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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于預(yù)制構(gòu)件表面氣孔區(qū)域分布分析的施工質(zhì)量評(píng)估方法，該方法包括：獲取預(yù)制構(gòu)件灰度圖像；按預(yù)設(shè)步長擴(kuò)展各像素點(diǎn)的初始鄰域窗口，滿足擴(kuò)展終止條件時(shí)確定目標(biāo)鄰域窗口；量化目標(biāo)鄰域窗口中像素分布的幾何對(duì)稱性，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種軌道扣件彈條異位視覺檢測方法、系統(tǒng)及裝置，涉及軌道扣件檢測技術(shù)領(lǐng)域，方法包括采集軌道全景俯視圖；根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)扣件間距，將軌道全景俯視圖裁剪為單元扣件圖像；依據(jù)扣件在軌道全景俯視圖中的順序，對(duì)每個(gè)扣件進(jìn)行編號(hào)；基于單元扣件圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)檢測與逆向工程技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于掃描點(diǎn)云的導(dǎo)管檢測方法，包括：動(dòng)態(tài)自校準(zhǔn)光學(xué)系統(tǒng)，獲取測量管初始點(diǎn)云；對(duì)初始點(diǎn)云分割處理，形成完整管型；通過相鄰圓柱軸線傾角變化區(qū)分直線段與折彎段，利用折彎點(diǎn)ICP算法對(duì)齊折彎點(diǎn)并獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供消化道早癌病灶檢測模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)，該方法包括步驟：構(gòu)建多模態(tài)內(nèi)鏡圖像數(shù)據(jù)集并在各模態(tài)下訓(xùn)練早癌病灶檢測模型；訓(xùn)練任意內(nèi)鏡模態(tài)之間可相互轉(zhuǎn)換的生成模型；生成模型評(píng)估及優(yōu)化；篩選對(duì)應(yīng)匹配的內(nèi)鏡模態(tài)圖像；生成模型補(bǔ)足缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于SAM的多任務(wù)腦膠質(zhì)瘤自動(dòng)分割與IDH基因分型方法，實(shí)現(xiàn)分割與分型任務(wù)的協(xié)同優(yōu)化。該方法包括：獲取腦膠質(zhì)瘤多模態(tài)MRI影像數(shù)據(jù)集；對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，并按照預(yù)設(shè)比例，將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于智能實(shí)體麻將的三維定位方法及系統(tǒng)，涉及麻將識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。該用于智能實(shí)體麻將的三維定位方法，包括以下步驟：輸送帶輸送影響程度監(jiān)測；輸送通道輸送準(zhǔn)確性監(jiān)測；三維圖像定位準(zhǔn)確性監(jiān)測。本發(fā)明通過進(jìn)行輸送帶輸送影響程度評(píng)估以判斷是否進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種空中錐套目標(biāo)檢測與定位方法，屬于目標(biāo)跟蹤與定位技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明提出一種空中錐套目標(biāo)跟蹤與定位方法；首先，通過在錐套上安裝近紅外LED燈珠以及在相機(jī)鏡頭上安裝紅外濾光片，完成紅外目標(biāo)圖像采集。然后，提出一種改進(jìn)的YOLOv11...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多級(jí)級(jí)聯(lián)與全局?局部融合的磁共振成像數(shù)據(jù)重建方法，它屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1.對(duì)采集到的欠采樣k空間數(shù)據(jù)執(zhí)行逆傅里葉變換得到零填充圖像；S2.進(jìn)行正則化或分通道處理；S3.圖像輸入多級(jí)級(jí)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，級(jí)聯(lián)塊內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種投燈像素圖生成應(yīng)用方法及裝置、設(shè)備與介質(zhì)，所述方法包括：基于用戶輸入文本，確定待生成的投燈像素圖的圖像解析信息，圖像解析信息包括類型描述信息和內(nèi)容描述信息；識(shí)別類型描述信息所屬的類簇，當(dāng)屬于第一類簇時(shí)，調(diào)用端到端生成模型根據(jù)類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種檢測鋼渣單顆粒破碎特征的方法，涉及固廢材料顆粒檢測技術(shù)領(lǐng)域，基于形態(tài)效應(yīng)對(duì)于鋼渣單顆粒破碎強(qiáng)度的影響，通過不同加載速率和設(shè)定的量化形態(tài)條件下開展鋼渣單顆粒破碎檢測，得到單顆粒破碎模式和破碎能量，并采用Weibull分布分析顆...