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								      本公開提供圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括根據(jù)平滑序列中之前的多個(gè)姿態(tài)幀的平滑姿態(tài)參數(shù)、加速度衰減系數(shù)w的初始值和當(dāng)前姿態(tài)幀的加速度a的初始值，在包含當(dāng)前時(shí)刻的未來預(yù)設(shè)時(shí)長內(nèi)由遠(yuǎn)及近依次確定平滑序列中多個(gè)姿態(tài)幀的平滑姿...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)與芯片，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：根據(jù)第一圖像的第一圖像參數(shù)與兩幀第二圖像的第二圖像參數(shù)，得到目標(biāo)圖像參數(shù)；其中，第一圖像參數(shù)用于表征第一圖像的像素灰度值的變化程度，第二圖像參數(shù)用于表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供拍攝設(shè)備位姿確定方法、拍攝設(shè)備定位模型訓(xùn)練方法、車輛控制方法、計(jì)算設(shè)備、存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中拍攝設(shè)備位姿確定方法包括：確定目標(biāo)拍攝設(shè)備拍攝的目標(biāo)圖像；將所述目標(biāo)圖像輸入拍攝設(shè)備定位模型，獲得所述目標(biāo)拍攝設(shè)備的設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種影像配準(zhǔn)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和配準(zhǔn)系統(tǒng)。通過獲取包括患者的目標(biāo)部位的三維影像、從第一角度成像的第一二維影像以及從第二角度成像的第二二維影像，第一二維影像和第二二維影像均包括目標(biāo)部位；對第一二維影像和三維影像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到成像...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種交互形象換膚方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及車輛，通過響應(yīng)于用戶為交互形象選擇目標(biāo)皮膚，從服務(wù)器下載目標(biāo)皮膚對應(yīng)的皮膚資源包，將交互形象的原皮膚加載路徑更改為皮膚資源包對應(yīng)的目標(biāo)保存路徑，當(dāng)接收到用戶的喚醒指令時(shí)，將目標(biāo)保存路徑的...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供了一種渲染指令的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括獲取引擎層向目標(biāo)接口層發(fā)送的原始渲染指令序列，其中，所述目標(biāo)接口層用于屏蔽不同圖形驅(qū)動接口的接口差異，向不同圖形驅(qū)動接口發(fā)送對應(yīng)的渲染指令；獲取所述原始渲染指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種鼠標(biāo)指針圖像顯示方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：通過電子設(shè)備原生操作系統(tǒng)中運(yùn)行的第一應(yīng)用程序，獲取目標(biāo)鼠標(biāo)指針對象，目標(biāo)鼠標(biāo)指針對象是第一應(yīng)用程序基于獲取到的鼠標(biāo)指針數(shù)據(jù)生成的，鼠標(biāo)指針數(shù)據(jù)是第二應(yīng)用程序中的鼠標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的一方面提供了一種計(jì)算機(jī)執(zhí)行的牙齒三維數(shù)字模型的局部坐標(biāo)系的設(shè)定方法，包括：獲取世界坐標(biāo)系下的表示第一牙齒的第一三維數(shù)字模型；對所述第一三維數(shù)字模型采樣N個(gè)面片，其中，N是預(yù)定的數(shù)量；基于所述N個(gè)面片的中心點(diǎn)坐標(biāo)、法向量、鄰接面片信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種道路數(shù)據(jù)的生成方法和裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法可應(yīng)用于地圖領(lǐng)域，具體而言，該方法包括：獲取目標(biāo)道路上各個(gè)道路控制點(diǎn)各自對應(yīng)的相對位置數(shù)據(jù)；基于相對位置數(shù)據(jù)和為每個(gè)道路控制點(diǎn)分別配置的相對高程變量，構(gòu)建出與目標(biāo)道路相匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于圖像處理領(lǐng)域。方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像轉(zhuǎn)換至頻域中，分別提取待處理圖像的低頻分量和高頻分量，獲得低頻圖像信號和高頻圖像信號；將低頻圖像信號輸入至輕量化圖像處理網(wǎng)絡(luò)的低頻圖像處理模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種消除目標(biāo)檢測誤報(bào)的方法，包括：S1.