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          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N細(xì)胞檢測(cè)和捕獲方法及裝置,用以提高細(xì)胞檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確率。該方法包括:第一設(shè)備獲取細(xì)胞圖像,細(xì)胞圖像包括細(xì)胞的明場(chǎng)圖、微分干涉圖或相位圖中的至少一項(xiàng),其中,明場(chǎng)圖用于指示細(xì)胞的顏色信息,微分干涉圖用于指示細(xì)胞的輪廓信息,相位圖...
          • 凝集紅細(xì)胞團(tuán)參數(shù)、檢測(cè)方法及其識(shí)別AI訓(xùn)練方法和裝置中,血液樣本經(jīng)過預(yù)處理,獲得鏡檢樣本;鏡檢樣本為懸濁液,讓紅細(xì)胞懸浮在液體中;鏡檢樣本平鋪;拍攝平鋪的鏡檢樣本,獲得鏡檢樣本圖像;對(duì)鏡檢樣本圖像中的凝集紅細(xì)胞團(tuán)進(jìn)行識(shí)別與標(biāo)注,進(jìn)行AI訓(xùn)練...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取第一圖像,第一圖像中包括待識(shí)別的對(duì)象;對(duì)第一圖像中該對(duì)象所在的區(qū)域進(jìn)行擾動(dòng),得到第二圖像;通過圖像識(shí)別模型分別對(duì)第一圖像和第二圖像進(jìn)行識(shí)別,得到第...
          • 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...
          • 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)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)視覺技術(shù)、自動(dòng)語音識(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)通過待訓(xùn)練的標(biāo)簽排序模型,對(duì)待排序視頻標(biāo)簽...
          • 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)?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)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...
          • 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)?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┮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)公開了一種生成長截圖的方法、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...
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