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于重要光線篩選的快速雙反射非視域成像方法，該方法包括：基于NLOS場景對(duì)采樣系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，確定待重建空間的尺寸；改變激光光路照明隱藏空間，獲取主動(dòng)照明產(chǎn)生的陰影圖像，基于標(biāo)定信息對(duì)陰影圖像進(jìn)行處理，得到三維坐標(biāo)下的位姿與陰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海底線性目標(biāo)探測模型的構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種自適應(yīng)語義分割海底線性目標(biāo)探測模型的構(gòu)建方法。所述方法包括以下步驟：獲取海底場景原始圖像數(shù)據(jù)，并提取第一特征點(diǎn)與第二特征點(diǎn)，分析其間的結(jié)構(gòu)響應(yīng)差異；基于結(jié)構(gòu)響應(yīng)差異，計(jì)算連接路徑的線...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及設(shè)備故障檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智慧水站的故障檢測方法、系統(tǒng)及裝置，本申請?zhí)岢龅姆椒ㄓ糜诎ǜ⊥脖倔w、導(dǎo)軌、升降模組及視覺采集組件的裝置中，通過位置檢測組件與第一圖像傳感器聯(lián)合判斷是否存在異常響應(yīng)；若滿足進(jìn)入故障識(shí)別條件，基于響...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺的用戶運(yùn)動(dòng)視頻圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，其方法包括：獲取運(yùn)動(dòng)視頻的穩(wěn)定坐標(biāo)；根據(jù)視頻幀的清晰度的變化規(guī)律，將運(yùn)動(dòng)視頻分為若干視頻分段；基于姿態(tài)估計(jì)算法和標(biāo)準(zhǔn)骨骼模型，獲取各視頻幀的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)和虛擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種面向航空領(lǐng)域的圖像識(shí)別工具控制系統(tǒng)，系統(tǒng)包括光照姿態(tài)識(shí)別模塊、輪廓連貫篩選模塊、時(shí)間響應(yīng)提取模塊、置信波動(dòng)標(biāo)記模塊、采集幀保留模塊。本發(fā)明中，依據(jù)圖像幀的姿態(tài)與光照變化篩選穩(wěn)定區(qū)域，結(jié)合邊緣灰度聚集特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種自動(dòng)裁剪與校正的機(jī)載高光譜數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，自動(dòng)航跡裁剪技術(shù)通過對(duì)GPS軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行算法分析，結(jié)合經(jīng)緯度、航向、海拔高度等信息實(shí)現(xiàn)有效航帶提取與裁剪，一方面能去除冗余光譜數(shù)據(jù)，大幅減少后續(xù)計(jì)算量，顯著提升數(shù)據(jù)處理速度，解決...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)云模型的桿塔金具的屬性賦能方法與系統(tǒng)，包括如下步驟：采集桿塔場景的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并執(zhí)行預(yù)處理；提取目標(biāo)點(diǎn)云區(qū)域，并執(zhí)行語義分割和實(shí)例提取，生成金具點(diǎn)云集合及對(duì)應(yīng)的幾何屬性向量；提取每個(gè)金具點(diǎn)云的特征，構(gòu)建多模態(tài)特征張量...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于無人機(jī)圖像分析的高速公路路面病害檢測方法及系統(tǒng)，涉及一般的圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，在該方法中，控制無人機(jī)采集初始路面圖像；基于初始路面圖像及灰度分析確定環(huán)境干擾區(qū)域；控制無人機(jī)對(duì)環(huán)境干擾區(qū)域采集補(bǔ)充路面圖像；根據(jù)預(yù)設(shè)夾角將初始路面圖像與補(bǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于圖像識(shí)別的固體垃圾智能分揀系統(tǒng)。本發(fā)明中，通過將圖像中邊緣梯度強(qiáng)度與灰度共生對(duì)比度統(tǒng)一映射至同一尺度空間并結(jié)合圖像幀序列進(jìn)行置信評(píng)分路徑構(gòu)建，能夠提升固體垃圾圖像識(shí)別中標(biāo)簽評(píng)分的穩(wěn)定性與區(qū)分度，通過評(píng)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于機(jī)器視覺的場景自動(dòng)標(biāo)定方法分六步：先采集圖像并量化評(píng)分，低質(zhì)圖經(jīng)增強(qiáng)重試；再提取目標(biāo)核心特征，依權(quán)重表判有效性；隨后用至少3個(gè)異構(gòu)模型并行推理并校驗(yàn)結(jié)果；接著對(duì)連續(xù)10幀識(shí)別結(jié)果做時(shí)空及行為一致性校驗(yàn)，不一致則人工復(fù)核；最后...
								
            
							
            
							
						
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