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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種顯微視野自適應(yīng)定位及高倍成像引導方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先用訓練樣本圖訓練Yolov11?FocalModulation網(wǎng)絡(luò)；接著將待檢測樣本裝載到顯微鏡裝載器，用低倍物鏡掃描并拼接得到全景圖；然后將全景圖輸入訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機圖形學領(lǐng)域，主要涉及一種基于三維引擎的紋理加載方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)；其中，本發(fā)明提供的一種基于三維引擎的紋理加載方法，通過智能化的紋理加載和去重機制，提高了三維引擎在紋理加載時的效率，減少了顯存占用。該方法的核心思想是，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明的一種數(shù)字孿生平臺GPU渲染資源動態(tài)調(diào)度方法及系統(tǒng),方法包括：S1：實時采集當前幀的渲染任務(wù)特征信號，同時采集GPU多維資源消耗信號；S2:基于渲染任務(wù)特征信號、歷史資源消耗信號及場景動態(tài)變化信號，生成未來幀的GPU資源需求預測信號與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機圖形學和深度學習領(lǐng)域，特別是涉及藝術(shù)品光照效果跨媒介遷移渲染系統(tǒng)及其方法，包括風格遷移網(wǎng)絡(luò)、光照特征解耦網(wǎng)絡(luò)、光照渲染網(wǎng)絡(luò)、光路生成器和三維模型渲染庫，以及跨媒介渲染網(wǎng)絡(luò)和訓練模塊,風格遷移網(wǎng)絡(luò)獲取二維畫作的風格特征，而光照...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于webGPU的數(shù)字孿生三維場景建模方法，涉及三維場景建模與圖形計算技術(shù)領(lǐng)域，從稀疏點云、視頻紋理序列、場景語義標簽圖及結(jié)構(gòu)邊界元組中異步采樣多源感知數(shù)據(jù)，并通過歸一化算子生成六維結(jié)構(gòu)單元組；構(gòu)建以節(jié)點表示構(gòu)件實體、邊表示約束...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及無人機反制領(lǐng)域，具體是一種激光反無人機系統(tǒng)激光安全控制方法。本方法首先建立被防護區(qū)域的三維布局模型，然后結(jié)合目標信息、設(shè)備信息以及被防護區(qū)域的三維布局模型，計算空域通視安全度、視域目標安全度、屏蔽區(qū)域安全度，并引入目標威脅度，最后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋墩表面裂縫三維分布圖生成方法、裝置及設(shè)備，涉及橋梁裂縫識別技術(shù)域，該方法包括采用圖像拍攝設(shè)備環(huán)繞拍攝橋墩表面，得到多視角的橋墩表面RGB圖像；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述橋墩表面RGB圖像進行裂縫檢測，生成橋墩表面二值化裂縫蒙版...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種圖像標準化采集方法、裝置及設(shè)備，包括獲取樣本齒輪的關(guān)鍵要素訓練數(shù)據(jù)；將關(guān)鍵要素訓練數(shù)據(jù)輸入不同類型的分類器進行訓練，并從訓練完成的分類器中篩選出目標分類器；將待檢測齒輪的測量參數(shù)輸入目標分類器，并獲取目標分類器所輸出的拍攝光...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真數(shù)據(jù)有效區(qū)域的識別方法，屬于航空發(fā)動機仿真的技術(shù)領(lǐng)域，具體本申請將仿真數(shù)據(jù)圖像化后，通過簡單的鄰點判斷和迭代循環(huán)，能夠快速遍歷計算域內(nèi)的點，大大提高有效區(qū)域的識別速度。通過逐步標記和判斷計算域內(nèi)的點，能...
								
