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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的管道腐蝕修復(fù)方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。該方法包括：通過管道內(nèi)窺鏡采集腐蝕圖像，經(jīng)高斯濾波和直方圖均衡化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化特征數(shù)據(jù)集；輸入語義分割網(wǎng)絡(luò)識別分割，得到腐蝕三維坐標(biāo)和體積數(shù)據(jù)；根據(jù)坐標(biāo)結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種OLED顯示面板中Mura缺陷智能檢測方法及系統(tǒng)，涉及缺陷檢測領(lǐng)域，所述方法流程為：基于OLED顯示面板的原始圖像獲取多尺度的特征圖像和融合特征圖像；對多尺度的特征圖像和融合特征圖像進(jìn)行特征增強(qiáng)和特征融合，以得到初始預(yù)測圖像和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種基于注意力機(jī)制的肺部結(jié)構(gòu)異常疾病圖像分割方法，能夠解決由于CT圖像質(zhì)量差導(dǎo)致先天性肺氣道畸形的判斷錯誤率高的技術(shù)問題。該方法確定融合平掃圖像、靜脈圖像和動脈圖像的第N融合圖像、……、第一融合圖像；將第一融合圖像、第二融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像輪廓提取技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖像邊緣輪廓提取的方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)。通過對目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣檢測及區(qū)域劃分以獲得區(qū)域矩陣，對每個子區(qū)域進(jìn)行掃描及輪廓點(diǎn)篩選以獲得每個子區(qū)域的輪廓點(diǎn)坐標(biāo)鏈表，結(jié)合第一距離閾值對每個子區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于共視查詢嵌入的魯棒點(diǎn)云配準(zhǔn)方法和裝置。所述方法包括使用KPConv?FPN作為特征編碼器對輸入的點(diǎn)云對進(jìn)行多尺度采樣并提取逐點(diǎn)的特征；接著將最粗的采樣點(diǎn)及其特征輸入到塊間共視特征交互模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種缺陷圖像擴(kuò)散生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)用戶輸入的自然語言提示文本確定目標(biāo)缺陷對應(yīng)的目標(biāo)缺陷類型和缺陷尺寸參數(shù)；基于目標(biāo)缺陷類型和缺陷尺寸參數(shù)構(gòu)建缺陷物理向量；基于缺陷物理向量調(diào)整擴(kuò)散過程...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種動畫生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序，包括獲取圖像信息和輸入信息；對所述輸入信息進(jìn)行分析提取條件信息并生成控制參數(shù)；將所述圖像信息、所述條件信息和所述控制參數(shù)輸入關(guān)鍵幀生成模型生成關(guān)鍵幀圖像序列；基于所述關(guān)鍵幀圖像序列、所述...
								
            
							
            
							
