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								      本發(fā)明涉及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)與工業(yè)安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種基于多源感知的AR眼鏡危險(xiǎn)狀態(tài)動(dòng)態(tài)標(biāo)注方法及系統(tǒng)，通過深度攝像頭、氣體傳感器等多源設(shè)備同步采集深度圖像、氣體濃度等數(shù)據(jù)；經(jīng)改進(jìn)的危險(xiǎn)目標(biāo)檢測(cè)模型提取旋轉(zhuǎn)不變點(diǎn)云特征，融合多模態(tài)數(shù)據(jù)生成動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N工件型號(hào)識(shí)別方法和裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取待識(shí)別工件的待識(shí)別圖像；將待識(shí)別圖像與至少一個(gè)候選融合特征向量進(jìn)行匹配，得到匹配結(jié)果，其中，對(duì)于任意一個(gè)候選融合特征向量，候選融合特征向量對(duì)應(yīng)于唯一的工件型號(hào)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種道路路基塌陷的自動(dòng)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。將道路待檢測(cè)路基區(qū)域的地質(zhì)雷達(dá)圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像后劃分為多個(gè)網(wǎng)格圖像；統(tǒng)計(jì)網(wǎng)格圖像中像素點(diǎn)的LTP特征值；將LTP特征值分解，得到網(wǎng)格圖像中每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第一、二LBP...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種光伏板智能安裝機(jī)器人的光伏板定位識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及光伏設(shè)備安裝技術(shù)領(lǐng)域。該方法融合高清攝像頭多光譜圖像采集、可變形卷積核動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)、激光測(cè)距與慣性數(shù)據(jù)融合，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與智能優(yōu)化的算法，有效補(bǔ)償遮擋和反光引起的幾何畸變，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種自適應(yīng)多閾值圖像分割方法及系統(tǒng)。本發(fā)明通過獲取多個(gè)待分割圖像，選擇多個(gè)代表圖像，確定區(qū)別目標(biāo)和多個(gè)未知目標(biāo)；在多個(gè)代表圖像中，對(duì)區(qū)別目標(biāo)和多個(gè)未知目標(biāo)進(jìn)行特征識(shí)別與比較分析，計(jì)算多個(gè)特征比較相似值；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N露天礦運(yùn)輸?shù)缆贩指罘椒ā⒀b置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，利用訓(xùn)練完成的道路分割模型分割露天礦運(yùn)輸?shù)缆罚耗Ｐ秃p分支編碼器、Transformer編碼模塊、道路多尺度特征提取模塊及漸進(jìn)式上采樣模塊。雙分支編碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于信息融合的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，涉及圖像處理領(lǐng)域。方法包括：將待檢測(cè)的熱紅外圖像序列連續(xù)的圖像幀構(gòu)造為時(shí)空張量；設(shè)計(jì)基于多頭自注意力機(jī)制的時(shí)空特征提取網(wǎng)絡(luò)，用于提取時(shí)空張量的時(shí)空信息；設(shè)計(jì)基于解碼器的分層背景重構(gòu)網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種道路病害分布可視化方法及系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊通過移動(dòng)檢測(cè)車搭載的工業(yè)相機(jī)、三維激光掃描儀及組合導(dǎo)航裝置，實(shí)時(shí)采集病害數(shù)據(jù)，并進(jìn)行時(shí)空同步與預(yù)處理；病害分析模塊基于位置數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)空間對(duì)齊，通過語義分割識(shí)別圖像中的病害邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例公開了基于海洋溫鹽剖面的三維溫鹽場(chǎng)反演方法及系統(tǒng)。