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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種焦油處理用廢氣泄漏檢測(cè)方法，包括：獲取每個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域在廢氣疑似泄露時(shí)刻下的若干張廢氣監(jiān)測(cè)圖像，從每張廢氣監(jiān)測(cè)圖像中分割出若干個(gè)氣體區(qū)域，獲取每個(gè)氣體區(qū)域經(jīng)過(guò)圖像去霧后的去氣體區(qū)域，根據(jù)每張廢氣監(jiān)測(cè)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種超聲圖像血管檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取超聲血管圖像并進(jìn)行預(yù)處理；確定不同尺度下超聲血管圖像的局部方向場(chǎng)主特征向量；構(gòu)建不同尺度下的方向自適應(yīng)的雙線結(jié)構(gòu)核；獲得血管增強(qiáng)圖像；基于血管增強(qiáng)圖像獲得血管檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于長(zhǎng)短時(shí)保留預(yù)測(cè)軌跡的軌跡管理方法，涉及3D多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，包括：S1、在基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)檢測(cè)的3D多目標(biāo)跟蹤中，對(duì)于輸入的當(dāng)前幀檢測(cè)目標(biāo)，使用3D卡爾曼濾波算法得到預(yù)測(cè)軌跡；S2、通過(guò)軌跡管理模塊進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，若匹配成功，則...
								
            
							
            
							
						
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								      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(guò)采集高分辨率路面圖像，經(jīng)預(yù)處理和裂縫檢測(cè)提取裂縫輪廓后，利用差分幾何計(jì)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(yīng)指數(shù)R?CGRI以表征裂縫對(duì)下陷變...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(jì)算方法，應(yīng)用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)膨脹土樣本的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別并剔除異常數(shù)據(jù)，提高膨脹潛勢(shì)劃分的科學(xué)性，保證超挖方量計(jì)算的準(zhǔn)確性和可靠性，集成GIS與克里金插值...
								
            
							
            
							
						
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								      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(yīng)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(guò)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(duì)插值后的通道信號(hào)進(jìn)行時(shí)間差分處理，得到一階時(shí)間梯度數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)驅(qū)動(dòng)的游戲3D美術(shù)資源風(fēng)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(chǎng)景的自然語(yǔ)言文本、2D概念原畫、參考美術(shù)風(fēng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jìn)行匹配對(duì)準(zhǔn)及融合，生成該畜類肉品的體數(shù)據(jù)；使用重建模型通過(guò)該體數(shù)據(jù)，生成該畜類肉品的三維模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(xùn)練和模型應(yīng)用。數(shù)據(jù)處理包括對(duì)三維模型進(jìn)行渲染，生成6個(gè)不同角度的RGB圖片，并采用隨機(jī)燈光變量以增加場(chǎng)景多樣性，同時(shí)渲染對(duì)應(yīng)的深度圖和法線圖。模型訓(xùn)練包括基于擴(kuò)散模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(xùn)練和模型應(yīng)用。數(shù)據(jù)處理包括對(duì)三維模型進(jìn)行多尺度點(diǎn)云采樣，從高到低分為三個(gè)層次，以捕捉模型輪廓特征；同時(shí)統(tǒng)計(jì)模型的長(zhǎng)、寬、高，量化為長(zhǎng)方體并采樣為8維稀疏點(diǎn)云，作為條件輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)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(duì)邊緣晶格點(diǎn)的影響，動(dòng)態(tài)確定邊緣晶格點(diǎn)之間的虛擬彈簧對(duì)應(yīng)的彈簧剛度系數(shù)與阻尼系數(shù)，通過(guò)計(jì)算每個(gè)邊緣晶格點(diǎn)受的...
								
            
							
            
							
						
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								      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(chǔ)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(gè)滑體三維模型；獲得滑坡專業(yè)監(jiān)測(cè)三維模型和滑坡治理工程三維模型；融合多個(gè)滑體三維模型、滑坡專業(yè)監(jiān)測(cè)三維模型和滑坡治理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N室內(nèi)場(chǎng)景表面重建的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以應(yīng)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(duì)與兩個(gè)不同視角對(duì)應(yīng)的原始圖像進(jìn)行特征提取，得到每個(gè)視角的目標(biāo)特征圖；針對(duì)每個(gè)視角，對(duì)另一視角的目標(biāo)特征圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開的基于人工智能的煤礦掘進(jìn)導(dǎo)航仿真孿生方法與系統(tǒng)，涉及電數(shù)字?jǐn)?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(jìn)作業(yè)規(guī)程文檔，并提取掘進(jìn)內(nèi)容；采用AI智能工具基于提取的掘進(jìn)內(nèi)容校驗(yàn)煤礦掘進(jìn)作業(yè)規(guī)程文檔是否完善，得到校驗(yàn)結(jié)果；當(dāng)校驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┠繕?biāo)檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述目標(biāo)檢測(cè)方法包括：接收模板圖片與待檢測(cè)圖片；基于第一骨架網(wǎng)絡(luò)對(duì)模板圖片進(jìn)行特征提取，得到模板特征，并基于第二骨架網(wǎng)絡(luò)對(duì)待檢測(cè)圖片進(jìn)行特征提取，得到待檢測(cè)特征；將模板特征作為卷積核，將待檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)檢測(cè)的血管通路病變識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括，根據(jù)心電圖信號(hào)進(jìn)行心動(dòng)周期相位劃分，并計(jì)算血管DSA圖像序列相鄰幀間的位移矢量場(chǎng)，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償模型，生成穩(wěn)定DSA序列；通過(guò)U?Net分割模型將穩(wěn)定D...
								
            
							
            
							
						
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								      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(shí)時(shí)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(jì)算圖像中各像素點(diǎn)的邊緣點(diǎn)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種面向小目標(biāo)的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)及其訓(xùn)練方法、檢測(cè)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(gè)Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種端到端脈沖星候選體識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括：獲取脈沖星候選體信號(hào)對(duì)應(yīng)的原始脈沖星候選圖像，對(duì)原始脈沖星候選圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到脈沖星候選圖像；對(duì)脈沖星候選圖像中子圖進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建用于識(shí)別脈沖星信號(hào)類型的目標(biāo)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種脈沖星候選體識(shí)別模型構(gòu)建方法及脈沖星候選體識(shí)別方法；獲取預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集，對(duì)預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集中各脈沖星候選體樣本圖像進(jìn)行子圖切分處理，得到目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集；對(duì)目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注處理，構(gòu)建標(biāo)注后的目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集；利用標(biāo)注后的目...
								
            
							
            
							
						
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