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          • 本申請實(shí)施例公開了一種車輛全景影像獲取方法及系統(tǒng),涉及全景影像技術(shù)領(lǐng)域,所述車輛全景影像獲取方法包括:在車輛上的圖像采集裝置的位姿發(fā)生變化的情況下,基于使所述圖像采集裝置發(fā)生變化的目標(biāo)裝置的實(shí)時(shí)狀態(tài)值、所述目標(biāo)裝置與所述圖像采集裝置之間的位...
          • 本申請公開了一種點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取待處理的點(diǎn)云數(shù)據(jù);所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)包括多個點(diǎn)云點(diǎn);對每個點(diǎn)云點(diǎn)進(jìn)行平面擬合處理,以獲得每個點(diǎn)云點(diǎn)的法向量;對每個點(diǎn)云點(diǎn)的法向量進(jìn)行特征分析處理,以獲得所...
          • 本申請涉及一種帶缺陷圖像的生成方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),方法包括:獲取帶缺陷樣本圖、無缺陷樣本圖、樣本控制條件以及樣本指令,其中,樣本控制條件用于指示帶缺陷樣本圖中的缺陷背景、缺陷位置和缺陷形態(tài),樣本指令用于描述缺陷的主類別和子類別;...
          • 本發(fā)明公開了一種基于空間坐標(biāo)的異形百葉窗片段拼接繪圖方法,涉及智能構(gòu)造領(lǐng)域,該方法通過使用激光雷達(dá)掃描設(shè)備獲取窗面初始點(diǎn)云,并建立局部空間坐標(biāo)系下的三維點(diǎn)集表示,隨后執(zhí)行包括邊界邊緣識別、突變點(diǎn)檢測和結(jié)構(gòu)分段在內(nèi)的多層次邊界點(diǎn)提取流程,構(gòu)建...
          • 本發(fā)明公開了一種互反射環(huán)境下的數(shù)字光柵投影三維重建方法,該方法包括:確定相移圖像的第一頻率和第二頻率以及標(biāo)記條紋周期的格雷碼圖像,分別生成第一組多步相移圖像和第二組多步相移圖像,并向物體表面投射;捕獲物體表面反射并調(diào)制后的條紋圖像,基于第一...
          • 本發(fā)明實(shí)施例公開了基于海洋溫鹽剖面的三維溫鹽場反演方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取觀測點(diǎn)所對應(yīng)的觀測剖面文件,并提取關(guān)鍵信息,關(guān)鍵信息包括經(jīng)緯度、時(shí)間及溫鹽剖面,溫鹽剖面包括溫度剖面及鹽度剖面;加載預(yù)先訓(xùn)練好的智能重構(gòu)模型;當(dāng)觀測點(diǎn)位于預(yù)設(shè)的建模...
          • 本發(fā)明提出一種道路病害分布可視化方法及系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊通過移動檢測車搭載的工業(yè)相機(jī)、三維激光掃描儀及組合導(dǎo)航裝置,實(shí)時(shí)采集病害數(shù)據(jù),并進(jìn)行時(shí)空同步與預(yù)處理;病害分析模塊基于位置數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)空間對齊,通過語義分割識別圖像中的病害邊界...
          • 本發(fā)明公開了一種基于信息融合的紅外弱小目標(biāo)檢測方法及裝置,涉及圖像處理領(lǐng)域。方法包括:將待檢測的熱紅外圖像序列連續(xù)的圖像幀構(gòu)造為時(shí)空張量;設(shè)計(jì)基于多頭自注意力機(jī)制的時(shí)空特征提取網(wǎng)絡(luò),用于提取時(shí)空張量的時(shí)空信息;設(shè)計(jì)基于解碼器的分層背景重構(gòu)網(wǎng)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N露天礦運(yùn)輸?shù)缆贩指罘椒ā⒀b置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,利用訓(xùn)練完成的道路分割模型分割露天礦運(yùn)輸?shù)缆罚耗P秃p分支編碼器、Transformer編碼模塊、道路多尺度特征提取模塊及漸進(jìn)式上采樣模塊。雙分支編碼器...
          • 本發(fā)明涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種自適應(yīng)多閾值圖像分割方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過獲取多個待分割圖像,選擇多個代表圖像,確定區(qū)別目標(biāo)和多個未知目標(biāo);在多個代表圖像中,對區(qū)別目標(biāo)和多個未知目標(biāo)進(jìn)行特征識別與比較分析,計(jì)算多個特征比較相似值;...
