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								      本發(fā)明提出一種基于改進YOLO網絡的裂縫分割方法，包括以下步驟：A、構建神經網絡模型，所述的神經網絡模型包括Backbone網絡模塊、Neck網絡模塊、Head網絡模塊；B、對神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的神經網絡模型；C、原始圖像輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及基于結構先驗的Landweber的電阻抗成像方法，包括采集待檢測目標圖像；對圖像進行預處理和圖像分割，提取目標先驗信息和輪廓信息；利用輪廓信息進行有限元建模與仿真；利用EIT系統(tǒng)獲取邊界電壓，對先驗信息進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種圖形浮雕的生成方法、裝置及設備，涉及安全防偽技術領域。所述方法包括：獲取目標圖形浮雕所對應的圖案輪廓曲線對象和底紋背景曲線組；根據(jù)圖案輪廓曲線對象和底紋背景曲線組，確定圖案輪廓曲線對象中的圖案輪廓曲線和底紋背景曲線組中的背景曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學圖像處理技術領域，尤其涉及一種超聲探頭標定方法，包括以下步驟：檢測數(shù)據(jù)集采集與構建、檢測模型構建與訓練、標定系統(tǒng)準備、標定數(shù)據(jù)集采集與構建、標定結果粗估、標定結果細化。本發(fā)明將超聲標定建模為三維重建問題，將標定視為重建過程中的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于終端設備的輕量級多模態(tài)神經網絡的目標識別方法，涉及神經網絡領域；包括以下步驟：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集以及預處理，利用數(shù)據(jù)獲取模塊獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，并對獲取的數(shù)據(jù)進行預處理；輕量化特征提取網絡構建，對于視覺分支和非視覺分支分別構建特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明設計一種基于機器學習和粒球譜聚類的圖像分類方法，包括：獲取圖像數(shù)據(jù)集，通過特征提取模型提取圖像數(shù)據(jù)集中每個圖象的特征向量；將圖像數(shù)據(jù)集中所有圖像的特征向量視為一個整體創(chuàng)建初始粒球，并計算該初始粒球的可變稀疏度測度VSM值；若VSM值低...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種面向肌瘤識別的子宮橫縱切面超聲影像GPU處理方法、系統(tǒng)、設備和存儲介質，根據(jù)訓練好的深度學習模型，對待處理的原始超聲圖像采用GPU并行計算的方式進行處理，得到各解剖結構的定位和結構信息，深度學習模型為使用帶有標注信息的訓練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機圖像與紅外二維碼的定位方法，能夠有效地解決彩色模態(tài)受限情況，無人機視角目標定位問題。所述方法包括：S1、選取紅外低發(fā)射率材料制作二維碼標記物，內部嵌入衛(wèi)星定位模塊；S2、利用無人機采集實驗場地紅外影像，并進行增強處...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種鐵路周邊安全隱患識別方法及裝置，引入雙支特征提取網絡，一方面基于淺層分支的多卷積層和平均池化層提取鐵軌線條特征和鐵路周邊紋理、邊緣等低層次特征，另一方面引入深層分支基于多殘差模塊的跳躍連接結構，注重對鐵路基礎設施及周邊環(huán)境語義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種融合雙目視覺和視覺?語言模型的目標定位識別方法，包括如下步驟：1)圖像采集；2)推算目標的深度信息；3)輸出目標坐標框；4)目標類別預測；5)輸出識別結果。本發(fā)明的目標定位識別方法融合了雙目視覺和視覺?語言模型，在保證高效的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多流形學習的面部表情識別方法，屬于計算機視覺與模式識別領域。該方法首先利用活動形狀模型檢測面部顯著區(qū)域并構建表情數(shù)據(jù)庫；然后采用分數(shù)階傅里葉變換對顯著區(qū)域的圖像預處理，強化特征；之后通過多流形鑒別分析方法提取各表情類別對應...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種結合信息瓶頸與擾動自對齊的針對常見視覺損壞的魯棒手語方法，包括：（1）手語語料選取建模；（2）手語視頻增強；（3）手語視覺特征提取；（4）手語視覺特征過濾；（5）端到端手語視頻轉換；（6）手語翻譯損失計算；（7）手語視覺特征擾...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種身份不變性保持的行人重識別匿名化隱私保護方法，該方法構建包含匿名化圖像生成模塊和身份保留模塊的框架：利用傳統(tǒng)方法生成的脫敏圖像作為初始隱私保護監(jiān)督，通過匿名化生成器將原始行人圖像轉換為全身匿名圖像，通過對抗損失與L1損失約束...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種超市的稱重防損系統(tǒng)及方法，包括稱重設備、掃碼模塊和防損后臺；稱重設備用于對稱重商品進行稱重并進行條碼標簽打印，以及將稱重商品的稱重流水信息上傳至防損后臺；掃碼模塊用于在顧客結算時對稱重商品的條碼標簽進行掃碼，并將稱重商品掃碼后...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于遺傳算法優(yōu)化CNN的短期車流量預測方法，包括：基于采集歷史交通流量數(shù)據(jù)，對交通流量數(shù)據(jù)進行預處理、選取采樣時間，獲得多個采樣時間內的總車流量數(shù)據(jù)；基于遺傳算法，構建CNN優(yōu)化網絡模型；基于CNN優(yōu)化網絡模型、多個采樣時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及通信技術領域，具體公開一種基于LoRa通信技術的自適應DEMO演示板，包括：主控芯片、LoRa模塊、傳感器擴展模塊、傳感器模塊和天線；所述主控芯片與所述LoRa模塊的一端電連接；所述LoRa模塊的另一端與所述天線電連接；所述傳感器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于屏幕顯示技術領域，公開了一種消除柔性屏幕褶皺的張緊結構、車載屏幕及汽車，包括屏幕支撐組件、驅動升降組件和彈力張緊組件，屏幕支撐組件包括支撐組件和底板，支撐組件構成L形折板結構且其下部滑動連接于底板的下端面上，驅動升降組件包括升降組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種區(qū)分課堂對話中的身份的方法、裝置、設備及存儲介質。其中，該方法包括：獲取課堂音頻文件；調用預置的語音識別模型對所述課堂音頻文件進行語音識別，得到所述課堂音頻文件中的文本內容；利用訓練好的基于深度學習的標點預測模型對所述文本內容...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種存儲器、電子設備和電壓調整方法，本申請?zhí)峁┑拇鎯ζ靼ǎ弘娫丛投鄠€存儲元件，每一個存儲元件包括控制模塊、電源模塊和電壓采集模塊，電源模塊分別與控制模塊和電壓采集模塊相耦接；控制模塊與電壓采集模塊相連接；其中，在電源元件向...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及生物信息學技術領域，公開一種物種密碼子使用頻率計算方法、系統(tǒng)、設備及介質，通過引入基因表達量數(shù)據(jù)，采用加權算法計算密碼子使用頻率，解決現(xiàn)有方法因忽略表達量差異而導致的偏差，能夠更真實地反映物種中密碼子的實際使用情況；不僅適用于單基...
								
            
							
            
							
						
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