						
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								      基于改進(jìn)的GAN的面部特寫生成方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及面部特寫生成技術(shù)領(lǐng)域。面部特寫生成方法包括：獲取目標(biāo)人臉圖像和源人臉圖像；通過人臉解析模塊對目標(biāo)人臉圖像進(jìn)行解析，獲取目標(biāo)背景、目標(biāo)語義特征、目標(biāo)人臉；通過人臉解析模塊對源人臉圖像進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)物理約束網(wǎng)絡(luò)的渦輪葉片全域溫度場重建方法，屬于航空發(fā)動機(jī)熱管理技術(shù)領(lǐng)域。針對全局熱傳導(dǎo)路徑建模不足、物理規(guī)則缺失及區(qū)域差異化感知空白問題，對稀疏測溫點(diǎn)進(jìn)行歸一化及位置編碼，形成Transformer編碼器輸入序列；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于火電廠邊緣側(cè)單節(jié)點(diǎn)部署的人工智能監(jiān)測模型方法，涉及火電廠智能監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括獲取火電廠DCS系統(tǒng)數(shù)據(jù)和紅外熱像儀圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建專用算子庫以提取特征信息，使用改進(jìn)的MobileNetV3搭建監(jiān)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，引入動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像特征提取領(lǐng)域，尤其涉及一種頻域自適應(yīng)的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法與設(shè)備。方法包括：獲取待識別圖像；將待識別圖像輸入預(yù)設(shè)細(xì)胞通道進(jìn)行特征編碼，得到待識別圖像的全量脈沖序列，全量脈沖序列包括關(guān)聯(lián)有時間戳的若干個脈沖事件；根據(jù)全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)PointNet++的工程機(jī)械滿斗率預(yù)測方法、裝置及可讀介質(zhì)，涉及點(diǎn)云處理領(lǐng)域，包括：構(gòu)建工程機(jī)械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型并訓(xùn)練，得到經(jīng)訓(xùn)練的工程機(jī)械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型；工程機(jī)械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型采用改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙邊域運(yùn)動校正的異常匹配去除方法及系統(tǒng)，該方法包括下述步驟：對不同視角圖像的匹配點(diǎn)對進(jìn)行坐標(biāo)歸一化，構(gòu)建無序運(yùn)動集合；對無序運(yùn)動集合和歸一化坐標(biāo)進(jìn)行特征嵌入，構(gòu)建初始運(yùn)動特征；對初始運(yùn)動特征進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到校正后的多層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及晶體角度識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于電極特征的晶體角度識別方法，包括如下步驟：生成多模態(tài)特征模板，將原始晶體圖像中晶體目標(biāo)與多模態(tài)特征模板進(jìn)行匹配，輸出匹配結(jié)果；建立偏移基準(zhǔn)；基于偏移基準(zhǔn)，對優(yōu)化調(diào)整后的Blob分析的感興趣區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種基于視覺強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。包括：獲取樣本圖像幀及語義類別信息，將語義類別信息輸入視覺大語言模型，得到第一卷積核參數(shù)，及將樣本圖像幀輸入第一特征卷積核得到第一特征熱力圖；通過預(yù)設(shè)視覺強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及超聲波無損檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及基于級聯(lián)線性注意力和CNN的焊縫TOFD圖像分類方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過引入級聯(lián)線性注意力機(jī)制，大幅降低了傳統(tǒng)Transformer中自注意力機(jī)制的二次計(jì)算復(fù)雜度，減少了模型推理時間，顯著提升了...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及垃圾分類技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于物聯(lián)網(wǎng)的餐廚垃圾智能分類系統(tǒng)，系統(tǒng)包括節(jié)點(diǎn)接入模塊、圖像預(yù)處理模塊、邊緣結(jié)構(gòu)判斷模塊、油水比例感知模塊、垃圾類型分類模塊。本發(fā)明中，通過結(jié)合節(jié)點(diǎn)地理標(biāo)識與時間戳實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)有效綁定，提升垃圾投放行為的空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于協(xié)同成像的高溫設(shè)備故障識別方法及系統(tǒng)，具體涉及故障識別技術(shù)領(lǐng)域，包括結(jié)合歷史數(shù)據(jù)建立離線ROI識別模型，實(shí)現(xiàn)高溫設(shè)備上線前的初始ROI區(qū)域配置，并在運(yùn)行過程中通過多模態(tài)圖像與實(shí)時數(shù)據(jù)驅(qū)動的在線機(jī)制，持續(xù)動態(tài)更新ROI區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于顯著性圖結(jié)構(gòu)增強(qiáng)的多模態(tài)影像匹配方法與系統(tǒng)，屬于圖像處理領(lǐng)域。首先，本發(fā)明創(chuàng)新性地構(gòu)建了像素級顯著性置信度圖，用以度量各區(qū)域的匹配潛力，通過該圖引導(dǎo)注意力機(jī)制在圖結(jié)構(gòu)中動態(tài)聚焦于關(guān)鍵區(qū)域；其次，融合多尺度結(jié)構(gòu)特征與語義分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及核生化態(tài)勢分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法利用GNN模型對結(jié)構(gòu)化探測器數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像化處理，生成輸入圖像數(shù)據(jù)，再利用ResNet?LSTM模型對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域污染物濃度分布預(yù)測，ResNet?L...
								
            
							
            
							
						
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