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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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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)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的GIS設(shè)備紅外目標(biāo)故障分析方法及系統(tǒng)，方法包括：通過C2f_SimAM模塊與SCConv模塊增強(qiáng)YOLOv8模型的特征提取能力，有效改善復(fù)雜背景下GIS設(shè)備的小目標(biāo)檢測(cè)精度；其次，利用DSDC?ASPP模塊與N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了基于圖像處理的鉆井裝備磨損狀態(tài)量化評(píng)估方法，包括：采集若干PDC鉆頭使用過程中的各組PDC鉆頭圖像，記錄多種鉆頭結(jié)構(gòu)特性的數(shù)據(jù)，以及多種地層結(jié)構(gòu)參數(shù)的參數(shù)數(shù)據(jù)；量化各鉆頭結(jié)構(gòu)特性的地層關(guān)聯(lián)程度；劃分得到各鉆...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種眾源地理視頻數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和三維重建方法、裝置和設(shè)備。所述方法包括：獲取待處理視頻幀序列；待處理視頻幀序列是通過對(duì)眾源地理視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到的；構(gòu)建視頻質(zhì)量評(píng)估網(wǎng)絡(luò)；視頻質(zhì)量評(píng)估網(wǎng)絡(luò)包括預(yù)訓(xùn)練的動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)模塊、鏡頭轉(zhuǎn)換檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于腫瘤放療的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，涉及腫瘤數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該用于腫瘤放療的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，包括以下步驟：S1,獲取腫瘤圖像數(shù)據(jù)，對(duì)腫瘤圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2,構(gòu)建表面狀態(tài)特征圖和邊緣增強(qiáng)圖，進(jìn)行初步腫瘤位置預(yù)測(cè)，評(píng)估初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于網(wǎng)架結(jié)構(gòu)圓鋼管桿件的撓度非接觸檢測(cè)方法，本發(fā)明涉及鋼管桿架技術(shù)領(lǐng)域。該方法步驟包括：通過激光掃描儀獲取網(wǎng)架結(jié)構(gòu)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，經(jīng)體素劃分與密度分析篩選得出高密度體素；對(duì)高密度體素進(jìn)行球面擬合，根據(jù)球面擬合差異值提取空間球形錨...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種焊接產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置及品檢設(shè)備。該方法應(yīng)用于品檢設(shè)備，品檢設(shè)備中存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)圖像及焊接缺陷特征描述信息庫；標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)焊接產(chǎn)品的預(yù)設(shè)合格形態(tài)，標(biāo)準(zhǔn)圖像中包括多個(gè)焊點(diǎn)，每一焊點(diǎn)設(shè)置有缺陷標(biāo)識(shí)，用于表征該焊點(diǎn)出現(xiàn)特定焊接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種視頻圖像的處理方法、設(shè)備及裝置，該方法包括：依次接收視頻圖像，針對(duì)視頻圖像中的每個(gè)第一像素塊，基于與第一像素塊對(duì)應(yīng)的第一抖動(dòng)矩陣，將第一像素塊中位于中心位置處的目標(biāo)像素點(diǎn)的能量分散到第一像素塊中其他位置處的像素點(diǎn)上，得到第一目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種核醫(yī)學(xué)顯像圖像中偽影區(qū)域識(shí)別與處理方法，涉及醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域。包括有：S1：獲取PET動(dòng)態(tài)圖像序列、CT雙能譜圖像和呼吸運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào)，生成配準(zhǔn)質(zhì)量圖譜；S2：將PET動(dòng)態(tài)圖像序列和CT圖像進(jìn)行結(jié)合，獲取PET動(dòng)態(tài)圖像序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于循環(huán)解耦模型的高光譜圖像復(fù)原方法及裝置。所述方法包括：根據(jù)預(yù)先引入的可描述因子構(gòu)建高光譜圖像混合退化數(shù)學(xué)模型；利用高光譜圖像混合退化數(shù)學(xué)模型推演出多個(gè)求解目標(biāo)；構(gòu)建具有循環(huán)解耦結(jié)構(gòu)的高光譜圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，基于多個(gè)求解目標(biāo)設(shè)計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)面修復(fù)效果預(yù)測(cè)方法，S1.生成標(biāo)準(zhǔn)化面部小創(chuàng)口圖像數(shù)據(jù)集；S2.得到預(yù)處理后的面部小創(chuàng)口圖像數(shù)據(jù)；S3.形成具有明確創(chuàng)口區(qū)域標(biāo)識(shí)的特征圖像數(shù)據(jù)；S4.