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								      本發(fā)明公開了一種形變表格單元格實例分割方法及系統(tǒng)，所述形變表格單元格實例分割方法包括：獲取形變表格圖像并進(jìn)行預(yù)處理；構(gòu)建由卷積模塊、單元格特征提取模塊、C3模塊、快速金字塔池化層、最近鄰插值上采樣層、拼接層、單元格特征融合模塊和檢測層通過層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于層級化編碼體系的傳統(tǒng)騎樓立面部件智能識別與語言轉(zhuǎn)換方法，通過構(gòu)建六級層級編碼系統(tǒng)、訓(xùn)練專門的部件識別模型、實現(xiàn)自動編碼和標(biāo)準(zhǔn)化描述生成，為大規(guī)模騎樓建筑演化分析奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其包括：S1. 構(gòu)建六級的標(biāo)準(zhǔn)編碼體系；S2. ...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向列車運行環(huán)境感知的多模態(tài)圖像融合檢測方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：獲取在各種環(huán)境條件下鐵路場景的不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)，其中，不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)包括可見光圖像數(shù)據(jù)和紅外圖像數(shù)據(jù)，且不同模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)為同一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種無人機(jī)巡檢輸電線路斷股導(dǎo)線的目標(biāo)檢測方法，該方法包括：使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法擴(kuò)充斷股輸電線路的數(shù)據(jù)集：使用擴(kuò)散模型對斷股輸電線路數(shù)據(jù)集進(jìn)一步擴(kuò)充，包括：使用擴(kuò)散模型和相應(yīng)的提示詞向量對數(shù)據(jù)集進(jìn)行背景修復(fù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種橋梁病害檢測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括收集橋梁圖像數(shù)據(jù)集，基于橋梁圖像數(shù)據(jù)集制備病害數(shù)據(jù)集；采用嵌套若干U型網(wǎng)絡(luò)塊作為網(wǎng)絡(luò)骨架，并采用若干GHPA層替換網(wǎng)絡(luò)骨架中的預(yù)設(shè)部分U型網(wǎng)絡(luò)塊；將DW卷積層嵌入每一組U型網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的多源遙感農(nóng)作物分類方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：調(diào)取歷史多源遙感數(shù)據(jù)，標(biāo)注有農(nóng)作物類別和生長階段；提取歷史多源遙感數(shù)據(jù)中各個模態(tài)的歷史特征信息；構(gòu)建動態(tài)權(quán)重學(xué)習(xí)模型，輸入為多模態(tài)拼接向量，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種深度偽造檢測模型的訓(xùn)練方法、深度偽造檢測方法和系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取包含真實圖像和多種偽造種類圖像的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，且圖像配有表示真?zhèn)蔚臉?biāo)簽，在訓(xùn)練過程中深度偽造檢測模型能夠接觸到各種類型的圖像樣本，從而學(xué)習(xí)到更廣...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機(jī)領(lǐng)域，公開了一種基于超圖計算的視覺目標(biāo)檢測方法與系統(tǒng)，通過多源傳感器設(shè)備采集城市不同模態(tài)的交通數(shù)據(jù)；對不同模態(tài)的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行時空對齊、去噪，并通過特征編碼器提取多尺度特征；將交通參與者、道路基礎(chǔ)設(shè)施及動態(tài)環(huán)境信息作為超圖節(jié)點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的微通道鋁扁管分類檢測方法及系統(tǒng)，涉及微通道鋁扁管生產(chǎn)領(lǐng)域，其中方法包括微通道鋁扁管分時頻閃圖像采集模塊、多類圖像異步處理模塊、異步智能分析模塊、分類檢測收集模塊、異常處理模塊，系統(tǒng)包括微通道鋁扁管傳輸裝置及多類...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于高斯濺射的三維重建與語義地圖生成方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標(biāo)場景的彩色圖像和深度點云數(shù)據(jù)；根據(jù)高斯濺射算法和深度點云數(shù)據(jù)，獲得特征點云數(shù)據(jù)；基于位姿標(biāo)定算法，將深度點云數(shù)據(jù)和特征點云數(shù)據(jù)進(jìn)行對齊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝嘶趫D像導(dǎo)入與模型模擬的模具發(fā)泡控制系統(tǒng)，涉及模具成型技術(shù)領(lǐng)域，包括：采集模塊、處理模塊、轉(zhuǎn)換模塊與控制模塊，能夠基于實物圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)三維模型，并經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理生成控制指令。