設(shè)定目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練；S2.設(shè)定誤報(bào)場景；S3.設(shè)定人形報(bào)警流程；S4.消除誤報(bào)報(bào)警流程：針對步驟S2的情況，由于動態(tài)誤報(bào)，即非靜止目標(biāo)誤報(bào)且觸發(fā)誤報(bào)的幀數(shù)不連續(xù)，因此當(dāng)檢測到一幀誤報(bào)時(shí)并不...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種移動對象的位移識別方法、設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。在位移識別方法中，獲取第一時(shí)段內(nèi)對目標(biāo)范圍進(jìn)行拍攝得到的多幀圖像后，可分別對該多幀圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測，得到該移動對象的多個(gè)檢測框。根據(jù)該移動對象的多個(gè)檢測框的位置坐標(biāo)，確定該移...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像處理方法、地圖構(gòu)建方法、裝置、介質(zhì)及車輛，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，圖像處理方法包括：獲取車輛的環(huán)視圖像；通過圖像處理模型對環(huán)視圖像進(jìn)行處理，得到用于構(gòu)建車輛周圍地圖的目標(biāo)特征數(shù)據(jù)，圖像處理模型用于通過如下方式得到目標(biāo)特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種障礙物檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)以及車輛，涉及車輛技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取第一特征圖以及第二特征圖，第一特征圖為車輛在目標(biāo)時(shí)刻獲取的高精地圖對應(yīng)的特征圖，第二特征圖為車輛在目標(biāo)時(shí)刻通過圖像傳感器采集的環(huán)境圖像對應(yīng)的特征圖，第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于ResNet?50模型番茄晚疫病的識別方法。本發(fā)明為了解決傳統(tǒng)的番茄晚疫病識別方法中存在的效率低下和準(zhǔn)確率低的問題。本發(fā)明建立了基礎(chǔ)的番茄晚疫病數(shù)據(jù)集，采用SDG方法優(yōu)化ResNet?50模型，提取主干網(wǎng)絡(luò)，輸出一維特征向...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N圖像方向識別方法、模型及存儲介質(zhì)，該方法包括：檢測待識別圖像中的文字區(qū)域，獲得各個(gè)文字區(qū)域的位置坐標(biāo)和區(qū)域特征；根據(jù)所述文字區(qū)域的位置坐標(biāo)，獲取所述文字區(qū)域在所述待識別圖像中的圖像特征，并與所述文字區(qū)域的區(qū)域特征融合，得到所...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種心電導(dǎo)聯(lián)信號提取方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。心電導(dǎo)聯(lián)信號提取方法包括：響應(yīng)于接收到包含多個(gè)心電導(dǎo)聯(lián)信息的待處理圖像，根據(jù)所述待處理圖像中包含的導(dǎo)聯(lián)字符，確定各個(gè)待識別心電導(dǎo)聯(lián)信號分別對應(yīng)的第一圖像區(qū)域。針對每個(gè)第一圖像區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種改善數(shù)據(jù)增強(qiáng)帶來誤報(bào)的方法，包括：S1，開始訓(xùn)練；S2，讀取圖片；S3，Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)：S3.1，拼接圖片；S3.2，計(jì)算拼接后的目標(biāo)框；S4，標(biāo)記低質(zhì)量目標(biāo)框；S5，獲取模型推理結(jié)果；S6，計(jì)算loss；S7，梯度反傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種可通信環(huán)境下的多路口異步交通信號合作控制方法和系統(tǒng)，包括：步驟S1：將交通信號控制問題建模為基于宏動作的部分可觀測馬爾科夫決策過程，設(shè)計(jì)智能體的狀態(tài)、動作、獎勵信息；步驟S2：預(yù)處理狀態(tài)信息；步驟S3：捕捉宏動作結(jié)束時(shí)的鄰近...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種特種車輛的行駛控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取突發(fā)事件類型、起點(diǎn)位置、終點(diǎn)位置以及規(guī)避突發(fā)事件類型的程度；如果規(guī)避突發(fā)事件類型的程度小于第一預(yù)設(shè)閾值，根據(jù)突發(fā)事件類型、起點(diǎn)位置以及終點(diǎn)位置，確定第一...
								
            
							
            
							
						
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