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          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于光譜解混的光伏組件表面污層檢測(cè)方法、系統(tǒng)及裝置,本發(fā)明利用高光譜圖像提供的空間?光譜信息,采用部分端元固定的初始化光譜解混和魯棒性光譜解混獲取現(xiàn)有及潛在表面污層的端元光譜和對(duì)應(yīng)的豐度矩陣,精準(zhǔn)提取表面污層的空間分布情況,有...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N亞像素輪廓提取方法與圖像處理裝置,涉及圖像處理的技術(shù)領(lǐng)域。其中,亞像素輪廓提取方法通過(guò)的分叉點(diǎn)阻斷策略與迭代輪廓追蹤機(jī)制,從而解決輪廓粘連問(wèn)題,確保復(fù)雜分叉結(jié)構(gòu)下輪廓鏈的完整性和獨(dú)立性;同時(shí),其動(dòng)態(tài)梯度方向自適應(yīng)的亞像素插值模...
          • 本發(fā)明涉及一種包裹位置自適應(yīng)的泛化糾偏優(yōu)化方法和系統(tǒng),所述方法包括:根據(jù)不同采集信息和目標(biāo)圖像信息生成多種圖像,將多種圖像生成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集;根據(jù)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集訓(xùn)練圖像識(shí)別模型,所述圖像識(shí)別模型在主干網(wǎng)絡(luò)引入尺寸注意力機(jī)制和空間背景注意力機(jī)...
          • 本發(fā)明提供了一種面向多對(duì)象空間條件的圖像生成系統(tǒng)和方法,所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)集構(gòu)建模塊、特征提取模塊、多對(duì)象空間條件的圖像生成模型、及模型訓(xùn)練與推理生成模塊。本發(fā)明基于包含對(duì)齊和非對(duì)齊空間條件的多模態(tài)數(shù)據(jù)集,提取對(duì)象級(jí)語(yǔ)義特征,以Control...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于跨模態(tài)注意力引導(dǎo)的非剛性三維編輯方法及系統(tǒng)。首先使用原始高斯濺射模型和若干不同的視角,渲染出原始幀,生成原始圖像數(shù)據(jù);接著使用二維擴(kuò)散模型進(jìn)行首輪編輯,挑選出一張最符合預(yù)期的圖片,作為引導(dǎo)幀;之后使用單圖像三維生成方法生...
          • 基于擴(kuò)散模型的純四邊形分區(qū)智能生成方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建包含多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的全局整數(shù)線性規(guī)劃模型,通過(guò)最小化目標(biāo)函數(shù),生成奇異點(diǎn)對(duì)稱且對(duì)齊的四邊形網(wǎng)格;S2、根據(jù)開(kāi)源三維CAD模型數(shù)據(jù)集ABC獲取CAD模型的二維輪廓圖;根據(jù)二維輪廓圖...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例涉及一種鐵路通信設(shè)備的感興趣區(qū)域確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取對(duì)通信機(jī)柜進(jìn)行分區(qū)域測(cè)量生成的多個(gè)候選點(diǎn)云數(shù)據(jù),并根據(jù)多個(gè)候選點(diǎn)云數(shù)據(jù),確定多個(gè)測(cè)量區(qū)域?qū)?;確定多個(gè)測(cè)量區(qū)域?qū)?duì)應(yīng)的多個(gè)連通邊界;獲取對(duì)多個(gè)連通邊界進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于時(shí)序圖像的植物耐鹽響應(yīng)建模預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括對(duì)獲取的植物樣本圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;利用基于U?Net的植物語(yǔ)義分割模型對(duì)預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割;構(gòu)建基于TimeSformer的植物耐...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種軸類(lèi)零件鍛造成型監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取成型后軸類(lèi)零件的表面圖像內(nèi)像素點(diǎn)在HSV顏色空間中多個(gè)通道的特征值,以及像素點(diǎn)的梯度方向角;確定像素點(diǎn)的局部一致性;確定像素點(diǎn)之間的加權(quán)歐氏距離;根據(jù)所述...
          • 本發(fā)明屬于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)語(yǔ)義類(lèi)別分類(lèi)方法及系統(tǒng),首先預(yù)處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)集并劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集,構(gòu)建點(diǎn)云語(yǔ)義分割模型并進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和優(yōu)化,使用訓(xùn)練支持集和查詢集微調(diào)訓(xùn)練基于多模態(tài)原型增強(qiáng)的小樣本點(diǎn)云語(yǔ)義...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的海域監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域,首先通過(guò)資源集生成多期多波段遙感柵格數(shù)據(jù),其次,通過(guò)監(jiān)測(cè)目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的外部環(huán)境數(shù)據(jù),獲取不同時(shí)間上的聯(lián)合樣本向量,采用多變量核密度估計(jì)算法,得到四維聯(lián)合概率密度分布函...
