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								      本發(fā)明涉及一種參數化三維人體姿態(tài)估計方法、裝置、設備及介質，其中，方法包括：獲取人體姿態(tài)圖像；將人體姿態(tài)圖像輸入至人體姿態(tài)估計模型，得到人體姿態(tài)的形狀參數和姿態(tài)參數；其中，人體姿態(tài)估計模型包括：圖像編碼器模塊，用于對人體姿態(tài)圖像進行特征編碼...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于親屬面部特征相似度的實時換臉方法，涉及人工智能技術領域，包括以下步驟：S1.通過面部幾何特征提取與相似度計算驗證用戶親屬關系；S2.采用分幀異步處理與動態(tài)碼率適配實現200ms內實時渲染；S3.通過數字水印技術綁定換臉內...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術領域，提供了一種道路危險目標的檢測方法、裝置及計算機可讀存儲介質。道路危險目標的檢測方法包括：采用目標檢測模型對目標圖像進行處理，得到目標圖像中的候選目標的檢測框信息；采用車道分割線檢測模型對目標圖像進行處理，得到目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請適用于圖像處理技術領域，提供了一種測距方法、裝置及計算機可讀存儲介質。測距方法包括：采用訓練完成的目標檢測模型對目標圖像進行處理，得到目標圖像中的目標對象的檢測框信息；檢測框信息包括檢測框的高度；根據檢測框的高度和目標圖像對應的攝像頭...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于動態(tài)多尺度特征融合和殘差上下文感知的遙感小目標檢測方法。包括具體步驟如下：S1獲取光學遙感圖像目標檢測數據集；S2構建多尺度卷積解耦模塊,擴充感受視野；S3構建動態(tài)自適應特征融合，集成動態(tài)維度感知模塊，實現自適應特征融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種雜交水稻制種植株圖像數據深度聚類方法和系統(tǒng)，涉及農業(yè)人工智能技術。包括：獲取不同生長階段和不同尺度的雜交水稻穗圖像作為訓練集；采用數據增廣方法獲取原始圖像的增強圖像，基于增強圖像的圖像嵌入構建正負樣本對，訓練一個用于提取圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及三維場景重建技術領域，尤其涉及一種應用于三維空間點云的顏色融合處理方法及裝置。方法包括：獲取目標空間點的目標空間坐標；目標空間點包括三維空間點云中的至少一個待進行顏色融合的空間點；根據目標空間坐標，對每個目標空間點和預設的索引網格...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于幾何約束的視覺測量系統(tǒng)相機主距標定方法與系統(tǒng)。該方法包括：獲取多個控制點的物方坐標，并在拍攝場景中確定多個幾何約束指針點；其中，多個幾何約束指針點對稱分布；識別左右相機拍攝的圖像中各控制點的像點，基于像點坐標和圖像的外方位元...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于背景平面點云的反光物料機器人抓取位姿檢測方法，包括以下步驟：1)采集場景點云并進行預處理，分離物料與工作臺背景點云；2)對物料點云進行三維目標檢測，實現粗定位；3)對各物料點云進行邊界提取，分離內外邊界、點排序并進行邊界...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的同步定位與建圖方法，包括：利用深度學習模型提取圖像特征，獲得特征點概率張量和描述符張量；根據幀間特征關系以及幀內特征關系自適應地篩選特征點概率張量中的特征點，生成篩選后的特征點集合；利用篩選后的特征點集合和描述...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度小波變換的BEVFusion工業(yè)巡檢機器人定位方法，通過離散小波變換對多模態(tài)傳感器輸入特征進行多頻域分解，分離出低低頻、高低頻、低高頻與高高頻信息，并結合卷積神經網絡以及全卷積神經網絡，實現提取后特征的增強。具體而...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及PCB板檢測技術領域，尤其涉及一種基于機器視覺的多工位PCB板檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：識別多個工位的攝像頭位置，并進行自適應焦距調整，從而得到每一個攝像頭的自適應焦距參數；根據所述自適應焦距參數進行多工位PCB板并行視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于牙片影像上下頜的實際咬合錯位咬合關系的識別方法，涉及影像識別技術領域，該方法通過構建云端牙片識別服務器，并結合影像數據庫的云連接技術，能夠自動化處理大規(guī)模牙片影像集。每一顆牙齒的實際中心點坐標提取、牙齒間距擬合以及偏差計算，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模糊熵的發(fā)動機射線圖像局部增強方法。該方法包括：獲取初始發(fā)動機射線圖像；對初始發(fā)動機射線圖像進行處理，得到全局色調映射圖像；通過三態(tài)中值濾波器對全局色調映射圖像進行濾波處理，得到目標濾波圖像；基于模糊熵對目標濾波圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于熵權Topsis法的低碳建筑評價方法，屬于低碳建筑評價領域；包括如下步驟：通過搜集建筑所在氣候區(qū)的低碳建筑各指標數據；構建評價指標體系，評價指標涵蓋建筑結構、內外環(huán)境、經濟因素、社會因素等范疇，利用熵權法確定各指標權重；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智慧畜牧養(yǎng)殖溯源方法及系統(tǒng)，該方法基于微服務架構搭建智慧畜牧養(yǎng)殖溯源系統(tǒng)總體框架，采用Spr ing Cloud Al ibaba作為微服務技術棧；通過物聯(lián)網設備采集牲畜生理數據和環(huán)境參數，建立牲畜電子檔案；構建AI智能分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種重載鐵路軌道質量檢測方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品。方法包括：根據目標線路的線路類型分布信息，將目標線路劃分為對應于各線路類型的單元區(qū)段；根據各單元區(qū)段在多個檢測時間點的軌道檢測數據，得到各單元區(qū)段...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種課程考核評價反饋系統(tǒng)及方法，通過采集學生的線下課堂數據與線上課堂數據的第一模態(tài)評估數據與第二模態(tài)評估數據進行分析評估項因子，計算初始的總學習評分函數，了解到學生的成績；同時尋找初始的總學習評分函數中的目標脆弱的評分項因子反映...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N多模態(tài)遙感與知識圖譜的城市規(guī)劃決策方法及系統(tǒng)，方法包括：集成多源異構數據,采用深度學習技術實現衛(wèi)星遙感影像中光學影像與SAR數據的特征對齊與融合，生成城市地物特征向量；關聯(lián)城市地物特征向量與城市規(guī)劃政策數據庫，輸出違規(guī)建設預...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種審計計劃的確定方法、裝置及電子設備。其中，該方法包括：從多個數據源獲取與審計對象相關聯(lián)的原始數據，其中，原始數據包含結構化數據和非結構化數據；采用神經網絡模型從非結構化數據中提取結構化的目標數據，其中，目標數據為非結構化數據...
								
            
							
            
							
						
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