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          首頁(yè) 專利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服務(wù) 國(guó)際服務(wù) 商標(biāo)交易 會(huì)員權(quán)益 需求市場(chǎng) 關(guān)于龍圖騰
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          • 本發(fā)明公開(kāi)一種在聚集圖像中谷物顆粒的高精度識(shí)別方法及系統(tǒng),方法包括:獲取米粒原始圖像并進(jìn)行預(yù)處理,獲取聚類米粒圖像數(shù)據(jù)集;分割所述聚類米粒圖像,獲取第一米粒圖像數(shù)據(jù)集;標(biāo)準(zhǔn)化處理第一米粒圖像數(shù)據(jù)集,獲取第二米粒圖像數(shù)據(jù)集;依次對(duì)第二米粒圖像...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于MAMBA的高光譜圖像動(dòng)態(tài)分類系統(tǒng),系統(tǒng)包括:地物建模模塊、分辨率調(diào)控模塊、特征提取模塊、分類識(shí)別模塊、動(dòng)態(tài)結(jié)果生成模塊。本發(fā)明中,通過(guò)在多時(shí)相遙感圖像中同步采集地物區(qū)域的位移量、主光譜反射率與紋理差異...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療圖像處理分析技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了基于圖像識(shí)別的腫瘤蛋白定量評(píng)估方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取IHC切片的全景數(shù)字圖像,并提取所述全景數(shù)字圖像中的感興趣區(qū)域,將所述感興趣區(qū)域,進(jìn)行分割,得到高分辨率圖像塊,將所述高分辨率圖像塊,輸入...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的混凝土干濕狀態(tài)識(shí)別方法及裝置,涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于智能建筑領(lǐng)域,主要目的在于解決基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的混凝土干濕狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確性較低的問(wèn)題。主要包括利用特征提取模型分別對(duì)可見(jiàn)光圖像數(shù)據(jù)和紅外圖像數(shù)據(jù)...
          • 本發(fā)明涉及文物建模技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)運(yùn)算效率低下,建模準(zhǔn)確性低的技術(shù)問(wèn)題,尤其涉及一種文物三維數(shù)字化自適應(yīng)建模方法,該方法包括以下步驟:S1、獲取文物的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)集,基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)集確定鄰域點(diǎn)集并通過(guò)特征分解得到多個(gè)尺度特...
          • 本發(fā)明提供了一種基于三維場(chǎng)景輻射仿真的高光譜遙感圖像生成方法及裝置,涉及遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)獲取成本過(guò)高、數(shù)據(jù)源少以及分辨率低等技術(shù)問(wèn)題。該方法包括:根據(jù)用戶需求,確定三維場(chǎng)景數(shù)據(jù);將三維場(chǎng)景數(shù)據(jù)輸入預(yù)...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種場(chǎng)景標(biāo)定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明通過(guò)獲取含目標(biāo)場(chǎng)景及場(chǎng)景需求的場(chǎng)景標(biāo)定請(qǐng)求,精準(zhǔn)定位標(biāo)定需求。接著,依據(jù)請(qǐng)求獲取對(duì)應(yīng)目標(biāo)執(zhí)行文件并運(yùn)行,創(chuàng)建場(chǎng)景需求對(duì)應(yīng)的處理線程,避免了一套通用程序應(yīng)對(duì)所...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種異源圖像多目標(biāo)自動(dòng)配準(zhǔn)方法,包括獲取紅外圖像和可見(jiàn)光圖像,并對(duì)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像進(jìn)行預(yù)處理,增強(qiáng)紅外圖像和可見(jiàn)光圖像的特征;通過(guò)基于Super Point算法的特征點(diǎn)提取方法和SIFT算法共同提取紅外圖像和可見(jiàn)光圖像中目標(biāo)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多特征融合與生物力學(xué)約束的可解釋性心臟配準(zhǔn)方法,獲取N張三維心臟核磁共振圖像,得到心臟核磁共振圖像數(shù)據(jù)集;對(duì)數(shù)據(jù)集中所有圖像進(jìn)行線性變換以消除全局幾何差異,構(gòu)建編碼器和解碼器網(wǎng)絡(luò)作為配準(zhǔn)模型;將訓(xùn)練集中任意兩幅三維圖像,...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種目標(biāo)器官模型配準(zhǔn)方法和系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于手術(shù)導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取患者術(shù)前的目標(biāo)器官影像數(shù)據(jù),并基于所述目標(biāo)器官影像數(shù)據(jù)構(gòu)建對(duì)應(yīng)的術(shù)前三維點(diǎn)云模型;對(duì)患者術(shù)中的目標(biāo)器官數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描,得到術(shù)中影像數(shù)...
