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          • 本申請(qǐng)公開了一種元宇宙商品推介方法、裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,本申請(qǐng)涉及元宇宙技術(shù)領(lǐng)域,其中,元宇宙商品推介方法包括:獲取元宇宙內(nèi)的用戶行為數(shù)據(jù),將所述用戶行為數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)的虛擬形象生成模型,獲得目標(biāo)虛擬形象和所述目標(biāo)虛擬形象對(duì)應(yīng)的目...
          • 本發(fā)明公開了一種層級(jí)化鏈片混合區(qū)塊鏈架構(gòu),利用層級(jí)化架構(gòu)特性和確定性事務(wù)處理技術(shù),解決了傳統(tǒng)方法在跨片交易處理過(guò)程中協(xié)調(diào)開銷大和協(xié)調(diào)擴(kuò)展難的問(wèn)題。本發(fā)明利用確定性方案處理跨片交易,使得涉及跨片交易的分片只需互相傳輸一次讀寫集即可確定性的各自...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種光譜處理芯片的構(gòu)建方法及光譜處理芯片,該芯片包括濾光層和圖像傳感器,其中:濾光層由多個(gè)調(diào)制單元構(gòu)成,多個(gè)調(diào)制單元附著在圖像傳感器的表面,多個(gè)調(diào)制單元和圖像傳感器共同作用用于對(duì)入射的自然光譜圖像進(jìn)行特征向量...
          • 本公開提供一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備、芯片及存儲(chǔ)介質(zhì),方法包括:獲取第一圖像和第二圖像,第一圖像為內(nèi)容參照?qǐng)D,第二圖像為色彩參照?qǐng)D;對(duì)第一圖像進(jìn)行第一處理,以得到多個(gè)子圖像,多個(gè)子圖像具有不同頻帶信息,多個(gè)子圖像包括第一子圖像和至少一...
          • 本申請(qǐng)公開了一種生成長(zhǎng)截圖的方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì),應(yīng)用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法中,在一次長(zhǎng)截圖任務(wù)中,對(duì)兩幀相鄰的圖像中匹配的初始特征點(diǎn)對(duì),基于兩階段的矯正——分組矯正和相似度矯正,獲得能夠準(zhǔn)確反映兩幀圖像交界面的目標(biāo)特征點(diǎn)對(duì)集...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N紅外圖像的增強(qiáng)方法、裝置和電子設(shè)備,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:在對(duì)紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)時(shí),可以對(duì)紅外圖像對(duì)應(yīng)的源直方圖進(jìn)行直方圖校正,得到對(duì)應(yīng)的加權(quán)直方圖;基于源直方圖確定紅外圖像中灰度分布的偏態(tài)類型,并基于偏態(tài)類型對(duì)源直...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例適用于醫(yī)療圖像技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種磁共振圖像處理方法和重建方法,該方法包括:獲取目標(biāo)對(duì)象的多層第一混疊圖像,以及獲取目標(biāo)對(duì)象的多個(gè)第一單層圖像;對(duì)第一單層圖像依次進(jìn)行平移和混疊處理,得到第二混疊圖像;第一混疊圖像與第二混疊圖像的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品;方法包括:對(duì)輸入圖像進(jìn)行光感參數(shù)預(yù)測(cè)處理,得到輸入圖像的光感參數(shù);從候選光感參數(shù)與候選期望色溫的對(duì)應(yīng)關(guān)系中,確定光感參數(shù)對(duì)應(yīng)的期望色溫;確定輸入圖像的當(dāng)前色溫...
          • 本發(fā)明涉及缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的光伏支架缺陷檢測(cè)的方法及系統(tǒng),包括:對(duì)支架圖像進(jìn)行圖像修正處理,得到修正支架圖像,對(duì)修正支架圖像進(jìn)行平滑處理,得到平滑支架圖像,對(duì)平滑支架圖像進(jìn)行背景分割處理,得到前景支架圖像;對(duì)前景支架圖像...
          • 本申請(qǐng)公開了圖形的渲染方法、裝置及設(shè)備,屬于圖形處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:電子設(shè)備獲取用于生成圖形的第一參數(shù),第一參數(shù)用于表征圖形的圓角曲線部分,第一參數(shù)可以包括圓角半徑、直線夾角、圓度參數(shù)和延伸度參數(shù)。電子設(shè)備根據(jù)圓角半徑、直線夾角、圓...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像編輯方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),屬于人工智能領(lǐng)域。本申請(qǐng)可以獲取包括待編輯區(qū)域的待編輯圖像和具有編輯對(duì)象的示例圖像;從示例圖像中分割編輯對(duì)象所在的對(duì)象區(qū)域,并將對(duì)象區(qū)域融合至待編輯圖像的待編輯區(qū)域,得到初...