          • 本公開(kāi)提供了一種海上光伏樁周浮冰預(yù)警方法、海上光伏樁周浮冰預(yù)警裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備,涉及工程安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取海上光伏區(qū)域內(nèi)管樁的樁周的浮冰圖像集;根據(jù)浮冰圖像集確定管樁的樁周的浮冰碎片特征,并根據(jù)浮冰碎片特征對(duì)浮...
          • 本發(fā)明涉及表面缺陷檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及PE膜表面靜電微塵識(shí)別系統(tǒng)及方法,包括:圖像采集模塊通過(guò)環(huán)形LED陣列和多波長(zhǎng)照明系統(tǒng)采集PE膜表面的多角度多波長(zhǎng)圖像;多流形映射背景抑制模塊將PE膜表面視為復(fù)合流形,分離背景和微塵特征;微分幾何特...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N竣工圖多要素提取與矢量化方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及竣工圖處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)竣工圖進(jìn)行分割,得到田塊、道路、水渠、建筑物和井口的二值掩碼圖像;對(duì)各個(gè)二值掩碼圖像執(zhí)行開(kāi)閉運(yùn)算、形態(tài)學(xué)平滑、噪聲去除和/或孔洞填充操作...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像解析的考勤處理方法與系統(tǒng),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:基于不敏感設(shè)備的施工工地之間的考勤圖像的人臉圖像的相似系數(shù)的監(jiān)測(cè)處理方案,以及施工單位的不敏感設(shè)備的施工工地?cái)?shù)據(jù),確定施工單位的識(shí)別可靠程度滿足要求時(shí),以施工單...
          • 本發(fā)明涉及智慧社區(qū)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種智慧社區(qū)安防系統(tǒng)及安防攝像頭,包括門(mén)禁裝置、攝像裝置、輸入面板和圍欄,本發(fā)明中通過(guò)攝像頭識(shí)別人員面部,并通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的社區(qū)人員進(jìn)行對(duì)比,當(dāng)識(shí)別為社區(qū)人員時(shí),驗(yàn)證身份成功并通過(guò)處理器控制欄板機(jī)構(gòu)開(kāi)合,而身份...
          • 本申請(qǐng)涉及宣傳用具技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種教育用宣傳裝置,包括宣傳機(jī)構(gòu)和框架機(jī)構(gòu),框架機(jī)構(gòu)包括底框組件、頂框組件和兩個(gè)側(cè)框板,底框組件內(nèi)部轉(zhuǎn)動(dòng)安裝有多個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)座,每一轉(zhuǎn)動(dòng)座的中心均貫通設(shè)置有插接口,插接口的截面形狀呈多邊形設(shè)置;宣傳機(jī)構(gòu)包括多個(gè)宣...
          • 本申請(qǐng)涉及光源控制技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種針對(duì)背光模組的亮度補(bǔ)償調(diào)節(jié)方法及其背光模組。該方法包括:采集圖像序列及電平值;基于背光分區(qū)下不同通道的灰度圖電平值篩選跳變點(diǎn),根據(jù)跳變點(diǎn)與緩沖區(qū)跳變幅度差異確定跳變幅度統(tǒng)計(jì)量;根據(jù)跳變幅度統(tǒng)計(jì)量和灰度...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N抬頭顯示的亮度自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及汽車(chē)電子技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:通過(guò)亮度識(shí)別模型對(duì)當(dāng)前的前向?qū)嵕皥D像進(jìn)行亮度識(shí)別,獲得第一亮度值;根據(jù)第一亮度值和當(dāng)前第二亮度值,確定主亮度值,當(dāng)前第二亮度值為傳感器采集的環(huán)境亮...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了智能虛擬陪伴機(jī)器人情景對(duì)話節(jié)奏控制系統(tǒng),屬于機(jī)器人對(duì)話技術(shù)領(lǐng)域。包括:數(shù)據(jù)獲取模塊:獲取歷史發(fā)言的語(yǔ)音數(shù)據(jù);歷史向量提取模塊:將低維節(jié)奏形狀向量存儲(chǔ)在向量數(shù)據(jù)庫(kù)中;在線聚類(lèi)模塊:生成多個(gè)低維節(jié)奏簇及響應(yīng)模板;當(dāng)前向量提取模塊:提...
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