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      • 本申請公開了一種畫面顯示方法和裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),該方法包括:通過預(yù)先確定的故障區(qū)域信息,使得基板管理控制器獲取顯示裝置當(dāng)前是否存在故障區(qū)域以及故障顯示類型;基于這些信息,避開故障顯示區(qū)域的顯示,并計算出顯示裝置中正常顯示區(qū)域的位置信...
      • 本發(fā)明公開了一種基于時空耦合模型的高速公路路域風(fēng)險智能預(yù)警方法及系統(tǒng),包括:首先,獲取路域監(jiān)測數(shù)據(jù),提取其時間維度與空間維度特征并融合,得到第一路域時空耦合特征;其次,獲取風(fēng)險預(yù)警規(guī)則并提取其第一規(guī)則嵌入特征,對二者進(jìn)行異構(gòu)特征耦合處理;然...
      • 本申請涉及面向點(diǎn)線面承載體的氣象災(zāi)害預(yù)警方法及系統(tǒng),涉及氣象災(zāi)害預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域,包括:對承載體內(nèi)的每個點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行定位誤差補(bǔ)償,獲得承載體點(diǎn)坐標(biāo)集;根據(jù)承載體點(diǎn)坐標(biāo)集及用戶的預(yù)設(shè)移動速度,獲取用戶達(dá)到每個點(diǎn)坐標(biāo)的點(diǎn)到達(dá)時間,獲得承載體氣象數(shù)據(jù)集...
      • 本發(fā)明涉及預(yù)警裝置技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種玉米漬澇災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警裝置,包括監(jiān)測箱,所述監(jiān)測箱的下表面固定安裝有插筒,所述插筒的頂端貫穿監(jiān)測箱的底壁與其內(nèi)部相連通。本發(fā)明第二浮頭帶動擠桿擠壓空心柱頂端的空氣,然后空氣通過氣筒和氣管進(jìn)入到氣缸的內(nèi)部,...
      • 本發(fā)明涉及一種基于自監(jiān)督表征學(xué)習(xí)的人臉分析方法及系統(tǒng),該方法包括:1)從數(shù)據(jù)集中獲取人臉圖像,并對人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理;2)構(gòu)建自監(jiān)督的局部到全局掩碼蒸餾網(wǎng)絡(luò)模型來提取通用人臉表征;其中,通過在線局部編碼器提取可見局部特征Token序列,通過...
      • 本發(fā)明涉及一種基于面部識別的智能鎖安全管理方法及系統(tǒng),包括以下步驟,對用戶面部進(jìn)行多角度圖像采集,得到面部原始圖像;對所述面部原始圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償和圖像增強(qiáng)處理,得到面部特征圖像組;基于面部特征圖像組進(jìn)行三維重建和微表情提取,得到面部微表情...
      • 本發(fā)明涉及茶葉病害檢測領(lǐng)域,具體涉及一種基于輕量化YOLOv8模型的茶葉病害檢測方法。技術(shù)方案包括:采集多種類型的茶葉病害圖像;對采集的多種類型的茶葉病害圖像進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理包括光照歸一化、幾何增強(qiáng)、光照增強(qiáng)、自適應(yīng)直方圖均衡化、多尺度R...
      • 本公開涉及一種隧道滲水檢測識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中,隧道滲水檢測識別方法包括:構(gòu)建包含多環(huán)境、多隧道類型及多滲水類型的紅外滲漏圖像樣本數(shù)據(jù)庫;基于樣本數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練融合多格式的深度學(xué)習(xí)模型;通過模型對隧道襯砌濕痕圖像進(jìn)行像素級實(shí)例分割,...
      • 本發(fā)明提供了一種面向eVTOL野外環(huán)境的深度學(xué)習(xí)特征提取方法,包括:基于合成數(shù)據(jù),對特征檢測模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練;基于圖像顯著性檢測方法,對真實(shí)野外下視訓(xùn)練圖像進(jìn)行自動標(biāo)注;利用已標(biāo)注特征點(diǎn)的真實(shí)野外下視訓(xùn)練圖像,對特征提取模型進(jìn)行訓(xùn)練;將eVT...
      • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的常綠闊葉林植被區(qū)劃方法及系統(tǒng),方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的遙感數(shù)據(jù);根據(jù)遙感數(shù)據(jù)將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個植被地區(qū);對每個植被地區(qū)的常綠闊葉林密度進(jìn)行核密度分析生成核密度表面場,并根據(jù)核密度表面場和對應(yīng)區(qū)域的建群種組成特...
