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          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于預(yù)制構(gòu)件表面氣孔區(qū)域分布分析的施工質(zhì)量評估方法,該方法包括:獲取預(yù)制構(gòu)件灰度圖像;按預(yù)設(shè)步長擴展各像素點的初始鄰域窗口,滿足擴展終止條件時確定目標鄰域窗口;量化目標鄰域窗口中像素分布的幾何對稱性,...
          • 本發(fā)明提供了一種軌道扣件彈條異位視覺檢測方法、系統(tǒng)及裝置,涉及軌道扣件檢測技術(shù)領(lǐng)域,方法包括采集軌道全景俯視圖;根據(jù)預(yù)設(shè)的標準扣件間距,將軌道全景俯視圖裁剪為單元扣件圖像;依據(jù)扣件在軌道全景俯視圖中的順序,對每個扣件進行編號;基于單元扣件圖...
          • 本發(fā)明屬于工業(yè)檢測與逆向工程技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于掃描點云的導管檢測方法,包括:動態(tài)自校準光學系統(tǒng),獲取測量管初始點云;對初始點云分割處理,形成完整管型;通過相鄰圓柱軸線傾角變化區(qū)分直線段與折彎段,利用折彎點ICP算法對齊折彎點并獲取...
          • 本發(fā)明提供消化道早癌病灶檢測模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì),該方法包括步驟:構(gòu)建多模態(tài)內(nèi)鏡圖像數(shù)據(jù)集并在各模態(tài)下訓練早癌病灶檢測模型;訓練任意內(nèi)鏡模態(tài)之間可相互轉(zhuǎn)換的生成模型;生成模型評估及優(yōu)化;篩選對應(yīng)匹配的內(nèi)鏡模態(tài)圖像;生成模型補足缺失...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于SAM的多任務(wù)腦膠質(zhì)瘤自動分割與IDH基因分型方法,實現(xiàn)分割與分型任務(wù)的協(xié)同優(yōu)化。該方法包括:獲取腦膠質(zhì)瘤多模態(tài)MRI影像數(shù)據(jù)集;對數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理,得到預(yù)處理后的標準化數(shù)據(jù)集,并按照預(yù)設(shè)比例,將標準化數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和...
          • 本發(fā)明公開了用于智能實體麻將的三維定位方法及系統(tǒng),涉及麻將識別技術(shù)領(lǐng)域。該用于智能實體麻將的三維定位方法,包括以下步驟:輸送帶輸送影響程度監(jiān)測;輸送通道輸送準確性監(jiān)測;三維圖像定位準確性監(jiān)測。本發(fā)明通過進行輸送帶輸送影響程度評估以判斷是否進...
          • 本發(fā)明公開了一種空中錐套目標檢測與定位方法,屬于目標跟蹤與定位技術(shù)領(lǐng)域;本發(fā)明提出一種空中錐套目標跟蹤與定位方法;首先,通過在錐套上安裝近紅外LED燈珠以及在相機鏡頭上安裝紅外濾光片,完成紅外目標圖像采集。然后,提出一種改進的YOLOv11...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多級級聯(lián)與全局?局部融合的磁共振成像數(shù)據(jù)重建方法,它屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1.對采集到的欠采樣k空間數(shù)據(jù)執(zhí)行逆傅里葉變換得到零填充圖像;S2.進行正則化或分通道處理;S3.圖像輸入多級級聯(lián)網(wǎng)絡(luò),級聯(lián)塊內(nèi)的...
          • 本申請涉及一種投燈像素圖生成應(yīng)用方法及裝置、設(shè)備與介質(zhì),所述方法包括:基于用戶輸入文本,確定待生成的投燈像素圖的圖像解析信息,圖像解析信息包括類型描述信息和內(nèi)容描述信息;識別類型描述信息所屬的類簇,當屬于第一類簇時,調(diào)用端到端生成模型根據(jù)類...
          • 本發(fā)明公開了一種檢測鋼渣單顆粒破碎特征的方法,涉及固廢材料顆粒檢測技術(shù)領(lǐng)域,基于形態(tài)效應(yīng)對于鋼渣單顆粒破碎強度的影響,通過不同加載速率和設(shè)定的量化形態(tài)條件下開展鋼渣單顆粒破碎檢測,得到單顆粒破碎模式和破碎能量,并采用Weibull分布分析顆...
