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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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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)牌的四個頂點(diǎn)的坐標(biāo)或者選擇標(biāo)牌的四個頂點(diǎn)；計(jì)算得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及儲能柜裝配技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種儲能柜自動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(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(shè)備和存儲介質(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(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)明公開了一種融合雙目視覺和視覺?語言模型的目標(biāo)定位識別方法，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)輸出識別結(jié)果。本發(fā)明的目標(biāo)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(xué)習(xí)的面部表情識別方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺與模式識別領(lǐng)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(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)明公開一種結(jié)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(qiáng)；（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(zhuǎn)換；（6）手語翻譯損失計(jì)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(hù)方法，該方法構(gòu)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(hù)監(jiān)督，通過匿名化生成器將原始行人圖像轉(zhuǎn)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(shè)備、掃碼模塊和防損后臺；稱重設(shè)備用于對稱重商品進(jìn)行稱重并進(jìn)行條碼標(biāo)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(jié)算時對稱重商品的條碼標(biāo)簽進(jìn)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(yù)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(jìn)行預(yù)處理、選取采樣時間，獲得多個采樣時間內(nèi)的總車流量數(shù)據(jù)；基于遺傳算法，構(gòu)建CNN優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型；基于CNN優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型、多個采樣時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種基于LoRa通信技術(shù)的自適應(yīng)DEMO演示板，包括：主控芯片、LoRa模塊、傳感器擴(kuò)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(shù)領(lǐng)域，公開了一種消除柔性屏幕褶皺的張緊結(jié)構(gòu)、車載屏幕及汽車，包括屏幕支撐組件、驅(qū)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(gòu)成L形折板結(jié)構(gòu)且其下部滑動連接于底板的下端面上，驅(qū)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(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取課堂音頻文件；調(diào)用預(yù)置的語音識別模型對所述課堂音頻文件進(jìn)行語音識別，得到所述課堂音頻文件中的文本內(nèi)容；利用訓(xùn)練好的基于深度學(xué)習(xí)的標(biāo)點(diǎn)預(yù)測模型對所述文本內(nèi)容...
								
            
							
            
							
						
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