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								      本發(fā)明公開一種基于多流形學(xué)習(xí)的面部表情識(shí)別方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別領(lǐng)域。該方法首先利用活動(dòng)形狀模型檢測面部顯著區(qū)域并構(gòu)建表情數(shù)據(jù)庫；然后采用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換對顯著區(qū)域的圖像預(yù)處理，強(qiáng)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(yīng)...
								
            
							
            
							
						
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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(biāo)定位識(shí)別方法，包括如下步驟：1)圖像采集；2)推算目標(biāo)的深度信息；3)輸出目標(biāo)坐標(biāo)框；4)目標(biāo)類別預(yù)測；5)輸出識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明的目標(biāo)定位識(shí)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)明提供一種鐵路周邊安全隱患識(shí)別方法及裝置，引入雙支特征提取網(wǎng)絡(luò)，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(jié)構(gòu)，注重對鐵路基礎(chǔ)設(shè)施及周邊環(huán)境語義...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于無人機(jī)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(jī)視角目標(biāo)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(biāo)記物，內(nèi)部嵌入衛(wèi)星定位模塊；S2、利用無人機(jī)采集實(shí)驗(yàn)場地紅外影像，并進(jìn)行增強(qiáng)處...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種面向肌瘤識(shí)別的子宮橫縱切面超聲影像GPU處理方法、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，根據(jù)訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型，對待處理的原始超聲圖像采用GPU并行計(jì)算的方式進(jìn)行處理，得到各解剖結(jié)構(gòu)的定位和結(jié)構(gòu)信息，深度學(xué)習(xí)模型為使用帶有標(biāo)注信息的訓(xùn)練數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明設(shè)計(jì)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)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(gè)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(gè)整體創(chuàng)建初始粒球，并計(jì)算該初始粒球的可變稀疏度測度VSM值；若VSM值低...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于終端設(shè)備的輕量級多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法，涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域；包括以下步驟：多模態(tài)數(shù)據(jù)采集以及預(yù)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(jìn)行預(yù)處理；輕量化特征提取網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，對于視覺分支和非視覺分支分別構(gòu)建特征提...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種超聲探頭標(biāo)定方法，包括以下步驟：檢測數(shù)據(jù)集采集與構(gòu)建、檢測模型構(gòu)建與訓(xùn)練、標(biāo)定系統(tǒng)準(zhǔn)備、標(biāo)定數(shù)據(jù)集采集與構(gòu)建、標(biāo)定結(jié)果粗估、標(biāo)定結(jié)果細(xì)化。本發(fā)明將超聲標(biāo)定建模為三維重建問題，將標(biāo)定視為重建過程中的...
								
            
							
            
							
						
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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(shè)備，涉及安全防偽技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取目標(biāo)圖形浮雕所對應(yīng)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)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于結(jié)構(gòu)先驗(yàn)的Landweber的電阻抗成像方法，包括采集待檢測目標(biāo)圖像；對圖像進(jìn)行預(yù)處理和圖像分割，提取目標(biāo)先驗(yàn)信息和輪廓信息；利用輪廓信息進(jìn)行有限元建模與仿真；利用EIT系統(tǒng)獲取邊界電壓，對先驗(yàn)信息進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種基于改進(jìn)YOLO網(wǎng)絡(luò)的裂縫分割方法，包括以下步驟：A、構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括Backbone網(wǎng)絡(luò)模塊、Neck網(wǎng)絡(luò)模塊、Head網(wǎng)絡(luò)模塊；B、對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；C、原始圖像輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及儲(chǔ)能柜裝配技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種儲(chǔ)能柜自動(dòng)化裝配線及其智能化系統(tǒng)，所述裝配線包括生產(chǎn)區(qū)，所述生產(chǎn)區(qū)內(nèi)設(shè)置有用于對于儲(chǔ)能柜進(jìn)行裝配的裝配線，以及用于采集生產(chǎn)區(qū)圖像、裝配線圖像以及儲(chǔ)能柜圖像的攝像頭。所述智能化系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種利用正方形作為標(biāo)定物的圖像復(fù)原及測距的方法。該方法包括：對相機(jī)鏡頭進(jìn)行畸變矯正；獲取相機(jī)焦距、相機(jī)像素間距和標(biāo)定用正方形標(biāo)牌的邊長數(shù)據(jù)；將該標(biāo)牌放置在待拍攝目標(biāo)旁進(jìn)行拍攝；得到標(biāo)牌的四個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)或者選擇標(biāo)牌的四個(gè)頂點(diǎn)；計(jì)算得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件信息引導(dǎo)的圖像去模糊及高幀率重建方法，包括如下步驟：步驟一、獲得模糊圖像圖像與模糊圖像對應(yīng)的事件流構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟二、構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)跨模態(tài)融合模塊的去模糊及插幀聯(lián)合重建網(wǎng)絡(luò)；步驟三、訓(xùn)練得到訓(xùn)練好的基于跨模態(tài)注意力機(jī)制...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖形處理器、芯片產(chǎn)品、計(jì)算機(jī)設(shè)備及數(shù)據(jù)處理方法，涉及芯片技術(shù)領(lǐng)域。GPU包括至少一個(gè)GPU核心。GPU核心包括：控制單元、DMA單元、緩存單元和至少一個(gè)計(jì)算單元。DMA單元分別與CPU和存儲(chǔ)器耦合。通過將DMA單元從GPU核...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種支持特征溯源的人群圈選方法及系統(tǒng)；本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)營銷技術(shù)領(lǐng)域；將標(biāo)簽輸入至標(biāo)簽組合運(yùn)算池A中，在標(biāo)簽組合運(yùn)算池A中，根據(jù)預(yù)設(shè)的運(yùn)算關(guān)系，包括與(AND)或(OR)和非(NOT)，對輸入的標(biāo)簽進(jìn)行組合，以生成符合業(yè)務(wù)需求的標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種廣告投放管理方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，屬于廣告投放技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)廣告投放需求和廣告生成模型，生成待投放廣告；對全量用戶的身份信息、歷史訂單和行為數(shù)據(jù)進(jìn)行特征挖掘處理，得到全量用戶特征池；根據(jù)全量用戶特征池中競價(jià)用戶的用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種光伏發(fā)電商日前市場最優(yōu)報(bào)量決策方法、設(shè)備、介質(zhì)，包括：構(gòu)建光伏實(shí)際出力和光伏預(yù)測出力的邊緣分布模型、聯(lián)合分布模型，從而得到若干光伏出力場景及其對應(yīng)的概率；設(shè)置約束條件，以光伏發(fā)電商在不同出力場景下參與市場的期望收益最大為目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于游樂設(shè)備推薦的客戶數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)。一種用于游樂設(shè)備推薦的客戶數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：S1：獲取客戶的文化沖突元素和游樂設(shè)備的設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述客戶的文化沖突元素和游樂設(shè)備的設(shè)備相關(guān)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于BIM技術(shù)的協(xié)同設(shè)計(jì)系統(tǒng)，屬于BIM模型設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，其中，該系統(tǒng)包括：項(xiàng)目策劃模塊，用于設(shè)置目標(biāo)項(xiàng)目包含的單體以及單體對應(yīng)的專業(yè)類別，設(shè)置專業(yè)類別中每個(gè)專業(yè)的專業(yè)組成員以及專業(yè)組成員的權(quán)限類型，基于預(yù)設(shè)的建筑信息模型模板...
								
            
							
            
							
						
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