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								      本申請公開了一種確定輪廓圖形的方法、裝置、設備、介質及產品，該方法包括：獲取芯片的圖像，芯片包括多個芯粒，圖像中包括多個芯粒的輪廓圖形；基于每個輪廓圖形對應的版圖圖形的哈希編碼值對多個輪廓圖形進行分組，得到多個輪廓分組，其中，每個輪廓分組中...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機視覺與圖像處理領域，具體涉及一種圖像編輯中移除對象的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明第一方面提供了一種圖像編輯中移除對象的方法，其步驟包括：獲取待處理圖像和任務指令；根據(jù)所述任務指令，將所述待處理圖像輸入變自分編碼器得到潛在表示；將所述潛...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及虛擬仿真領域，提供了一種用于虛擬現(xiàn)實動畫播放的數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)，其首先對接收到的開發(fā)需求數(shù)據(jù)進行gltf格式化處理以生成待加載模型數(shù)據(jù)，接著對該模型數(shù)據(jù)進行格式識別、初始化、屬性設置，并基于程序發(fā)布標準數(shù)據(jù)與過程動畫模型數(shù)據(jù)之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于熱力圖的牙模鋼絲制作方法，屬于口腔正畸技術領域，包括如下步驟：S1、識別口掃模型，根據(jù)預設取點規(guī)則選取出造型點，將造型點依次相連形成離散樣條曲線；S2、構建SDF，用于計算離散樣條曲線的每個點到口掃模型的距離；S3、在每段距...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于雙域特征融合的紅外小目標檢測方法，包括：步驟1：將紅外圖像輸入網(wǎng)絡的編碼器模塊，依次提取并輸出四個階段的多尺度特征圖，用于表征不同層級的空間信息；步驟2：將步驟1中編碼部分第四階段的輸出特征圖送入瓶頸層模塊，經過瓶頸層模塊的特征提取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種大視角多視圖工業(yè)零件螺絲孔位匹配方法，包括建立雙層調度模型，首先，在生產車間傳輸帶的不同視角布置攝像頭，采集多視圖汽車零件圖像，通過隨機單應性變換制作數(shù)據(jù)集，對E?LoFTR模型進行訓練，提升模型適應能力；隨后選取同一時刻兩...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于共識引導的水下高光譜圖像聚類方法，包括：引入填充矩陣進行視圖重構并恢復缺失像素，以學習像素間的親和表示；將凈化后的特定視圖的親和表示分解為具有線性關系的共識表示和特異性表示；構建高階視圖交互模塊，在共識表示的指導下學習具...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多尺度錨圖的水下高光譜圖像聚類方法，屬于水下圖像處理技術領域。主要包括：對水下高光譜圖像進行超像素分割；對分割后的高光譜圖像進行噪聲去除處理；學習去噪后的高光譜圖像的多尺度錨圖；對多種尺度錨圖進行矩陣分解，獲取超像素點的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的浮游生物智能化檢測方法，包括獲取浮游生物的圖像，輸入至訓練好的檢測模型，得到圖像中浮游生物的位置和類別。本基于深度學習的浮游生物智能化檢測方法通過對比學習模塊和重建圖像模塊相結合，通過多模態(tài)特征融合增強模型表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于自適應步長切片策略的遙感訓練樣本自動生成方法，涉及遙感影像處理領域，方法包括：獲取多源遙感數(shù)據(jù)并進行融合，得到融合影像；獲取地物標簽數(shù)據(jù)并進行柵格化處理，將地物標簽數(shù)據(jù)轉換為與所述融合影像對齊的標簽柵格影像，得到融合影像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種用于鉛基堆SGTR事故模擬研究的氣泡識別方法，涉及目標檢測技術領域，包括：搭建可視化的用于鉛基堆SGTR事故模擬實驗平臺，采集事故模擬實驗中的氣泡圖像并進行預處理；構建鉛基堆SGTR事故模擬實驗氣泡圖像數(shù)據(jù)集；在傳統(tǒng)yolo...
								
            
							
            
							
						
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								      融合局部密度與幾何特征的桿狀物識別方法，包括以下步驟：對點云數(shù)據(jù)進行預處理；針對點云數(shù)據(jù)的分布密度不同制定不同的分割條件，對點云簇進行自適應的區(qū)域生長分割；對分割好的點云簇進行性狀約束，以識別其中的桿狀物目標；對相似的點云簇進行分布密度數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于YOLOv8模型的餐食識別與卡路里估算方法及系統(tǒng)，通過輸入餐食圖像，基于YOLOv8模型實時檢測圖像中的食物、識別食物類別，結合食物的烹飪方式和分量信息，動態(tài)計算卡路里含量，實現(xiàn)了準確識別餐食場景食物和高效估算卡路里的功...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于圖像識別批改答題內容的方法及系統(tǒng)，屬于圖像識別技術領域。其中，該方法包括：獲取答題內容圖像，通過預處理答題內容圖像得到答題內容基準圖像；通過級聯(lián)識別架構識別答題內容基準圖像提取待批改內容；獲取標準答案，通過語義相似度模型計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于校園信息安全的管理方法，包括：獲取學生的原始信息圖像，基于圖像分塊機制將原始信息圖像拆分為若干個原始像素塊；構建多維噪聲模型，從多維噪聲模型中提取對應的噪聲數(shù)據(jù)并注入對應的原始像素塊中；對注入后的原始像素塊進行重新融合，并...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于多模態(tài)感知的LED顯示屏環(huán)境交互系統(tǒng)及控制方法。所述系統(tǒng)包括：多模態(tài)感知模塊，用于獲取LED顯示屏的環(huán)境信息；用戶位置分布包括用戶分布熱區(qū)圖、區(qū)域目標向量和干擾指數(shù)；環(huán)境融合感知模塊，用于根據(jù)環(huán)境光照強度、環(huán)境溫度狀態(tài)、區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于交通狀態(tài)統(tǒng)計的道路降噪控制方法及系統(tǒng)，涉及道路降噪控制領域，方法包括：采集目標道路的實時交通狀態(tài)和實時關聯(lián)交通狀態(tài)，通過交通狀態(tài)預測器，預測獲取未來時段的目標道路的預測交通狀態(tài)；通過噪聲特征模擬通道，根據(jù)預測交通狀態(tài)分析...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于衛(wèi)星遙感與環(huán)境DNA測序的生物多樣性調查監(jiān)測方法，包括：步驟S1，獲取生境遙感數(shù)據(jù)和環(huán)境DNA數(shù)據(jù)；步驟S2，對獲取的數(shù)據(jù)進行預處理，并與公共基因數(shù)據(jù)庫進行比對，獲得物種分布數(shù)據(jù)；步驟S3，對生境遙感數(shù)據(jù)與環(huán)境DNA數(shù)據(jù)進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于集成學習預測水稻中鎘和砷含量的方法和系統(tǒng)，包括：將影響因素和對應的rCd和rAs含量數(shù)據(jù)輸入并訓練集成EL模型的第一基模型，得到第一預測結果，計算并排序各個影響因素的第一重要性量化數(shù)據(jù)；對各個影響因素數(shù)據(jù)進行加權，將加權后...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鉛鋅礦床資源勘查技術領域，且公開了一種利用機器學習和閃鋅礦微量元素判別礦床類型的方法。該方法利用全球范圍內不同類型鉛鋅礦床中閃鋅礦的多元素數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集，使用基于Tree?structured Parzen Estimator優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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