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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請公開了一種夜間車輛軌跡識別方法，包括如下步驟：對夜間交通視頻數(shù)據(jù)進行預處理，得到多幀第一夜間圖像；對第一夜間圖像進行過濾，得到包括移動亮度區(qū)域的第二夜間圖像；構(gòu)建日間雙車燈二維矩陣框轉(zhuǎn)三維坐標的參數(shù)矩陣；根據(jù)車輛日間雙車燈的bbox尺...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N醫(yī)學圖像處理方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及醫(yī)療器械以及醫(yī)學圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)被檢查對象的醫(yī)學影像序列確定第一橫突位置信息以及第二橫突位置信息，根據(jù)被檢查對象的超聲圖像組確定目標橫突位置信息，根據(jù)目標橫突...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種室內(nèi)移動污染源的動態(tài)定位方法及系統(tǒng)，涉及室內(nèi)環(huán)境安全技術(shù)領(lǐng)域，包括：將采集得到的污染物濃度場分布序列依次輸入到訓練好的動態(tài)定位預測模型中，輸出移動污染源的動態(tài)位置坐標；動態(tài)定位預測模型的訓練方法包括：利用流體動力學實時模擬生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及適用于面部微表情視頻監(jiān)控的相機標定系統(tǒng)及方法，該方法包括：獲取審訊視頻并從中提取各幀圖像；獲取各幀圖像中的各網(wǎng)格交叉點區(qū)域，記為各區(qū)域；獲取各區(qū)域的梯度強度；計算當前幀圖像中的各區(qū)域內(nèi)的各像素點的離散穩(wěn)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于雙域多視圖弱監(jiān)督分割的CBCT金屬偽影抑制方法，屬于計算機圖像處理領(lǐng)域。方法包括：獲取多視角CBCT投影數(shù)據(jù)，處理得到投影域數(shù)據(jù)以及投影域金屬軌跡粗標簽；通過多視圖一致性分割模塊中的學生模型和教師模型分別生成預測結(jié)果，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及道路工程安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種融合多源數(shù)據(jù)挖掘的路基邊坡智能防護方法，具體如下：采集多源數(shù)據(jù)并對采集的數(shù)據(jù)進行預處理；采集的數(shù)據(jù)包括地質(zhì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、GNSS形變數(shù)據(jù)和裂縫數(shù)據(jù)，根據(jù)采集的數(shù)據(jù)進行特征提取，得到地質(zhì)數(shù)據(jù)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種三維實景地質(zhì)測繪方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備，適用于地質(zhì)測繪技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在CAD三維繪圖區(qū)的背景圖層中生成背景顯示窗口，該窗口正對CAD三維繪圖環(huán)境的虛擬相機，并用于顯示目標場景的三維實景點云模型；實時獲取虛擬相機的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑建模技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種異形建筑的數(shù)字孿生模型構(gòu)建處理方法及系統(tǒng)。獲取目標異形建筑的建筑幾何信息，基于建筑幾何信息確定目標異形建筑的第一類建筑構(gòu)件、第二類建筑構(gòu)件和第三類建筑構(gòu)件；根據(jù)第一類建筑構(gòu)件、第二類建筑構(gòu)件和第三類建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及增強現(xiàn)實技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于增強現(xiàn)實技術(shù)的視覺導視設(shè)計方法及系統(tǒng)，本發(fā)明基于各瀏覽路徑的對應瀏覽種類物品的各時刻的瀏覽角度數(shù)據(jù)和瀏覽角度上的人員密度數(shù)據(jù)進行瀏覽全面分析，獲取瀏覽種類物品的全部表面位置的瀏覽全面分析結(jié)果的波動進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像智能識別的手機側(cè)鍵缺陷檢測方法，涉及手機檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：在檢測位置布置至少一個目標攝像機；確定待檢測手機與檢測位置的相對位置；得到目標修正圖像；得到手機側(cè)鍵模型，識別手機二維模型中環(huán)繞手機側(cè)鍵模型的溝槽，作為待識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明求保護一種利用Purkinje反射和動態(tài)三維模型的虹膜分割方法，其包括以下過程：攝像頭周圍設(shè)置若干紅外光源，從攝像頭拍攝的視頻序列中獲取患者若干幀帶有反射點的眼部圖像；利用反射點的位置計算眼球中心并建立初始的三維眼球模型；根據(jù)內(nèi)眼角和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖卷積對比學習網(wǎng)絡(luò)的腫瘤病理圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取腫瘤病理圖像及腫瘤病理圖像對應的分割標簽，基于腫瘤病理圖像及腫瘤病理圖像對應的分割標簽生成腫瘤病理圖像訓練集；將腫瘤病理圖像訓練集進行預處理，將...
								
            
							
            
							
						
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								      為了高效融合多源異構(gòu)遙感數(shù)據(jù)執(zhí)行語義分割與高度估計任務，本發(fā)明提供了遙感數(shù)據(jù)語義分割與高度估計聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓練方法、執(zhí)行方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及圖像處理領(lǐng)域，可以應用于遙感圖像處理領(lǐng)域。遙感數(shù)據(jù)語義分割與高度估計聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓練方法基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市場景輕量級實時語義分割方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明針對城市道路場景語義分割需求，構(gòu)建了一種輕量級的實時城市道路場景語義分割模型，實時城市道路場景語義分割模型包括多尺度語義編碼器和雙向注意力特征融合解碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Mamba的心臟瓣膜圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對原始圖像進行多尺度降采樣，隨后通過Conv Stem模塊提取各尺度的初始特征，再利用空間?頻域特征融合模塊對多尺度特征進行頻域與空間域的信息融合，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的方法，該方法包括：對不同葡萄樣品進行光譜掃描，得到多個原始近紅外光譜數(shù)據(jù)；對各原始近紅外光譜數(shù)據(jù)進行預處理，得到相應的預處理數(shù)據(jù)，并對預處理數(shù)據(jù)進行維度變換，得到二維圖像；對二維圖像進行處理，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感識別技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于遙感深度學習的大蒜識別系統(tǒng)及方法。本發(fā)明中，通過結(jié)合多時相遙感影像中針對大蒜物候期的可見光與紅邊波段信息，通過光譜歸一與空間校準提升影像數(shù)據(jù)在時序上的對齊精度，疊加植被光譜指標與空間樣本定位標簽構(gòu)建多源...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向遷移學習的模態(tài)缺失情景圖像處理方法，包括以下步驟：采集源域圖像和目標域圖像，源域圖像為光學圖像；訓練跨模態(tài)知識蒸餾模型，跨模態(tài)知識蒸餾模型包括源域模型和目標域模型；還包括特征指派規(guī)劃模型、自適應知識蒸餾模塊和對比學習模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向聯(lián)邦學習的防后門攻擊圖像分割模型訓練方法及設(shè)備，該方法包括：各客戶端接收中央服務器發(fā)送的待訓練的圖像分割全局模型，分別添加對應的第一擾動項后進行訓練；并分別標記可疑推理節(jié)點，將訓練后的模型與可疑推理節(jié)點上傳至中央服務器；中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動態(tài)蒸餾的圖像訓練數(shù)據(jù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其具體包括：根據(jù)圖像區(qū)域特征熵值對輸入圖像動態(tài)劃分非均勻網(wǎng)格；構(gòu)建教師模型和學生模型，輸入非均勻網(wǎng)格圖像后提取各網(wǎng)格節(jié)點特征向量并計算特征差異度；基于特征差異度動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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