      • 本發(fā)明涉及工業(yè)視覺技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種雙目視覺測量系統(tǒng)中攝像機(jī)參數(shù)在線調(diào)整方法。該方法包括以下步驟:獲取攝像機(jī)位置數(shù)據(jù),并調(diào)整相機(jī)間距以設(shè)定立體基線,得到立體基線數(shù)據(jù);基于攝像機(jī)位置數(shù)據(jù)采集標(biāo)定圖像,并基于標(biāo)定圖像以及立體基線數(shù)據(jù)執(zhí)行雙目...
      • 本發(fā)明公開了一種基于RGB?D相機(jī)的磁共振掃描平面跟蹤處理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和產(chǎn)品,涉及磁共振掃描跟蹤領(lǐng)域,包括:獲取包含ArUco標(biāo)記的RGB?D相機(jī)數(shù)據(jù);對RGB?D相機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行ArUco標(biāo)記的檢測與點(diǎn)云分割,得到標(biāo)記點(diǎn)云;對標(biāo)記點(diǎn)云進(jìn)行...
      • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種視覺輔助下的氣缸組件質(zhì)檢方法及系統(tǒng),該方法包括:采集氣缸組件表面上各部件區(qū)域的所有幀圖像,計算每幀圖像的結(jié)構(gòu)差異度、分解層數(shù),采用小波變換算法,得到每個尺度下各方向的小波系數(shù)和子帶能量;確定每個尺度下...
      • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的偏光片缺陷檢測方法及系統(tǒng),通過獲取待檢測偏光片對應(yīng)的初始圖像數(shù)據(jù)集合,通過圖像預(yù)處理及特征提取操作從所述初始圖像數(shù)據(jù)集合中提取所述偏光片表面圖像中的缺陷候選區(qū)域特征和所述偏光片表面的紋理分布特征;將所述缺陷候選區(qū)...
      • 本發(fā)明公開了一種基于跨模態(tài)提示學(xué)習(xí)與視覺引導(dǎo)的印刷電路板缺陷檢測方法及系統(tǒng),包括以下步驟:獲取無缺陷PCB圖像樣本,得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;構(gòu)建初始印刷電路板檢測模型;使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對初始印刷電路板檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到印刷電路板檢測模型;使用印刷...
      • 本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體提供一種紅外弱小目標(biāo)檢測方法,對獲取的兩幀紅外弱小目標(biāo)圖像A和圖像B進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),并分別進(jìn)行特征提取,對應(yīng)獲得特征層A1、特征層A2、特征層A3和特征層B1、特征層B2、特征層B3,通過拼接、局部對比度計算、...
      • 本申請公開面板灰塵與缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及圖像識別領(lǐng)域。通過AOI機(jī)臺拍攝待測面板在測試光源下的報點(diǎn)光照圖和無光源下的報點(diǎn)無光圖,識別報點(diǎn)光照圖中包含的所有疑似缺陷點(diǎn);進(jìn)而從兩個報點(diǎn)圖中裁剪出光照待檢子圖和無光待檢子圖,并...
      • 本申請公開了一種機(jī)床齒條缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括以下步驟:獲取目標(biāo)齒條的端面圖像;目標(biāo)齒條為弧形齒條,弧形齒條的圓弧面分布有多個齒牙,端面圖像中包含有多個齒牙端面的輪廓信息;根據(jù)端面圖像,識別是否存在第一缺陷特征;第一缺陷特征為...
      • 本發(fā)明提供了工業(yè)AI質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域的一種基于改進(jìn)RT?DETR的PCBA焊點(diǎn)缺陷檢測方法及系統(tǒng),方法包括:步驟S1、獲取大量的歷史PCBA焊點(diǎn)圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集;步驟S2、基于特征提取層、特征融合層以及預(yù)測輸出層創(chuàng)建焊點(diǎn)缺陷檢測模型;步驟S3、將...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于壓縮感知驅(qū)動的可自適應(yīng)圖像超分辨率重建方法,本發(fā)明設(shè)計了可訓(xùn)練的壓縮感知采樣模塊,用于對輸入圖像進(jìn)行稀疏觀測壓縮,該模塊支持端到端聯(lián)合訓(xùn)練,具有數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化能力。隨后通過圖像先驗(yàn)分析模塊對壓縮圖像...
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