          • 本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)與大語(yǔ)言模型融合的胃鏡圖像識(shí)別與輔助診斷系統(tǒng)和方法,所述系統(tǒng)包括:數(shù)據(jù)采集與處理模塊,用于獲取多種類別的胃鏡圖片并預(yù)處理;胃鏡圖片識(shí)別與分類模塊,用于將預(yù)處理后的胃鏡圖片輸入至GastroHAF模型訓(xùn)練,輸出胃鏡...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種X射線成像質(zhì)量評(píng)估方法及存儲(chǔ)介質(zhì),通過(guò)模擬出閃爍體的物理模型,并通過(guò)模擬X射線在閃爍體物理模型中的作用的全過(guò)程,評(píng)估出X射線品質(zhì)因子,進(jìn)而根據(jù)X射線的品質(zhì)因子來(lái)推斷出閃爍體的材質(zhì)相對(duì)應(yīng)的最適宜的各項(xiàng)參數(shù);通過(guò)利用輸入?yún)?shù)模擬...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于遙感大數(shù)據(jù)分析的測(cè)繪方法,涉及遙感測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:基于實(shí)時(shí)主體輪廓獲取評(píng)判均差;基于第二數(shù)量的數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)繪影像圖獲取模糊閾值;基于評(píng)判均差與模糊閾值判斷實(shí)時(shí)測(cè)繪灰度圖是否合格,若不合格,重復(fù)獲取新的實(shí)時(shí)測(cè)繪影像圖直...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種路面裂縫圖像自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)與噪聲抑制方法及系統(tǒng),對(duì)待處理路面裂縫原始圖像進(jìn)行路面圖像區(qū)域分割得到路面區(qū)域;對(duì)分割后的路面區(qū)域內(nèi)進(jìn)行路面區(qū)域紋理特性分析,對(duì)路面圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理得到對(duì)比度增強(qiáng)圖像,對(duì)獲取的對(duì)比度增強(qiáng)圖像...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種適用于中子射線圖像的降質(zhì)方法及超分辨率重建方法,涉及圖像超分辨率技術(shù)領(lǐng)域,本申請(qǐng)方法包括:建立中子射線圖像的降質(zhì)模型,基于降質(zhì)模型對(duì)高分辨率中子射線圖像降質(zhì)處理生成對(duì)應(yīng)的低分辨率中子射線圖像,降質(zhì)處理包括模糊、下采樣以及添加至...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種水印嵌入方法、水印提取方法、設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取待水印嵌入的原始圖像與待嵌入的水印信息,將原始圖像與水印信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練完成的水印嵌入模型;通過(guò)特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始圖像進(jìn)行特征提取得...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于雙碳數(shù)字平臺(tái)的城市智慧能源管理方法,該方法獲取城市智慧能源在當(dāng)前采樣時(shí)刻的多維數(shù)據(jù)向量序列;將多維數(shù)據(jù)向量序列作為L(zhǎng)STM模型的輸入,得到當(dāng)前采樣時(shí)刻的隱藏狀態(tài)數(shù)據(jù)向量和多維激活向量,根據(jù)多維激活...
          • 本發(fā)明屬于財(cái)務(wù)管理技術(shù)領(lǐng)域,本方案提供一種基于集成學(xué)習(xí)的財(cái)務(wù)舞弊檢測(cè)方法。本方案提供一種財(cái)務(wù)舞弊檢測(cè)系統(tǒng),包括:多源同步采集模塊,用于獲取并補(bǔ)償時(shí)鐘漂移的文本/交易/圖譜數(shù)據(jù);動(dòng)態(tài)特征提取模塊,包含自適應(yīng)滑動(dòng)窗口處理器、多尺度因果卷積組件和...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了基于DeepSeek的金融業(yè)務(wù)智能決策系統(tǒng)及方法,涉及金融科技技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)難以識(shí)別情感脅迫等復(fù)雜詐騙模式,同時(shí)缺乏考慮在詐騙時(shí)親屬實(shí)時(shí)介入,使得詐騙成功案件頻發(fā),導(dǎo)致老年人資金流失且身心健康受損的技術(shù)問(wèn)題;通過(guò)根據(jù)人...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種鏈上數(shù)據(jù)交易方法、裝置、電子設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及區(qū)塊鏈技術(shù)領(lǐng)域,鏈上數(shù)據(jù)交易方法包括:獲取數(shù)據(jù)需求方發(fā)起的數(shù)據(jù)需求訂單并在預(yù)設(shè)區(qū)塊鏈中匹配對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)訂單推薦列表;將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)訂單推薦列表推送給數(shù)據(jù)需求方;獲取數(shù)據(jù)需求...
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