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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)最優(yōu)水體指數(shù)閾值確定方法、系統(tǒng)及遙感影像水面提取方法、介質(zhì)、設(shè)備，屬于水色遙感技術(shù)領(lǐng)域。該自適應(yīng)最優(yōu)水體指數(shù)閾值確定方法，以綠光波段和近紅外波段的反射率數(shù)據(jù)以及NDWI統(tǒng)計(jì)信息作為輸入，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于圖像識(shí)別的密煉機(jī)轉(zhuǎn)子缺陷檢測方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括：對(duì)密煉機(jī)轉(zhuǎn)子依振動(dòng)信號(hào)提頻域、時(shí)域特征，優(yōu)化圖像配缺陷視覺向量，配置振動(dòng)信號(hào)特征向量，融合后用缺陷分類網(wǎng)絡(luò)評(píng)估缺陷，結(jié)果超限則觸發(fā)提醒并聯(lián)動(dòng)機(jī)械...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種路面缺陷分析檢測方法及系統(tǒng)，涉及缺陷識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。通過多源數(shù)據(jù)融合處理、動(dòng)態(tài)錨框調(diào)節(jié)機(jī)制、改進(jìn)型特征提取網(wǎng)絡(luò)以及多級(jí)小波分解技術(shù)，有效克服了傳統(tǒng)檢測方法在陰影干擾下的漏檢問題，顯著提升了復(fù)雜場景下的缺陷識(shí)別精度，實(shí)現(xiàn)了路面狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種OPCs分化標(biāo)志物的熒光圖像計(jì)算機(jī)視覺量化方法。包括：對(duì)OPCs分化標(biāo)志物的熒光圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的熒光圖像，并進(jìn)行自適應(yīng)去噪處理，得到去噪后的熒光圖像；并對(duì)去噪后的熒光圖像提取多尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種夜間車輛軌跡識(shí)別方法，包括如下步驟：對(duì)夜間交通視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到多幀第一夜間圖像；對(duì)第一夜間圖像進(jìn)行過濾，得到包括移動(dòng)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(biāo)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(qǐng)?zhí)峁┮环N醫(yī)學(xué)圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及醫(yī)療器械以及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)被檢查對(duì)象的醫(yī)學(xué)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(duì)象的超聲圖像組確定目標(biāo)橫突位置信息，根據(jù)目標(biāo)橫突...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種室內(nèi)移動(dòng)污染源的動(dòng)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(xùn)練好的動(dòng)態(tài)定位預(yù)測模型中，輸出移動(dòng)污染源的動(dòng)態(tài)位置坐標(biāo)；動(dòng)態(tài)定位預(yù)測模型的訓(xùn)練方法包括：利用流體動(dòng)力學(xué)實(shí)時(shí)模擬生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(jī)標(biāo)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(diǎn)區(qū)域，記為各區(qū)域；獲取各區(qū)域的梯度強(qiáng)度；計(jì)算當(dāng)前幀圖像中的各區(qū)域內(nèi)的各像素點(diǎn)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(jì)算機(jī)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(biāo)簽；通過多視圖一致性分割模塊中的學(xué)生模型和教師模型分別生成預(yù)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(hù)方法，具體如下：采集多源數(shù)據(jù)并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(jìn)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(shí)景地質(zhì)測繪方法、裝置、存儲(chǔ)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(duì)CAD三維繪圖環(huán)境的虛擬相機(jī)，并用于顯示目標(biāo)場景的三維實(shí)景點(diǎn)云模型；實(shí)時(shí)獲取虛擬相機(jī)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(biāo)異形建筑的建筑幾何信息，基于建筑幾何信息確定目標(biāo)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(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的視覺導(dǎo)視設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明基于各瀏覽路徑的對(duì)應(yīng)瀏覽種類物品的各時(shí)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(jìn)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(dòng)進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像智能識(shí)別的手機(jī)側(cè)鍵缺陷檢測方法，涉及手機(jī)檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：在檢測位置布置至少一個(gè)目標(biāo)攝像機(jī)；確定待檢測手機(jī)與檢測位置的相對(duì)位置；得到目標(biāo)修正圖像；得到手機(jī)側(cè)鍵模型，識(shí)別手機(jī)二維模型中環(huán)繞手機(jī)側(cè)鍵模型的溝槽，作為待識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明求保護(hù)一種利用Purkinje反射和動(dòng)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(diǎn)的眼部圖像；利用反射點(diǎn)的位置計(jì)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(duì)比學(xué)習(xí)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(duì)應(yīng)的分割標(biāo)簽，基于腫瘤病理圖像及腫瘤病理圖像對(duì)應(yīng)的分割標(biāo)簽生成腫瘤病理圖像訓(xùn)練集；將腫瘤病理圖像訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)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(jì)任務(wù)，本發(fā)明提供了遙感數(shù)據(jù)語義分割與高度估計(jì)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)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(yīng)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(jì)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市場景輕量級(jí)實(shí)時(shí)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(duì)城市道路場景語義分割需求，構(gòu)建了一種輕量級(jí)的實(shí)時(shí)城市道路場景語義分割模型，實(shí)時(shí)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(duì)原始圖像進(jìn)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(duì)多尺度特征進(jìn)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(duì)不同葡萄樣品進(jìn)行光譜掃描，得到多個(gè)原始近紅外光譜數(shù)據(jù)；對(duì)各原始近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到相應(yīng)的預(yù)處理數(shù)據(jù)，并對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行維度變換，得到二維圖像；對(duì)二維圖像進(jìn)行處理，...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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