          • 本公開關(guān)于一種三維曲面渲染方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,所述三維曲面渲染方法,包括:讀取道路中心線信息和道路邊緣信息;道路中心線信息和道路邊緣信息確定渲染所需的形狀點(diǎn)數(shù)量;再基于道路中心線信息、道路邊緣信息和形狀點(diǎn)數(shù)量生成頂點(diǎn),通過(guò)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于旋轉(zhuǎn)掃描裝置的建模平臺(tái)及建模方法,裝置包括底座、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)模塊、激光雷達(dá)和軟件處理器;建模方法為:激光雷達(dá)以設(shè)定方位角值掃描被測(cè)物,獲得被測(cè)物點(diǎn)云數(shù)據(jù);軟件處理器讀取點(diǎn)云數(shù)據(jù),創(chuàng)建多個(gè)點(diǎn)云輪廓,相鄰輪廓之間構(gòu)造三角網(wǎng);合并構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于脊柱信息的脊柱側(cè)彎程度評(píng)估預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng),該方法包括:對(duì)脊柱數(shù)據(jù)和脊柱全長(zhǎng)X線圖片進(jìn)行分類處理,確定脊柱側(cè)彎類型并生成患者脊柱側(cè)彎數(shù)據(jù),根據(jù)所述脊柱側(cè)彎類型和所述患者脊柱側(cè)彎數(shù)據(jù),確定脊柱側(cè)彎運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練數(shù)據(jù),生成脊柱運(yùn)動(dòng)訓(xùn)...
          • 本申請(qǐng)涉及一種脂肪分布確定方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括:獲取檢測(cè)對(duì)象的同相位圖像和反相位圖像;根據(jù)所述同相位圖像和所述反相位圖像,得到所述檢測(cè)對(duì)象的水分布圖像和脂肪分布圖像;根據(jù)所述水分布圖像和所述脂肪分布圖像,確定所述檢...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品;本申請(qǐng)實(shí)施例可應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,方法包括:基于多個(gè)圖像的圖像內(nèi)容特征,獲取與每個(gè)圖像通道對(duì)應(yīng)的特征分布參數(shù),針對(duì)每個(gè)圖像內(nèi)容特征,基于與每個(gè)圖像通道對(duì)應(yīng)的...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像處理模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置及設(shè)備,屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括多層第一網(wǎng)絡(luò)模塊和第二網(wǎng)絡(luò)模塊;通過(guò)多層第一網(wǎng)絡(luò)模塊對(duì)樣本圖像進(jìn)行特征提取,得到各層第一網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的第一圖像...
          • 本申請(qǐng)公開了一種標(biāo)簽排序模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品,可以應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)場(chǎng)景,以及可以應(yīng)用于預(yù)訓(xùn)練模型、自適應(yīng)計(jì)算等大模型場(chǎng)景;本申請(qǐng)通過(guò)待訓(xùn)練的標(biāo)簽排序模型,對(duì)待排序視頻標(biāo)簽...
          • 本發(fā)明公開了一種頭盔佩戴檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),基于視頻得到待檢測(cè)幀圖像,對(duì)待檢測(cè)幀圖像進(jìn)行區(qū)域檢測(cè),得到目標(biāo)對(duì)象區(qū)域、待檢測(cè)幀圖像中多個(gè)初始車輛的第一坐標(biāo)數(shù)據(jù)和目標(biāo)對(duì)象的第二坐標(biāo)數(shù)據(jù),對(duì)目標(biāo)對(duì)象區(qū)域進(jìn)行頭盔佩戴檢測(cè),得到頭盔佩戴檢...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于BEV的障礙物檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備、移動(dòng)工具及介質(zhì),其中,方法包括:提取目標(biāo)圖像中的近距離深度信息、遠(yuǎn)距離深度信息以及特征信息;根據(jù)內(nèi)外參數(shù)將近距離深度信息、遠(yuǎn)距離深度信息以及特征信息投影到BEV空間中,得到BEV網(wǎng)格;遍...
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