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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明公開一種視頻圖像的處理方法、設(shè)備及裝置，該方法包括：依次接收視頻圖像，針對(duì)視頻圖像中的每個(gè)第一像素塊，基于與第一像素塊對(duì)應(yīng)的第一抖動(dòng)矩陣，將第一像素塊中位于中心位置處的目標(biāo)像素點(diǎn)的能量分散到第一像素塊中其他位置處的像素點(diǎn)上，得到第一目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種焊接產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置及品檢設(shè)備。該方法應(yīng)用于品檢設(shè)備，品檢設(shè)備中存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)圖像及焊接缺陷特征描述信息庫(kù)；標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)焊接產(chǎn)品的預(yù)設(shè)合格形態(tài)，標(biāo)準(zhǔn)圖像中包括多個(gè)焊點(diǎn)，每一焊點(diǎn)設(shè)置有缺陷標(biāo)識(shí)，用于表征該焊點(diǎn)出現(xiàn)特定焊接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于網(wǎng)架結(jié)構(gòu)圓鋼管桿件的撓度非接觸檢測(cè)方法，本發(fā)明涉及鋼管桿架技術(shù)領(lǐng)域。該方法步驟包括：通過激光掃描儀獲取網(wǎng)架結(jié)構(gòu)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，經(jīng)體素劃分與密度分析篩選得出高密度體素；對(duì)高密度體素進(jìn)行球面擬合，根據(jù)球面擬合差異值提取空間球形錨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于腫瘤放療的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，涉及腫瘤數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該用于腫瘤放療的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，包括以下步驟：S1,獲取腫瘤圖像數(shù)據(jù)，對(duì)腫瘤圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2,構(gòu)建表面狀態(tài)特征圖和邊緣增強(qiáng)圖，進(jìn)行初步腫瘤位置預(yù)測(cè)，評(píng)估初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種眾源地理視頻數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和三維重建方法、裝置和設(shè)備。所述方法包括：獲取待處理視頻幀序列；待處理視頻幀序列是通過對(duì)眾源地理視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到的；構(gòu)建視頻質(zhì)量評(píng)估網(wǎng)絡(luò)；視頻質(zhì)量評(píng)估網(wǎng)絡(luò)包括預(yù)訓(xùn)練的動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)模塊、鏡頭轉(zhuǎn)換檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了基于圖像處理的鉆井裝備磨損狀態(tài)量化評(píng)估方法，包括：采集若干PDC鉆頭使用過程中的各組PDC鉆頭圖像，記錄多種鉆頭結(jié)構(gòu)特性的數(shù)據(jù)，以及多種地層結(jié)構(gòu)參數(shù)的參數(shù)數(shù)據(jù)；量化各鉆頭結(jié)構(gòu)特性的地層關(guān)聯(lián)程度；劃分得到各鉆...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的GIS設(shè)備紅外目標(biāo)故障分析方法及系統(tǒng)，方法包括：通過C2f_SimAM模塊與SCConv模塊增強(qiáng)YOLOv8模型的特征提取能力，有效改善復(fù)雜背景下GIS設(shè)備的小目標(biāo)檢測(cè)精度；其次，利用DSDC?ASPP模塊與N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種焦油處理用廢氣泄漏檢測(cè)方法，包括：獲取每個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域在廢氣疑似泄露時(shí)刻下的若干張廢氣監(jiān)測(cè)圖像，從每張廢氣監(jiān)測(cè)圖像中分割出若干個(gè)氣體區(qū)域，獲取每個(gè)氣體區(qū)域經(jīng)過圖像去霧后的去氣體區(qū)域，根據(jù)每張廢氣監(jiān)測(cè)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種超聲圖像血管檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取超聲血管圖像并進(jìn)行預(yù)處理；確定不同尺度下超聲血管圖像的局部方向場(chǎng)主特征向量；構(gòu)建不同尺度下的方向自適應(yīng)的雙線結(jié)構(gòu)核；獲得血管增強(qiáng)圖像；基于血管增強(qiáng)圖像獲得血管檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于長(zhǎng)短時(shí)保留預(yù)測(cè)軌跡的軌跡管理方法，涉及3D多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，包括：S1、在基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)檢測(cè)的3D多目標(biāo)跟蹤中，對(duì)于輸入的當(dāng)前幀檢測(cè)目標(biāo)，使用3D卡爾曼濾波算法得到預(yù)測(cè)軌跡；S2、通過軌跡管理模塊進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，若匹配成功，則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于路面裂縫曲率特征反演的車轍深度估算方法及系統(tǒng)，該方法通過采集高分辨率路面圖像，經(jīng)預(yù)處理和裂縫檢測(cè)提取裂縫輪廓后，利用差分幾何計(jì)算裂縫的最小曲率半徑、曲率變化率等參數(shù)，構(gòu)建車轍裂縫幾何響應(yīng)指數(shù)R?CGRI以表征裂縫對(duì)下陷變...