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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開了一種基于長短時(shí)保留預(yù)測軌跡的軌跡管理方法，涉及3D多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，包括：S1、在基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)檢測的3D多目標(biāo)跟蹤中，對于輸入的當(dāng)前幀檢測目標(biāo)，使用3D卡爾曼濾波算法得到預(yù)測軌跡；S2、通過軌跡管理模塊進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，若匹配成功，則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于路面裂縫曲率特征反演的車轍深度估算方法及系統(tǒng)，該方法通過采集高分辨率路面圖像，經(jīng)預(yù)處理和裂縫檢測提取裂縫輪廓后，利用差分幾何計(jì)算裂縫的最小曲率半徑、曲率變化率等參數(shù)，構(gòu)建車轍裂縫幾何響應(yīng)指數(shù)R?CGRI以表征裂縫對下陷變...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及膨脹土生態(tài)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種道面影響區(qū)挖方地基膨脹土超挖方量計(jì)算方法，應(yīng)用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對膨脹土樣本的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別并剔除異常數(shù)據(jù)，提高膨脹潛勢劃分的科學(xué)性，保證超挖方量計(jì)算的準(zhǔn)確性和可靠性，集成GIS與克里金插值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光聲成像技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種單極性自適應(yīng)光聲層析圖像重建方法，首先，在超聲陣列的相鄰陣元之間插入虛擬陣元，通過插值提高空間采樣率；其次，基于延遲求和算法重建原始光聲圖像；接著，對插值后的通道信號進(jìn)行時(shí)間差分處理，得到一階時(shí)間梯度數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)驅(qū)動(dòng)的游戲3D美術(shù)資源風(fēng)格化生成方法，涉及人工智能與游戲開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：S1、獲取多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)：接收并解析用戶輸入的多種組合數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括但不限于描述角色和場景的自然語言文本、2D概念原畫、參考美術(shù)風(fēng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種多模態(tài)圖像融合的畜類肉品三維重建方法及裝置，其三維重建方法包括：使用多種模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)采集設(shè)備，采集畜類肉品的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；將該結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配對準(zhǔn)及融合，生成該畜類肉品的體數(shù)據(jù)；使用重建模型通過該體數(shù)據(jù)，生成該畜類肉品的三維模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多視角的三維模型生成方法及系統(tǒng)。方法包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用。數(shù)據(jù)處理包括對三維模型進(jìn)行渲染，生成6個(gè)不同角度的RGB圖片，并采用隨機(jī)燈光變量以增加場景多樣性，同時(shí)渲染對應(yīng)的深度圖和法線圖。模型訓(xùn)練包括基于擴(kuò)散模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種可控制的三維模型生成方法及系統(tǒng)。方法包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用。數(shù)據(jù)處理包括對三維模型進(jìn)行多尺度點(diǎn)云采樣，從高到低分為三個(gè)層次，以捕捉模型輪廓特征；同時(shí)統(tǒng)計(jì)模型的長、寬、高，量化為長方體并采樣為8維稀疏點(diǎn)云，作為條件輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)邊緣晶格排列調(diào)整的腫瘤模型生成方法及系統(tǒng)，其涉及腫瘤建模技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明綜合考慮邊緣梯度、曲率、密度等因素對邊緣晶格點(diǎn)的影響，動(dòng)態(tài)確定邊緣晶格點(diǎn)之間的虛擬彈簧對應(yīng)的彈簧剛度系數(shù)與阻尼系數(shù)，通過計(jì)算每個(gè)邊緣晶格點(diǎn)受的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合地層巖性和防治措施的滑坡三維建模方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于滑坡防治信息技術(shù)領(lǐng)域，建模方法，包括：獲得多個(gè)滑體三維模型；獲得滑坡專業(yè)監(jiān)測三維模型和滑坡治理工程三維模型；融合多個(gè)滑體三維模型、滑坡專業(yè)監(jiān)測三維模型和滑坡治理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N室內(nèi)場景表面重建的方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，可以應(yīng)用于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：利用重建模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)，對與兩個(gè)不同視角對應(yīng)的原始圖像進(jìn)行特征提取，得到每個(gè)視角的目標(biāo)特征圖；針對每個(gè)視角，對另一視角的目標(biāo)特征圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開的基于人工智能的煤礦掘進(jìn)導(dǎo)航仿真孿生方法與系統(tǒng)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，該方法包括：采用AI智能工具解析煤礦掘進(jìn)作業(yè)規(guī)程文檔，并提取掘進(jìn)內(nèi)容；采用AI智能工具基于提取的掘進(jìn)內(nèi)容校驗(yàn)煤礦掘進(jìn)作業(yè)規(guī)程文檔是否完善，得到校驗(yàn)結(jié)果；當(dāng)校驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┠繕?biāo)檢測方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述目標(biāo)檢測方法包括：接收模板圖片與待檢測圖片；基于第一骨架網(wǎng)絡(luò)對模板圖片進(jìn)行特征提取，得到模板特征，并基于第二骨架網(wǎng)絡(luò)對待檢測圖片進(jìn)行特征提取，得到待檢測特征；將模板特征作為卷積核，將待檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測的血管通路病變識別方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括，根據(jù)心電圖信號進(jìn)行心動(dòng)周期相位劃分，并計(jì)算血管DSA圖像序列相鄰幀間的位移矢量場，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償模型，生成穩(wěn)定DSA序列；通過U?Net分割模型將穩(wěn)定D...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種散熱器生產(chǎn)線實(shí)時(shí)監(jiān)控方法及系統(tǒng)。該方法包括：采集散熱器表面圖像，基于圖像梯度方向分布確定鰭片排列方向；依據(jù)該排列方向計(jì)算圖像中各像素點(diǎn)的邊緣點(diǎn)概率；在凝聚型層次聚類算法迭代中，結(jié)合待合并簇的空間鄰近度...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種面向小目標(biāo)的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)及其訓(xùn)練方法、檢測方法，包括：編碼器結(jié)構(gòu)和解碼器結(jié)構(gòu)；編碼器結(jié)構(gòu)包括雙分支混合編碼器，包括Transformer編碼器分支和CNN編碼器分支；Transformer編碼器分支包括多個(gè)Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種端到端脈沖星候選體識別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括：獲取脈沖星候選體信號對應(yīng)的原始脈沖星候選圖像，對原始脈沖星候選圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到脈沖星候選圖像；對脈沖星候選圖像中子圖進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建用于識別脈沖星信號類型的目標(biāo)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種脈沖星候選體識別模型構(gòu)建方法及脈沖星候選體識別方法；獲取預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集，對預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集中各脈沖星候選體樣本圖像進(jìn)行子圖切分處理，得到目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集；對目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注處理，構(gòu)建標(biāo)注后的目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集；利用標(biāo)注后的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向光譜未覆蓋波段的遙感影像空?譜融合方法，首先對全色影像與多光譜影像進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的降分辨率與全分辨率樣本庫；然后采用監(jiān)督?無監(jiān)督并行學(xué)習(xí)策略，構(gòu)建波段自引導(dǎo)注意力模塊、跨分辨率跨通道交互學(xué)習(xí)模塊、多尺度殘差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于鄰域幾何嵌入的點(diǎn)云學(xué)習(xí)特征表示方法及裝置。所述方法包括：獲取車輛周圍三維空間環(huán)境的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到初始點(diǎn)特征表示；利用預(yù)先設(shè)置的鄰域確定策略構(gòu)建目標(biāo)點(diǎn)的多尺度鄰域；在多尺度鄰域內(nèi)每個(gè)鄰域中根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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