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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云的導(dǎo)管檢測方法，包括：動態(tài)自校準(zhǔn)光學(xué)系統(tǒng)，獲取測量管初始點云；對初始點云分割處理，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ICP算法對齊折彎點并獲取...
								
            
							
            
							
						
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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；生成模型評估及優(yōu)化；篩選對應(yīng)匹配的內(nèi)鏡模態(tài)圖像；生成模型補足缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于SAM的多任務(wù)腦膠質(zhì)瘤自動分割與IDH基因分型方法，實現(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；對數(shù)據(jù)集進行預(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體麻將的三維定位方法及系統(tǒng)，涉及麻將識別技術(shù)領(lǐng)域。該用于智能實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)明通過進行輸送帶輸送影響程度評估以判斷是否進...
								
            
							
            
							
						
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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，提出一種改進的YOLOv11...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多級級聯(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.進行正則化或分通道處理；S3.圖像輸入多級級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，級聯(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；識別類型描述信息所屬的類簇，當(dāng)屬于第一類簇時，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)對于鋼渣單顆粒破碎強度的影響，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場景對采樣系統(tǒng)進行標(biāo)定，確定待重建空間的尺寸；改變激光光路照明隱藏空間，獲取主動照明產(chǎn)生的陰影圖像，基于標(biāo)定信息對陰影圖像進行處理，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)，并提取第一特征點與第二特征點，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)；若滿足進入故障識別條件，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器視覺的用戶運動視頻圖像增強方法及系統(tǒng)，其方法包括：獲取運動視頻的穩(wěn)定坐標(biāo)；根據(jù)視頻幀的清晰度的變化規(guī)律，將運動視頻分為若干視頻分段；基于姿態(tài)估計算法和標(biāo)準(zhǔn)骨骼模型，獲取各視頻幀的節(jié)點坐標(biāo)和虛擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種面向航空領(lǐng)域的圖像識別工具控制系統(tǒng)，系統(tǒng)包括光照姿態(tài)識別模塊、輪廓連貫篩選模塊、時間響應(yīng)提取模塊、置信波動標(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)明公開了一種自動裁剪與校正的機載高光譜數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，自動航跡裁剪技術(shù)通過對GPS軌跡數(shù)據(jù)進行算法分析，結(jié)合經(jīng)緯度、航向、海拔高度等信息實現(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云數(shù)據(jù)，并執(zhí)行預(yù)處理；提取目標(biāo)點云區(qū)域，并執(zhí)行語義分割和實例提取，生成金具點云集合及對應(yīng)的幾何屬性向量；提取每個金具點云的特征，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；控制無人機對環(huán)境干擾區(qū)域采集補充路面圖像；根據(jù)預(yù)設(shè)夾角將初始路面圖像與補...
								
            
							
            
							
						
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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度與灰度共生對比度統(tǒng)一映射至同一尺度空間并結(jié)合圖像幀序列進行置信評分路徑構(gòu)建，能夠提升固體垃圾圖像識別中標(biāo)簽評分的穩(wěn)定性與區(qū)分度，通過評分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于機器視覺的場景自動標(biāo)定方法分六步：先采集圖像并量化評分，低質(zhì)圖經(jīng)增強重試；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個異構(gòu)模型并行推理并校驗結(jié)果；接著對連續(xù)10幀識別結(jié)果做時空及行為一致性校驗，不一致則人工復(fù)核；最后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種鋼板焊接缺陷紅外圖像檢測方法、設(shè)備及系統(tǒng)，該檢測方法包括以下：獲取鋼板焊接缺陷紅外圖像的數(shù)據(jù)集；對數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括小波去噪，數(shù)據(jù)增強包括幾何變換和色彩空間變換；利用預(yù)先構(gòu)建好的改進的YOLOv1...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多尺度的YOLOv8頸部網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索方法及系統(tǒng)，屬于計算機視覺和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：將YOLOv8頸部網(wǎng)絡(luò)中用于特征提取的普通卷積替換為多尺度卷積，并在特征拼接模塊后加入通道注意力機制，通過動態(tài)通道加權(quán)來初步提...
								
            
							
            
							
						
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