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及膨脹土生態(tài)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種道面影響區(qū)挖方地基膨脹土超挖方量計(jì)算方法，應(yīng)用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)膨脹土樣本的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別并剔除異常數(shù)據(jù)，提高膨脹潛勢(shì)劃分的科學(xué)性，保證超挖方量計(jì)算的準(zhǔn)確性和可靠性，集成GIS與克里金插值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光聲成像技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種單極性自適應(yīng)光聲層析圖像重建方法，首先，在超聲陣列的相鄰陣元之間插入虛擬陣元，通過插值提高空間采樣率；其次，基于延遲求和算法重建原始光聲圖像；接著，對(duì)插值后的通道信號(hào)進(jìn)行時(shí)間差分處理，得到一階時(shí)間梯度數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)驅(qū)動(dòng)的游戲3D美術(shù)資源風(fēng)格化生成方法，涉及人工智能與游戲開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：S1、獲取多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)：接收并解析用戶輸入的多種組合數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括但不限于描述角色和場(chǎng)景的自然語言文本、2D概念原畫、參考美術(shù)風(fēng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種多模態(tài)圖像融合的畜類肉品三維重建方法及裝置，其三維重建方法包括：使用多種模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)采集設(shè)備，采集畜類肉品的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；將該結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配對(duì)準(zhǔn)及融合，生成該畜類肉品的體數(shù)據(jù)；使用重建模型通過該體數(shù)據(jù)，生成該畜類肉品的三維模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于多視角的三維模型生成方法及系統(tǒng)。方法包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用。數(shù)據(jù)處理包括對(duì)三維模型進(jìn)行渲染，生成6個(gè)不同角度的RGB圖片，并采用隨機(jī)燈光變量以增加場(chǎng)景多樣性，同時(shí)渲染對(duì)應(yīng)的深度圖和法線圖。模型訓(xùn)練包括基于擴(kuò)散模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種可控制的三維模型生成方法及系統(tǒng)。方法包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用。數(shù)據(jù)處理包括對(duì)三維模型進(jìn)行多尺度點(diǎn)云采樣，從高到低分為三個(gè)層次，以捕捉模型輪廓特征；同時(shí)統(tǒng)計(jì)模型的長(zhǎng)、寬、高，量化為長(zhǎng)方體并采樣為8維稀疏點(diǎn)云，作為條件輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)邊緣晶格排列調(diào)整的腫瘤模型生成方法及系統(tǒng)，其涉及腫瘤建模技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明綜合考慮邊緣梯度、曲率、密度等因素對(duì)邊緣晶格點(diǎn)的影響，動(dòng)態(tài)確定邊緣晶格點(diǎn)之間的虛擬彈簧對(duì)應(yīng)的彈簧剛度系數(shù)與阻尼系數(shù)，通過計(jì)算每個(gè)邊緣晶格點(diǎn)受的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合地層巖性和防治措施的滑坡三維建模方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于滑坡防治信息技術(shù)領(lǐng)域，建模方法，包括：獲得多個(gè)滑體三維模型；獲得滑坡專業(yè)監(jiān)測(cè)三維模型和滑坡治理工程三維模型；融合多個(gè)滑體三維模型、滑坡專業(yè)監(jiān)測(cè)三維模型和滑坡治理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N室內(nèi)場(chǎng)景表面重建的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以應(yīng)用于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：利用重建模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)，對(duì)與兩個(gè)不同視角對(duì)應(yīng)的原始圖像進(jìn)行特征提取，得到每個(gè)視角的目標(biāo)特征圖；針對(duì)每個(gè)視角，對(duì)另一視角的目標(biāo)特征圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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