          • 本發(fā)明提供一種光伏板智能安裝機(jī)器人的光伏板定位識別方法及系統(tǒng),涉及光伏設(shè)備安裝技術(shù)領(lǐng)域。該方法融合高清攝像頭多光譜圖像采集、可變形卷積核動態(tài)調(diào)節(jié)、激光測距與慣性數(shù)據(jù)融合,通過多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與智能優(yōu)化的算法,有效補(bǔ)償遮擋和反光引起的幾何畸變,...
          • 本發(fā)明公開一種道路路基塌陷的自動檢測方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。將道路待檢測路基區(qū)域的地質(zhì)雷達(dá)圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像后劃分為多個網(wǎng)格圖像;統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格圖像中像素點(diǎn)的LTP特征值;將LTP特征值分解,得到網(wǎng)格圖像中每個像素點(diǎn)對應(yīng)的第一、二LBP...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N工件型號識別方法和裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),其中,該方法包括:獲取待識別工件的待識別圖像;將待識別圖像與至少一個候選融合特征向量進(jìn)行匹配,得到匹配結(jié)果,其中,對于任意一個候選融合特征向量,候選融合特征向量對應(yīng)于唯一的工件型號...
          • 本發(fā)明涉及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與工業(yè)安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,尤其為一種基于多源感知的AR眼鏡危險(xiǎn)狀態(tài)動態(tài)標(biāo)注方法及系統(tǒng),通過深度攝像頭、氣體傳感器等多源設(shè)備同步采集深度圖像、氣體濃度等數(shù)據(jù);經(jīng)改進(jìn)的危險(xiǎn)目標(biāo)檢測模型提取旋轉(zhuǎn)不變點(diǎn)云特征,融合多模態(tài)數(shù)據(jù)生成動態(tài)...
          • 本申請涉及一種輪轂缺陷的檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的缺陷檢測模型;其中,缺陷檢測模型包括設(shè)置有Transformer結(jié)構(gòu)的編碼器,Transformer結(jié)構(gòu)內(nèi)設(shè)置有多頭注意力機(jī)制,多頭注意力機(jī)制中包含初始...
          • 本申請?zhí)峁┘谞钕贋V泡病灶分割模型訓(xùn)練方法、分割方法及設(shè)備,涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,訓(xùn)練方法包括:針對甲狀腺濾泡性灰度超聲圖像的各個圖像塊分別執(zhí)行基于對比度限制的對比度增強(qiáng)處理;將各個對比度增強(qiáng)塊進(jìn)行合并及邊緣平滑過渡處理以得到增強(qiáng)圖像樣本;采...
          • 本發(fā)明公開了一種用于無人機(jī)目標(biāo)識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精簡優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于無人機(jī)端側(cè)目標(biāo)檢測識別領(lǐng)域。其具體步驟如下:從無人機(jī)端側(cè)平臺獲取覆蓋工作場景和目標(biāo)種類的視頻數(shù)據(jù);將視頻數(shù)據(jù)回傳至云端,由開放詞匯視覺大模型進(jìn)行推理,標(biāo)定目標(biāo)類別;將標(biāo)定結(jié)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的林分樹種識別方法及系統(tǒng),所述方法包括以下步驟:獲取數(shù)據(jù),所述數(shù)據(jù)包括林地遙感影像數(shù)據(jù)和地面數(shù)據(jù);對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;構(gòu)建雙路徑CBAM?UNet網(wǎng)絡(luò)模型;將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入所述雙路徑CBAM?U...
          • 本發(fā)明公開林下種植技術(shù)領(lǐng)域的基于多源遙感影像融合的種植朝鮮淫羊藿區(qū)域識別方法,步驟包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的多源遙感數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理、基于預(yù)處理后的多源遙感數(shù)據(jù),提取與朝鮮淫羊藿林下種植相關(guān)的多源特征數(shù)據(jù)、對提取的多源特征進(jìn)行融合,并將融合的多...
          • 本申請涉及滑坡地質(zhì)識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種水庫庫區(qū)滑坡地質(zhì)災(zāi)害識別方法及系統(tǒng),該方法包括:采集各時(shí)間點(diǎn)水庫庫區(qū)的SAR圖像以及DEM數(shù)據(jù);將相鄰時(shí)間點(diǎn)的SAR圖像組成主從SAR影像,獲取主從SAR影像的干涉圖,將主從SAR影像的干涉圖劃分...
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