取模塊，用于根據(jù)交互教育質(zhì)量指標...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息化與計算機視覺交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種面向設(shè)施農(nóng)業(yè)作物生長監(jiān)測的圖像拼接方法，包括：獲取拼接圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建設(shè)施農(nóng)業(yè)圖像實時拼接模型；對設(shè)施農(nóng)業(yè)圖像實時拼接模型進行訓(xùn)練，直至訓(xùn)練完成；將待拼接的圖像輸入已訓(xùn)練完成的設(shè)施農(nóng)業(yè)...
								
        
							
        
							
						
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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Ping中各波束點的屬性，得到波束點屬性數(shù)據(jù)集；對波束點屬性數(shù)據(jù)集進行多閾值條件篩選，并剔除異常波束點，得...
								
        
							
        
							
						
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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方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)。旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的在面對多樣化的實際場景時，如角度畸變、復(fù)雜光照條件、嚴重噪聲等，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第一卷積層...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種用于激光打印機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)進行打印機DPI匹配，以消除分辨率差異帶來的細節(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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								      本申請涉及一種基于點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：面識別步驟，通過面識別策略識別目標圖像中的實測特殊面并生成對應(yīng)的特殊識別特征；模型索引步驟，根據(jù)特殊識別特征從零件類型數(shù)據(jù)庫調(diào)取目標零件模型并導(dǎo)...
								
        
							
        
							
						
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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，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；計算各偏振光圖像的熵值，并按照熵...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及視覺識別技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種多工件混流生產(chǎn)的視覺識別檢測方法。具體實現(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)明公開一種用于塔機巡檢的隱患識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其方法包括獲取塔機巡檢數(shù)據(jù)，其中，塔機巡檢數(shù)據(jù)包括塔機關(guān)鍵部位的巡檢圖像和/或巡檢視頻；根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練好的隱患識別模型對塔機巡檢數(shù)據(jù)進行識別，確定出塔機隱患數(shù)據(jù)，塔機隱患數(shù)據(jù)...
								
        
							
        
							
						
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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、圖像物理增強處理、目標分割模型設(shè)計和小目標分割。本發(fā)明涉及智能高精度測量儀器小目標分割技術(shù)領(lǐng)域，具體是指一種智能化的高精度測量儀器小目標分割方法...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件相機的運動目標檢測方法、分割方法及電子設(shè)備，屬于事件相機技術(shù)領(lǐng)域；將待檢測事件流投影到事件相機所對應(yīng)的像平面下，并構(gòu)建時間圖，歸一化后得到二維全局運動置信圖；二維全局運動置信圖能在一定程度上反應(yīng)獨立運動目標的可能性，對二...
								
        
							
        
							
						
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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目標結(jié)果進行自適應(yīng)卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，形成多個運動軌跡；采用卡爾曼濾波對多個運動軌跡進行預(yù)測；采用...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于視覺識別的裱紙機噴碼位置校準方法，本發(fā)明涉及圖像識別技術(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)建二維坐標系，計算實際...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了動態(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相機和多線激光雷達獲取傳感器數(shù)據(jù)；利用改進的YOLO深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對RGB圖像進行處理，實現(xiàn)門體粗定位，并輸出門框的三維初始坐標；結(jié)合點云數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實施例適用于計算機輔助醫(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)后評價信息的方法及計算機設(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)中提取脊柱點云，所述脊柱點云包括第一脊柱點云數(shù)據(jù)和第二脊柱點云數(shù)據(jù)；采用第一脊柱點云數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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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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								      本發(fā)明屬于計算機圖形學(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制，提高了三維引擎在紋理加載時的效率，減少了顯存占用。該方法的核心思想是，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明的一種數(shù)字孿生平臺GPU渲染資源動態(tài)調(diào)度方法及系統(tǒng),方法包括：S1：實時采集當(dāng)前幀的渲染任務(wù)特征信號，同時采集GPU多維資源消耗信號；S2:基于渲染任務(wù)特征信號、歷史資源消耗信號及場景動態(tài)變化信號，生成未來幀的GPU資源需求預(yù)測信號與...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機圖形學(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算技術(shù)領(lǐng)域，從稀疏點云、視頻紋理序列、場景語義標簽圖及結(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)點表示構(gòu)件實體、邊表示約束...
								
        
							
        
							
						
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