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          • 本發(fā)明提供了一種超聲圖像血管檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:獲取超聲血管圖像并進行預處理;確定不同尺度下超聲血管圖像的局部方向場主特征向量;構(gòu)建不同尺度下的方向自適應的雙線結(jié)構(gòu)核;獲得血管增強圖像;基于血管增強圖像獲得血管檢測結(jié)果。本發(fā)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于長短時保留預測軌跡的軌跡管理方法,涉及3D多目標跟蹤領(lǐng)域,包括:S1、在基于點云數(shù)據(jù)檢測的3D多目標跟蹤中,對于輸入的當前幀檢測目標,使用3D卡爾曼濾波算法得到預測軌跡;S2、通過軌跡管理模塊進行關(guān)聯(lián)匹配,若匹配成功,則...
          • 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)預處理和裂縫檢測提取裂縫輪廓后,利用差分幾何計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指數(shù)R?CGRI以表征裂縫對下陷變...
          • 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算方法,應用自組織神經(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性,保證超挖方量計算的準確性和可靠性,集成GIS與克里金插值...
          • 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行時間差分處理,得到一階時間梯度數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)驅(qū)動的游戲3D美術(shù)資源風格化生成方法,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)風格...
          • 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)進行匹配對準及融合,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...
          • 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、模型訓練和模型應用。數(shù)據(jù)處理包括對三維模型進行渲染,生成6個不同角度的RGB圖片,并采用隨機燈光變量以增加場景多樣性,同時渲染對應的深度圖和法線圖。模型訓練包括基于擴散模...
          • 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、模型訓練和模型應用。數(shù)據(jù)處理包括對三維模型進行多尺度點云采樣,從高到低分為三個層次,以捕捉模型輪廓特征;同時統(tǒng)計模型的長、寬、高,量化為長方體并采樣為8維稀疏點云,作為條件輸...
          • 本發(fā)明公開了一種基于自適應邊緣晶格排列調(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的影響,動態(tài)確定邊緣晶格點之間的虛擬彈簧對應的彈簧剛度系數(shù)與阻尼系數(shù),通過計算每個邊緣晶格點受的...
          • 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;融合多個滑體三維模型、滑坡專業(yè)監(jiān)測三維模型和滑坡治理...
          • 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),對與兩個不同視角對應的原始圖像進行特征提取,得到每個視角的目標特征圖;針對每個視角,對另一視角的目標特征圖進行...
          • 本申請公開的基于人工智能的煤礦掘進導航仿真孿生方法與系統(tǒng),涉及電數(shù)字數(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作業(yè)規(guī)程文檔,并提取掘進內(nèi)容;采用AI智能工具基于提取的掘進內(nèi)容校驗煤礦掘進作業(yè)規(guī)程文檔是否完善,得到校驗結(jié)果;當校驗...
          • 本申請?zhí)峁┠繕藱z測方法、裝置、計算設(shè)備及存儲介質(zhì),所述目標檢測方法包括: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...
          • 本發(fā)明公開了一種基于目標檢測的血管通路病變識別方法及系統(tǒng),涉及醫(yī)學圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,包括,根據(jù)心電圖信號進行心動周期相位劃分,并計算血管DSA圖像序列相鄰幀間的位移矢量場,構(gòu)建運動補償模型,生成穩(wěn)定DSA序列;通過U?Net分割模型將穩(wěn)定D...
          • 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)線實時監(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)該排列方向計算圖像中各像素點的邊緣點概率;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...
          • 本公開提供了一種面向小目標的目標檢測網(wǎng)絡(luò)及其訓練方法、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Transform...
          • 本申請涉及一種端到端脈沖星候選體識別方法、裝置、計算機設(shè)備。所述方法包括:獲取脈沖星候選體信號對應的原始脈沖星候選圖像,對原始脈沖星候選圖像進行增強處理,得到脈沖星候選圖像;對脈沖星候選圖像中子圖進行標注,構(gòu)建用于識別脈沖星信號類型的目標數(shù)...
          • 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;獲取預設(shè)候選體數(shù)據(jù)集,對預設(shè)候選體數(shù)據(jù)集中各脈沖星候選體樣本圖像進行子圖切分處理,得到目標子圖數(shù)據(jù)集;對目標子圖數(shù)據(jù)集進行標注處理,構(gòu)建標注后的目標子圖數(shù)據(jù)集;利用標注后的目...
          • 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行預處理,構(gòu)建用于網(wǎng)絡(luò)訓練的降分辨率與全分辨率樣本庫;然后采用監(jiān)督?無監(jiān)督并行學習策略,構(gòu)建波段自引導注意力模塊、跨分辨率跨通道交互學習模塊、多尺度殘差...
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