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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，公開了一種三維遮擋體素剔除方法、狀態(tài)估計(jì)方法、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括：獲取載體運(yùn)動(dòng)過程中的連續(xù)多幀圖像和連續(xù)多幀點(diǎn)云；針對(duì)每一幀圖像中的每個(gè)像素塊，計(jì)算各像素塊在每一圖像幀中的像素強(qiáng)度方差，以確定各圖像幀中的所有穩(wěn)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于單階段網(wǎng)絡(luò)的跨域少樣本目標(biāo)檢測(cè)方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，將查詢圖像和支持目標(biāo)經(jīng)過權(quán)重共享的基座大模型中得到查詢圖像特征和支持目標(biāo)特征；然后支持目標(biāo)特征經(jīng)過支持集編碼器細(xì)化后和查詢圖像特征送入查詢圖像編碼器中，在提取查詢圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨域少樣本目標(biāo)檢測(cè)中特征混淆的解決方法，屬于跨域少樣本目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1:對(duì)查詢圖像進(jìn)行特征提取，獲得查詢圖像塊特征序列；對(duì)支持集序列進(jìn)行特征提取，獲得支持集特征序列；S2:將查詢圖像塊特征序列和支持集特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙流多尺度特征融合的圖像偽造定位方法，屬于圖像偽造定位技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)歸一化RGB圖像，通過雙分支結(jié)構(gòu)分別提取多尺度語(yǔ)義特征與噪聲特征；對(duì)同尺度特征堆疊生成初步融合特征；執(zhí)行多尺度增強(qiáng)操作，結(jié)合全局通道加權(quán)與局部空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于空域和頻域特征的非均勻性校正方法及系統(tǒng)，涉及紅外圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，校正步驟為：將待校正圖像輸入訓(xùn)練好的紅外圖像非均勻性校正模型中，輸出校正圖像；模型訓(xùn)練步驟為：基于可見光數(shù)據(jù)集構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建初始紅外圖像非均勻性校正...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及面向ESG管理的煤礦監(jiān)控圖像多尺度增強(qiáng)方法，包括：根據(jù)每個(gè)目標(biāo)人物在連續(xù)幀煤礦監(jiān)控圖像中的識(shí)別框內(nèi)像素點(diǎn)灰度值差異，確定每個(gè)目標(biāo)人物在每幀煤礦監(jiān)控圖像中的曝光變動(dòng)性，將每個(gè)識(shí)別框沿著水平方向等分若干個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GPU的BRep模型水密網(wǎng)格轉(zhuǎn)換及拓?fù)渲亟ǚ椒ǎǎ荷蓪?duì)應(yīng)BRep模型每個(gè)面對(duì)應(yīng)二維參數(shù)空間的UV島；構(gòu)建初始UV圖集；獲得趨近正方形布局的優(yōu)化UV圖集；構(gòu)建初步二維三角網(wǎng)格；剔除跨越原始UV島邊界的偽三角形，僅保留...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種三維全息圖像重建方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于光學(xué)顯示與人工智能領(lǐng)域；包括：獲取數(shù)據(jù)集，構(gòu)建三維全息重建網(wǎng)絡(luò)模型，以根據(jù)數(shù)據(jù)集對(duì)三維全息重建網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試；獲取目標(biāo)場(chǎng)景的目標(biāo)深度圖和目標(biāo)強(qiáng)度圖，將目標(biāo)強(qiáng)度圖和目標(biāo)深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于梯度控制的高斯渲染處理圖像退化問題的方法，包括如下步驟：獲取退化圖像并進(jìn)行預(yù)處理，使用預(yù)訓(xùn)練的2D圖像恢復(fù)模型對(duì)預(yù)處理后的退化圖像進(jìn)行恢復(fù)，得到初步恢復(fù)圖像；利用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成的稀疏點(diǎn)云初始化3D高斯模型；采用初步恢復(fù)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種聯(lián)合RGB和TOF的深度圖像生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括獲取同步拍攝的RGB圖像和TOF圖像，并對(duì)所述RGB圖像進(jìn)行深度估計(jì)以得到偽深度圖；根據(jù)所述偽深度圖將所述TOF圖像填充為稠密圖像；計(jì)算所述偽深度圖的深度梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N竣工圖與遙感影像地理配準(zhǔn)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。涉及地理信息領(lǐng)域。