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          • 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)建包含多個目標(biāo)函數(shù)的全局整數(shù)線性規(guī)劃模型,通過最小化目標(biāo)函數(shù),生成奇異點對稱且對齊的四邊形網(wǎng)格;S2、根據(jù)開源三維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...
          • 本發(fā)明公開了一種基于跨模態(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...
          • 本發(fā)明提供了一種面向多對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)明基于包含對齊和非對齊空間條件的多模態(tài)數(shù)據(jù)集,提取對象級語義特征,以Control...
          • 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)練集和驗證集;根據(jù)訓(xùn)練集和驗證集訓(xùn)練圖像識別模型,所述圖像識別模型在主干網(wǎng)絡(luò)引入尺寸注意力機(jī)制和空間背景注意力機(jī)...
          • 本申請?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的分叉點阻斷策略與迭代輪廓追蹤機(jī)制,從而解決輪廓粘連問題,確保復(fù)雜分叉結(jié)構(gòu)下輪廓鏈的完整性和獨立性;同時,其動態(tài)梯度方向自適應(yīng)的亞像素插值模...
          • 本發(fā)明公開一種基于光譜解混的光伏組件表面污層檢測方法、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...
          • 本申請涉及一種面向鋁棒質(zhì)檢的輪廓彎曲檢測方法、系統(tǒng)及設(shè)備。方法包括:響應(yīng)于接收到脫模組件發(fā)出的脫模完成信號,獲取每個鋁棒的第一圖像;響應(yīng)于接收到傳輸信號,獲取每個鋁棒的多幀第二圖像;根據(jù)鋁棒的輪廓差異指數(shù),從多個鋁棒中確定初篩鋁棒;基于與初...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域,具體公開了一種醫(yī)學(xué)影像分割方法及分割系統(tǒng),方法包括,首先對三維CT數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和空間屬性,隨后沿RAS坐標(biāo)系的三個正交方向提取多視角二維切片,利用U?Net對切片進(jìn)行初步分割預(yù)測,并將預(yù)測得到的前...
          • 本發(fā)明涉及道路巡檢技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于無人機(jī)的道路表面病害實時巡檢方法及系統(tǒng),其中方法包括:采用無人機(jī)對道路表面進(jìn)行圖像采集并進(jìn)行預(yù)處理;使用改進(jìn)的YOLOv5算法對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行病害目標(biāo)的檢測采用改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對檢測到的病害目...
          • 本發(fā)明公開一種基于混合多細(xì)粒度頻率的金手指缺陷檢測方法,涉及金手指缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域,解決了復(fù)雜場景下難以確保金手指缺陷檢測精度及穩(wěn)定性的技術(shù)問題。該方法包括:將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集編碼,得到第一特征圖;將第一特征圖輸入混合交叉頻率注意力模塊,得到第二...
          • 本公開涉及一種鐵路通信基站巡檢圖像的畸變矯正方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì);該方法包括:基于攝像頭在多個預(yù)設(shè)位置對標(biāo)志點拍攝的圖像,提取真實畸變像素坐標(biāo);基于針孔相機(jī)模型確定標(biāo)志點的第一標(biāo)定像素坐標(biāo);將第一標(biāo)定像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到歸一化平面,得到第一標(biāo)定...
          • 本發(fā)明公開了一種基于運(yùn)動偏移的圖像特征校準(zhǔn)方法,涉及軌道檢測圖像處理領(lǐng)域。該方法包括運(yùn)動圖像獲取、初始圖像校準(zhǔn)、模糊特征校準(zhǔn)及校準(zhǔn)圖像輸出步驟。通過列車加速度傳感器獲取實時加速度數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)換為像素位移偏差實現(xiàn)初步校準(zhǔn)得到基準(zhǔn)處理圖像;基于歷史...
          • 本發(fā)明公開了一種舌象圖像增強(qiáng)系統(tǒng),具體涉及醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、圖像增強(qiáng)模塊和后處理圖像增強(qiáng)模塊;所述數(shù)據(jù)采集模塊從舌象超聲圖像數(shù)據(jù)庫中收集超聲圖像;所述圖像增強(qiáng)模塊對原始的超聲圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理;所述后處理圖像增強(qiáng)模塊...
          • 本發(fā)明公開了一種圖像膨脹方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),該圖像膨脹方法包括:遍歷獲取到的當(dāng)前圖像,以及結(jié)構(gòu)元素的所有游程,生成基本游程,其中,所述基本游程是對所述當(dāng)前圖像的游程和所述結(jié)構(gòu)元素的游程執(zhí)行膨脹操作的結(jié)果;逐行遍歷所述基本游程,如...
          • 本發(fā)明屬于海洋工程技術(shù)領(lǐng)域,提供一種深海立管空間構(gòu)型反演方法。以傾角傳感器為節(jié)點,將深海立管劃分為若干個管段單元;將每個管段單元離散化為若干個微元段,將各微元段分別在水平坐標(biāo)系、豎直坐標(biāo)系投影,獲得每個管段單元的空間曲線長度方程;結(jié)合傾角信...
          • 本發(fā)明提供一種人工智能芯片及其操作方法。人工智能芯片包括張量核、張量發(fā)射單元、通用計算核、通用發(fā)射單元以及線程塊切分單元。響應(yīng)于線程塊切分單元操作于第一操作模式,線程塊切分單元將線程束派發(fā)給通用發(fā)射單元,以及通用發(fā)射單元將指令發(fā)射給張量核以...
          • 本發(fā)明公開了一種基于增強(qiáng)現(xiàn)實的CAD交互教學(xué)方法及系統(tǒng),屬于教學(xué)系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:實時獲取教師端的視頻操作序列及同步語音講解信息,將視頻操作拆解為離散化指令節(jié)點并從語音中提取關(guān)鍵參數(shù)知識標(biāo)簽,建立兩者時空映射關(guān)系;以熱力圖標(biāo)注的操作軌...
          • 本發(fā)明提供一種基于BIM的地下綜合管廊智能運(yùn)維管理系統(tǒng),涉及建筑信息技術(shù)領(lǐng)域,包括:三維集成模塊,用于云端構(gòu)建地下綜合管廊的三維數(shù)字化集成平臺,將通信管線的全生命周期數(shù)據(jù)、權(quán)屬單位信息及實時運(yùn)行參數(shù)上傳至云端中央數(shù)據(jù)庫,并為每個管線單元分配...
          • 本發(fā)明屬于電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明公開了基于動態(tài)策略配置的核銷流程自動化系統(tǒng),包括:獲取核銷交互信息,進(jìn)行場景特征萃取及策略元素解構(gòu),形成策略元素知識庫;解析憑證標(biāo)識碼,進(jìn)行多維度憑證屬性解構(gòu)和類型畫像刻畫,生成憑證智能畫像;進(jìn)行規(guī)則...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于多智能體的多式聯(lián)運(yùn)方案生成系統(tǒng)及方法。包括:任務(wù)解析模塊,用于生成任務(wù)上下文;網(wǎng)絡(luò)建模模塊,用于獲取與運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)及運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)并構(gòu)建環(huán)境態(tài)勢表示;候選路徑生成模塊,用于在多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)上生成滿足約束的候選路徑集;資源校核...
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