            
							
            
							
						
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								      一種用于多種水果葉片的病害嚴重程度的實時檢測方法。屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標檢測技術(shù)領(lǐng)域。其解決了如何更加準確的評估水果葉片的病害嚴重程度的技術(shù)問題。構(gòu)建葉片病變位置實時檢測模型，所述葉片病變位置實時檢測模型的結(jié)構(gòu)具體為：由編碼器和解碼器兩部分組成，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于雙重自注意力機制的點云弱監(jiān)督語義分割方法，包括：獲取部分標注的三維點云數(shù)據(jù)，點云數(shù)據(jù)包含空間坐標信息；通過GNE模塊對點云數(shù)據(jù)的局部坐標特征進行編碼，生成具有判別性的局部信息表示；采用DLA模塊計算點云數(shù)據(jù)中點與點之間的特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于多光譜成像的混凝土拱橋裂縫語義分割方法，包括以下步驟：通過無人機采集多時段多光譜圖像，多光譜圖像K均值分割裂縫區(qū)域，提取多波段譜向量序列滑動歸一生成主軸譜向量，計算譜向量夾角及變化率標記跳變點，結(jié)合方向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于統(tǒng)計種鴨養(yǎng)殖數(shù)量的圖像特征提取計算方法，涉及種鴨養(yǎng)殖數(shù)量統(tǒng)計技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：設(shè)置種鴨圖像采集裝置，采集不同月份的種鴨腳掌的仰視圖像，得到鴨掌參考圖像數(shù)據(jù)，并進行鴨掌閾值提取處理，得到鴨掌圖像閾值數(shù)據(jù)；采集鴨掌實際圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了電力設(shè)備缺陷圖像的對抗生成網(wǎng)絡(luò)增強識別方法，具體涉及電力設(shè)備圖像識別技術(shù)領(lǐng)域；獲取原始電力設(shè)備圖像數(shù)據(jù)，并通過結(jié)構(gòu)解析網(wǎng)絡(luò)提取設(shè)備結(jié)構(gòu)特征圖；構(gòu)建包含缺陷定位標簽和結(jié)構(gòu)特征約束的特征嵌入空間，將原始缺陷圖像嵌入該空間中形成結(jié)構(gòu)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種結(jié)合PRNU匹配與幀間幾何變換估計的視頻源識別方法，涉及視頻源識別技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1：感光響應(yīng)不均勻性提取；S2：三維幾何變換；S3：結(jié)合感光響應(yīng)不均勻性匹配與幀間幾何變換估計的視頻源識別；S4：幾何變換參數(shù)擬合；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種面向自然資源調(diào)查監(jiān)測的多源數(shù)據(jù)的融合方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取針對自然資源的多源數(shù)據(jù)；通過預設(shè)清洗模型，對衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、鐵塔攝像頭視頻數(shù)據(jù)和無人機視頻數(shù)據(jù)分別進行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，得到處理后的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、處理后的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于外觀特征提取的鱖魚圖像分級處理方法，包括：構(gòu)建水流背景運動基準光流場，獲取鱖魚實際動態(tài)光流場，通過差分運算生成表征魚體自身動態(tài)的光流場殘差，并基于殘差的全局統(tǒng)計學特征進行分級，本發(fā)明通過分離背景運動與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用計算機技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種結(jié)直腸癌分類網(wǎng)絡(luò)的訓練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：構(gòu)建用于結(jié)直腸癌分類的核心協(xié)同對比網(wǎng)絡(luò)，其包括核心特征提取模塊、協(xié)同特征提取模塊及對比優(yōu)化模塊，通過核心特征提取模塊對包含若干樣本類別的訓練集進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種多模態(tài)特征融合與動態(tài)候選框優(yōu)化的水域目標檢測方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括獲取待檢測水域的點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)坐標融合圖像數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù)，得到融合特征；利用改進型點云網(wǎng)絡(luò)處理融合特征，得到特征矢量；基于特征矢量進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于組合網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像冰川缺失速度恢復方法及系統(tǒng)，屬于遙感圖像信號處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取研究區(qū)域的時間序列SAR圖像并進行預處理，獲得冰川速度場；計算每一個冰川速度點在鄰域內(nèi)的均值，并在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入所述均值及冰...
								
            
							
            
							
						
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