方法包括：獲取觀測(cè)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的觀測(cè)剖面文件，并提取關(guān)鍵信息，關(guān)鍵信息包括經(jīng)緯度、時(shí)間及溫鹽剖面，溫鹽剖面包括溫度剖面及鹽度剖面；加載預(yù)先訓(xùn)練好的智能重構(gòu)模型；當(dāng)觀測(cè)點(diǎn)位于預(yù)設(shè)的建模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種互反射環(huán)境下的數(shù)字光柵投影三維重建方法，該方法包括：確定相移圖像的第一頻率和第二頻率以及標(biāo)記條紋周期的格雷碼圖像，分別生成第一組多步相移圖像和第二組多步相移圖像，并向物體表面投射；捕獲物體表面反射并調(diào)制后的條紋圖像，基于第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于空間坐標(biāo)的異形百葉窗片段拼接繪圖方法，涉及智能構(gòu)造領(lǐng)域，該方法通過使用激光雷達(dá)掃描設(shè)備獲取窗面初始點(diǎn)云，并建立局部空間坐標(biāo)系下的三維點(diǎn)集表示，隨后執(zhí)行包括邊界邊緣識(shí)別、突變點(diǎn)檢測(cè)和結(jié)構(gòu)分段在內(nèi)的多層次邊界點(diǎn)提取流程，構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種帶缺陷圖像的生成方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取帶缺陷樣本圖、無缺陷樣本圖、樣本控制條件以及樣本指令，其中，樣本控制條件用于指示帶缺陷樣本圖中的缺陷背景、缺陷位置和缺陷形態(tài)，樣本指令用于描述缺陷的主類別和子類別；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取待處理的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)包括多個(gè)點(diǎn)云點(diǎn)；對(duì)每個(gè)點(diǎn)云點(diǎn)進(jìn)行平面擬合處理，以獲得每個(gè)點(diǎn)云點(diǎn)的法向量；對(duì)每個(gè)點(diǎn)云點(diǎn)的法向量進(jìn)行特征分析處理，以獲得所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種車輛全景影像獲取方法及系統(tǒng)，涉及全景影像技術(shù)領(lǐng)域，所述車輛全景影像獲取方法包括：在車輛上的圖像采集裝置的位姿發(fā)生變化的情況下，基于使所述圖像采集裝置發(fā)生變化的目標(biāo)裝置的實(shí)時(shí)狀態(tài)值、所述目標(biāo)裝置與所述圖像采集裝置之間的位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于多場(chǎng)地動(dòng)捕相機(jī)的無縫追蹤系統(tǒng)及方法，方法包括以下步驟：設(shè)置至少兩組動(dòng)捕相機(jī)分別部署于相互隔離的獨(dú)立場(chǎng)地，每組動(dòng)捕相機(jī)覆蓋其所在場(chǎng)地的完整空間，采集剛體在局部坐標(biāo)系中的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；建立控制端與各組動(dòng)捕相機(jī)之...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于編解碼結(jié)構(gòu)的輕量級(jí)醫(yī)學(xué)2D圖像分割網(wǎng)絡(luò)，包括：網(wǎng)絡(luò)輸入模塊，從各種醫(yī)學(xué)成像設(shè)備獲取醫(yī)學(xué)2D圖像，并進(jìn)行預(yù)處理、執(zhí)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)和歸一化，獲得輸入圖像；網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)模塊，用于和網(wǎng)絡(luò)輸入模塊通信連接，包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大場(chǎng)景道路裂縫分布圖構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備，涉及道路裂縫識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)策略在道路裂縫數(shù)據(jù)集上進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；設(shè)定道路巡檢路徑并進(jìn)行所述巡檢路徑上道路圖像的拍攝，將所述道...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種視覺輔助下的螺絲清洗品質(zhì)視覺質(zhì)檢方法，該方法包括：采集清洗后的螺絲表面的灰度圖像，記為待測(cè)灰度圖像，提取待測(cè)灰度圖像中的邊緣輪廓；計(jì)算每條邊緣輪廓的低頻占比，對(duì)邊緣輪廓進(jìn)行篩選，獲取不規(guī)則輪廓和規(guī)則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于光度立體的電子屏幕膜面灰塵檢測(cè)方法，包括以下步驟：圖像采集：獲取4?8張不同入射方向的灰度圖像；圖像預(yù)處理：采用雙邊濾波器對(duì)原始圖像進(jìn)行邊緣保持降噪處理，并結(jié)合高斯濾波器提升平滑性，將濾波后的圖像轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)型；法向重建：...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于紋理圖像分析的浸膠紙表面均勻性檢測(cè)方法，具體涉及圖像的增強(qiáng)與紋理分析領(lǐng)域，包括獲取浸膠紙圖像，并基于灰度差值構(gòu)建邊緣圖，提取邊緣圖中邊緣值低于第一閾值的圖像區(qū)域，定義為模糊區(qū)域；對(duì)所述模糊區(qū)域進(jìn)行相鄰像素之間的邊緣值差異...
								
            
							
            
							
						
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