          • 本發(fā)明公開了一種基于重要光線篩選的快速雙反射非視域成像方法,該方法包括:基于NLOS場景對采樣系統(tǒng)進行標定,確定待重建空間的尺寸;改變激光光路照明隱藏空間,獲取主動照明產(chǎn)生的陰影圖像,基于標定信息對陰影圖像進行處理,得到三維坐標下的位姿與陰...
          • 本發(fā)明涉及海底線性目標探測模型的構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種自適應(yīng)語義分割海底線性目標探測模型的構(gòu)建方法。所述方法包括以下步驟:獲取海底場景原始圖像數(shù)據(jù),并提取第一特征點與第二特征點,分析其間的結(jié)構(gòu)響應(yīng)差異;基于結(jié)構(gòu)響應(yīng)差異,計算連接路徑的線...
          • 本申請涉及設(shè)備故障檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種智慧水站的故障檢測方法、系統(tǒng)及裝置,本申請?zhí)岢龅姆椒ㄓ糜诎ǜ⊥脖倔w、導軌、升降模組及視覺采集組件的裝置中,通過位置檢測組件與第一圖像傳感器聯(lián)合判斷是否存在異常響應(yīng);若滿足進入故障識別條件,基于響...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于機器視覺的用戶運動視頻圖像增強方法及系統(tǒng),其方法包括:獲取運動視頻的穩(wěn)定坐標;根據(jù)視頻幀的清晰度的變化規(guī)律,將運動視頻分為若干視頻分段;基于姿態(tài)估計算法和標準骨骼模型,獲取各視頻幀的節(jié)點坐標和虛擬...
          • 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種面向航空領(lǐng)域的圖像識別工具控制系統(tǒng),系統(tǒng)包括光照姿態(tài)識別模塊、輪廓連貫篩選模塊、時間響應(yīng)提取模塊、置信波動標記模塊、采集幀保留模塊。本發(fā)明中,依據(jù)圖像幀的姿態(tài)與光照變化篩選穩(wěn)定區(qū)域,結(jié)合邊緣灰度聚集特征...
          • 本發(fā)明公開了一種自動裁剪與校正的機載高光譜數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng),自動航跡裁剪技術(shù)通過對GPS軌跡數(shù)據(jù)進行算法分析,結(jié)合經(jīng)緯度、航向、海拔高度等信息實現(xiàn)有效航帶提取與裁剪,一方面能去除冗余光譜數(shù)據(jù),大幅減少后續(xù)計算量,顯著提升數(shù)據(jù)處理速度,解決...
          • 本發(fā)明公開了一種基于點云模型的桿塔金具的屬性賦能方法與系統(tǒng),包括如下步驟:采集桿塔場景的三維點云數(shù)據(jù),并執(zhí)行預(yù)處理;提取目標點云區(qū)域,并執(zhí)行語義分割和實例提取,生成金具點云集合及對應(yīng)的幾何屬性向量;提取每個金具點云的特征,構(gòu)建多模態(tài)特征張量...
          • 一種基于無人機圖像分析的高速公路路面病害檢測方法及系統(tǒng),涉及一般的圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,在該方法中,控制無人機采集初始路面圖像;基于初始路面圖像及灰度分析確定環(huán)境干擾區(qū)域;控制無人機對環(huán)境干擾區(qū)域采集補充路面圖像;根據(jù)預(yù)設(shè)夾角將初始路面圖像與補...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于圖像識別的固體垃圾智能分揀系統(tǒng)。本發(fā)明中,通過將圖像中邊緣梯度強度與灰度共生對比度統(tǒng)一映射至同一尺度空間并結(jié)合圖像幀序列進行置信評分路徑構(gòu)建,能夠提升固體垃圾圖像識別中標簽評分的穩(wěn)定性與區(qū)分度,通過評分...
          • 本發(fā)明公開了基于機器視覺的場景自動標定方法分六步:先采集圖像并量化評分,低質(zhì)圖經(jīng)增強重試;再提取目標核心特征,依權(quán)重表判有效性;隨后用至少3個異構(gòu)模型并行推理并校驗結(jié)果;接著對連續(xù)10幀識別結(jié)果做時空及行為一致性校驗,不一致則人工復(fù)核;最后...
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