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								      本申請實施例公開了一種血管分割方法、裝置、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：獲取目標組織的CT圖像；采用目標神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一編碼器，對CT圖像進行下采樣處理，得到CT圖像對應(yīng)的多個尺度的第一特征，其中，第一編碼器中包含多個下采樣層，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種毛刺邊緣仿真定量方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，所述方法包括：遍歷原始圖像中的所有像素，對原始圖像進行邊緣檢測；然后基于強邊緣像素點，模擬毛刺所在區(qū)域；接著根據(jù)原始圖像構(gòu)造毛刺分量；最后融合原始圖像和毛刺分量得到毛刺邊緣仿真...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種紫外與可見光圖像自適應(yīng)配準的放電檢測方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，通過成像模塊分別捕獲電力設(shè)備放點區(qū)域的紫外圖像和可見光圖像；通過配準模塊分別在運動場景，根據(jù)光流運動估計計算可見光圖像序列的運動矢量并映射至紫外圖像進行位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種激光控制系統(tǒng)的圖文處理方法，通過獲取魚眼相機拍攝的機器工位照片，對機器工位照片進行矯正處理得到背景圖，向服務(wù)端導(dǎo)入圖文并獲取圖文的文件格式，根據(jù)文件格式對圖文進行圖片處理得到設(shè)計圖，根據(jù)背景圖構(gòu)建畫布，將背景圖與畫布進行第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了駕駛場景渲染方法、裝置、車輛及介質(zhì)，本發(fā)明通過以建立空間哈希網(wǎng)格的方式將自車所在目標區(qū)域的所有待渲染目標映射至空間哈希網(wǎng)格中，依次檢驗每一哈希網(wǎng)格中包含的待渲染目標數(shù)量，根據(jù)檢驗結(jié)果對各個待渲染目標在空間哈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及虛擬現(xiàn)實教育技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模態(tài)感知與動態(tài)評估的沉浸式虛擬教學(xué)系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、渲染模塊和評估模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于采集用戶的外貌數(shù)據(jù)和語音數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊用于實時處理數(shù)據(jù)采集模塊采集到的外貌數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高精度注塑齒輪切水口方法及裝置，包括由機械手將注塑成型的齒輪毛坯移送至掃描工位，通過3D掃描儀對水口區(qū)域三維掃描生成三維模型數(shù)據(jù)，提取水口高度、直徑及位置參數(shù)，由控制模塊規(guī)劃切削深度與倒角角度并生成自適應(yīng)切削指令；之后力反饋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向教學(xué)互動的數(shù)字人三維重構(gòu)系統(tǒng)，涉及人機交互技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過多模態(tài)傳感器陣列實時采集用戶的語音信號、手勢動作數(shù)據(jù)、眼部追蹤數(shù)據(jù)和面部表情數(shù)據(jù)，并通過預(yù)設(shè)教學(xué)場景數(shù)據(jù)庫獲取當前教學(xué)場景的教學(xué)類型標識符、互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種陰影感知的衛(wèi)星影像神經(jīng)輻射場地表三維重建方法，包括：基于多時相衛(wèi)星影像優(yōu)化RPC模型并生成稀疏點云，通過外包圍球歸一化構(gòu)建統(tǒng)一坐標系；沿像素視線方向采樣三維點，構(gòu)建訓(xùn)練集；SDF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測空間點有符號距離值，顏色網(wǎng)絡(luò)融合SDF特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于數(shù)字孿生的文博展館虛實融合導(dǎo)覽系統(tǒng)及方法，屬于展館導(dǎo)覽技術(shù)領(lǐng)域，對文博展館進行數(shù)據(jù)提取，獲取文博展館復(fù)合型數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成文博展館復(fù)合型數(shù)據(jù)集合并進行仿真模擬，構(gòu)建游客感官分析模型、游客行為分析模型與文物狀態(tài)分析模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)空間模型的單流RGB?D目標跟蹤方法，屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，將RGB模態(tài)圖像和深度（Depth）模態(tài)圖像數(shù)據(jù)以Token形式進行整合，通過Mamba單流主干網(wǎng)絡(luò)進行特征提取與第一階段融合，之后通過多模態(tài)Mix Ma...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種深基坑鋼支撐點云分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及三維點云處理與工程監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本方法通過分層遞進式處理策略，將線性特征提取與圓柱實例分割相結(jié)合，顯著提升了復(fù)雜場景下鋼支撐點云的分割精度與效率。改進型RANSAC框架通過動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像病變分割系統(tǒng)，涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、跨模態(tài)解碼模塊、聯(lián)合優(yōu)化模塊以及病變分割模塊；其技術(shù)要點為：對CT安全編碼數(shù)組和MRI安全編碼數(shù)組進行跨模態(tài)解碼整合，生成融合病變分割數(shù)組；基于融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種霍夫空間中基于書脊特征的輪廓擬合方法，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，載入書脊圖片，通過線檢測得到線段集；對線段集中所有線段通過改進霍夫空間算法，完成線段由離散態(tài)向連續(xù)線性的轉(zhuǎn)化；保留中心坐標在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的線段，計算角度在期望范圍內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于大數(shù)據(jù)的智慧農(nóng)業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：劃分單元、整合單元、分析單元、關(guān)聯(lián)單元和評估單元，本方案以單株為核心，依地上與根系特征動態(tài)劃分網(wǎng)格，不同于傳統(tǒng)大面積的監(jiān)測，能夠?qū)r(nóng)作物實現(xiàn)精準聚焦，融合圖像、環(huán)境、土壤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療科普展示技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于圖像識別的放療設(shè)備科普展示交互系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集構(gòu)建模塊，用于采集放療設(shè)備的實體圖像、三維模型及技術(shù)文檔并構(gòu)建知識庫；圖像識別模塊，用于將采集的圖像輸入至深度學(xué)習(xí)模型，提取圖像中放療設(shè)備的關(guān)鍵語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)分離和兩級對齊的圖像開集域適應(yīng)識別方法，屬于圖像類別識別領(lǐng)域，包括：將待識別目標域圖像輸入訓(xùn)練完成的開集域適應(yīng)識別模型；得到識別結(jié)果；其中，開集域適應(yīng)識別模型的訓(xùn)練過程包括：利用源域訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型；將自適應(yīng)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電纜質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種電纜質(zhì)量檢測監(jiān)管系統(tǒng)。本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有技術(shù)無法精準提取多根導(dǎo)線絞合形成的不規(guī)則截面導(dǎo)體中心、導(dǎo)致偏心度計算偏差大的問題。該系統(tǒng)通過激光標記定位模塊建立三維坐標系、超聲放電成像模塊獲取高精度截面圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法，將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個子區(qū)域，采集各個子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進行預(yù)處理，生成天麻種植實時生長圖像特征數(shù)據(jù)，與收集的天麻種植病蟲害異...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于人工智能的視頻稿件異常數(shù)據(jù)檢測方法及系統(tǒng)，其中，該方法包括：獲取視頻稿件，視頻稿件包括文本指令和視頻幀；基于文本指令和視頻幀，生成增強語義標簽；通過實時調(diào)節(jié)鏡頭偏振角分離視頻幀中的鏡面反射光成分與漫反射光成分，生成抗干擾圖...
								
            
							
            
							
						
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