基于特征圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建輕結(jié)構(gòu)Pix2Pix生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種用于暗可見光和紅外圖像融合方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括通過對(duì)樣本圖像對(duì)進(jìn)行處理生成新樣本圖像對(duì)，將兩組圖像對(duì)輸入至光照解耦網(wǎng)絡(luò)中得到紅外圖像、光照?qǐng)D像以及可見場景圖像特征，并分別根據(jù)這些特征得到對(duì)應(yīng)的重構(gòu)圖像，將紅外圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于成像多尺度分析的圖像處理方法和系統(tǒng)，包括如下步驟：基于多尺度圖像歷史存儲(chǔ)信息對(duì)不同成像設(shè)備進(jìn)行非均勻性檢測(cè)，依據(jù)檢測(cè)結(jié)果對(duì)不同成像設(shè)備進(jìn)行調(diào)整得到均勻性調(diào)整后的成像設(shè)備；利用調(diào)整后成像設(shè)備采集原始多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于稀疏編碼的創(chuàng)面影像增強(qiáng)方法，包括如下步驟：S1.形成標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)面圖像；S2.將標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)面圖像劃分為多個(gè)固定尺寸的創(chuàng)面圖像子塊，形成局部創(chuàng)面圖像塊集合；S3.獲得各創(chuàng)面圖像子塊的稀疏表達(dá)系數(shù)；S4.根據(jù)各創(chuàng)面圖像子塊的稀疏表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于FPGA的水下圖像識(shí)別CNN高能效計(jì)算系統(tǒng)，設(shè)有計(jì)算引擎、重量化單元、反量化單元。計(jì)算引擎通過設(shè)置深度優(yōu)先的逐塊卷積單元，以采用深度優(yōu)先和逐塊處理方法，同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，執(zhí)行卷積運(yùn)算。重量化單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及財(cái)產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種財(cái)產(chǎn)清點(diǎn)的公證方法，包括以下步驟，獲取清點(diǎn)編號(hào)時(shí)間戳區(qū)域及物品索引生成責(zé)任鏈，排序數(shù)據(jù)設(shè)定責(zé)任指標(biāo)，生成序列數(shù)據(jù)，哈希生成指紋并綁定編號(hào)，超時(shí)標(biāo)記異常，獲取日志比對(duì)一致性與完成率評(píng)分分類風(fēng)險(xiǎn)，回溯計(jì)算影...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多元異質(zhì)數(shù)據(jù)票務(wù)收入清分的方法，涉及票務(wù)系統(tǒng)分成方法領(lǐng)域。該基于多元異質(zhì)數(shù)據(jù)票務(wù)收入清分的方法，通過建立清分規(guī)則模型，對(duì)各個(gè)參與方的貢獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行設(shè)計(jì)為貢獻(xiàn)因子，實(shí)現(xiàn)在合同約定的基礎(chǔ)分成比例前提下，根據(jù)各個(gè)參與方在其負(fù)責(zé)的貢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出基于大語言模型的客戶風(fēng)險(xiǎn)智能評(píng)估系統(tǒng)及方法，涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)領(lǐng)域，方法包括獲取客戶的多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，提取結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化特征；構(gòu)建分層風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)體系，并通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生成式模型實(shí)現(xiàn)知識(shí)體系的自適應(yīng)演化；構(gòu)建初始負(fù)樣本庫，結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及資源管理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于大數(shù)據(jù)智能管控場地運(yùn)營方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：在預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)源中獲取多源異構(gòu)的場地相關(guān)信息，生成場地全景數(shù)據(jù)庫；基于場地全景數(shù)據(jù)庫對(duì)場地租賃數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并構(gòu)建租金異常識(shí)別規(guī)則引擎，計(jì)算每個(gè)場地的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信用分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析用戶信用的方法、裝置及設(shè)備，通過對(duì)用戶在一段時(shí)間段內(nèi)的多源數(shù)據(jù)，如對(duì)象交易數(shù)據(jù)、設(shè)備使用數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)用戶數(shù)據(jù)等不同維度的數(shù)據(jù)融合，以進(jìn)行不同維度的節(jié)點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)的信用特征分析，從...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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