該方法包括：獲取待配準(zhǔn)的竣工圖和包含地理信息的遙感衛(wèi)星影像；對(duì)竣工圖和遙感衛(wèi)星影像分別進(jìn)行預(yù)處理；將預(yù)處理后的竣工圖和預(yù)處理后的遙感衛(wèi)星影像進(jìn)行多模態(tài)圖像匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于文本背景感知增強(qiáng)的小樣本工業(yè)缺陷圖像分割方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：根據(jù)工業(yè)缺陷圖像集構(gòu)建對(duì)應(yīng)支持?查詢對(duì)；建立文本背景感知增強(qiáng)模型；利用全部支持?查詢對(duì)訓(xùn)練文本背景感知增強(qiáng)模型；將待分割的查詢圖像、對(duì)應(yīng)支持圖像和掩碼標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于邊緣檢測(cè)的LED球幕顯示插值方法。屬于LED球幕顯示技術(shù)領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有的均勻抽點(diǎn)技術(shù)沒有解決圖像信息缺失的技術(shù)問題。所述方法包括如下步驟：S1、提取輸入圖像在四個(gè)方向，即0°、45°、90°和135°方向上的像素強(qiáng)度變化量，并生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種融合自監(jiān)督語(yǔ)義引導(dǎo)與條件調(diào)制機(jī)制的圖像分割方法及其系統(tǒng)。本發(fā)明通過將二維圖像輸入至訓(xùn)練好的擴(kuò)散分割網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分割。在主干路徑中引入雙通道的條件調(diào)制機(jī)制，將時(shí)間嵌入映射為系數(shù)調(diào)控特征演化，將條件路徑提取的語(yǔ)義先驗(yàn)信息映射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種缺失模態(tài)腦腫瘤圖像分割方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，屬于圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，構(gòu)建知識(shí)蒸餾模型架構(gòu)，知識(shí)蒸餾模型架構(gòu)包括教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)包括至少一特征重建模塊，特征重建模塊用于基于不同模態(tài)的腦腫瘤圖像之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于汽車制造工業(yè)自動(dòng)化檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種汽車底盤托板定位銷狀態(tài)的檢測(cè)方法，包括，S1、獲取多張汽車底盤托板的局部圖像將其調(diào)整拼接成完整的汽車底盤托板圖像；S2、對(duì)相機(jī)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理；S3、通過圖像訓(xùn)練模型，獲取合格的待檢測(cè)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種晶圓缺陷檢測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：響應(yīng)于晶圓缺陷檢測(cè)指令，接收相機(jī)采集相應(yīng)晶圓的預(yù)設(shè)第一分辨率圖像，基于CPU?GPU協(xié)同計(jì)算策略，并行處理所述預(yù)設(shè)第一分辨率圖像，以確定所述預(yù)設(shè)第一分辨率圖像對(duì)應(yīng)的二值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于海波管加工的管壁缺陷檢測(cè)方法。包括：獲取海波管的表面圖像內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值；對(duì)于表面圖像內(nèi)像素點(diǎn)中的目標(biāo)像素點(diǎn)，確定目標(biāo)像素點(diǎn)的參考區(qū)域的紋理復(fù)雜度；利用邊緣檢測(cè)對(duì)表面圖像進(jìn)行識(shí)別，得到表面圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種地圖印刷品質(zhì)量檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其方法包括：對(duì)所有灰度圖進(jìn)行分區(qū)；根據(jù)目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域與標(biāo)準(zhǔn)灰度圖中對(duì)應(yīng)區(qū)域的差分表現(xiàn)，獲取目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域的第一完整度；根據(jù)目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域與鄰域區(qū)域的關(guān)聯(lián)地圖結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種密封件檢測(cè)用圖像增強(qiáng)方法，其方法包括：采集密封件圖像，根據(jù)圖像中像素點(diǎn)灰度值的分布獲取每個(gè)灰度級(jí)的分布突出程度；根據(jù)灰度級(jí)的分布突出程度確定線性灰度變換的分段點(diǎn)，并通過分段點(diǎn)對(duì)灰度級(jí)進(jìn)行分段；根據(jù)每個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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