所述轉(zhuǎn)換模塊還調(diào)用經(jīng)由知識蒸餾機(jī)制訓(xùn)練得到的偏移預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及建筑信息模型、增強(qiáng)現(xiàn)實與同步定位與地圖構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供了基于深度學(xué)習(xí)的SLAM?BIM增強(qiáng)現(xiàn)實協(xié)同定位方法及系統(tǒng)，包括：引入Transformer時序特征提取器與幾何關(guān)系圖，結(jié)合置信度評估動態(tài)分配權(quán)重，實現(xiàn)跨模態(tài)閉環(huán)檢測，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種數(shù)字人視頻生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及數(shù)字人技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：根據(jù)文本信息篩選出預(yù)設(shè)動作模板，得到目標(biāo)動作模板；獲取每幀動作模板圖像，并基于各骨骼特征點對應(yīng)的特征點位置，得到各骨骼特征點對應(yīng)的位移向量序列；識...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種BIM模型與CIM傾斜攝影空間要素對齊融合的方法，包括：將BIM模型提取的空間定位要素轉(zhuǎn)換為地理坐標(biāo)系下的矢量數(shù)據(jù)；將矢量數(shù)據(jù)與CIM傾斜攝影實景模型的空間特征進(jìn)行匹配，通過匹配的特征點集計算空間變換關(guān)系；根據(jù)空間變換關(guān)系對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于三維面部信息采集的點云解析方法及系統(tǒng)，屬于三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，其包括以下步驟：獲取所有2d相機(jī)和3d模組的內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)，通過內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)對所有2d相機(jī)和3d模組進(jìn)行標(biāo)定；獲取兩組3d模組對同一目標(biāo)采集的點云和2d相...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多平臺融合的工業(yè)園區(qū)數(shù)字孿生監(jiān)測方法和系統(tǒng)。該方法包括，通過無人機(jī)傾斜攝影采集工業(yè)園區(qū)點云數(shù)據(jù)，將點云數(shù)據(jù)與BIM模型進(jìn)行配準(zhǔn)；采集工業(yè)園區(qū)不同協(xié)議類型的設(shè)備數(shù)據(jù)，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化，過濾無效、重復(fù)或異常數(shù)據(jù)，實現(xiàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N產(chǎn)品缺陷檢測方法、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，可以應(yīng)用于計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對待測產(chǎn)品的初始圖像進(jìn)行注意力特征處理，得到待測產(chǎn)品的注意力特征；對初始圖像進(jìn)行編碼，得到層級不同的多個編碼特征；對多個編碼特征執(zhí)行多次特征重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種基于改進(jìn)YOLOv5的缺陷檢測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)；首先通過高清攝像頭采集工業(yè)零件在生產(chǎn)過程中的圖像數(shù)據(jù)，針對零件表面缺陷特點進(jìn)行圖像預(yù)處理，提取關(guān)鍵幀并標(biāo)注缺陷區(qū)域，構(gòu)建缺陷檢測數(shù)據(jù)集；其次...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及AI模型優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，揭露了基于AI的集裝箱底板材料檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取集裝箱底板的表面形變拓?fù)鋱D和內(nèi)部聲阻抗矩陣；通過所述集裝箱底板的環(huán)境參數(shù)，將所述表面形變拓?fù)鋱D和所述內(nèi)部聲阻抗矩陣進(jìn)行特征關(guān)聯(lián)耦合，得到自適應(yīng)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明揭示了一種基于超分辨顯微成像的腫瘤異質(zhì)性分析方法及設(shè)備，涉及醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域。該方法包括：獲取腫瘤成像結(jié)果，所述腫瘤成像結(jié)果通過超分辨顯微成像技術(shù)生成，且所述腫瘤成像結(jié)果中包括腫瘤圖像；確定腫瘤圖像的目標(biāo)區(qū)域；基于所述腫瘤成像結(jié)果，確...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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