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								      本發(fā)明公開了一種基于星載激光雷達(dá)波形的人工林與天然林深度學(xué)習(xí)分類方法，包括如下步驟：步驟1、獲取森林區(qū)域的星載全波形激光雷達(dá)GEDI的L1B地理定位波形；步驟2、對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，得到區(qū)域內(nèi)高質(zhì)量GEDI光斑的波形信息；步驟3、...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于高分衛(wèi)星圖像陰影的風(fēng)機(jī)高度測量方法及裝置。該方法基于包含風(fēng)機(jī)的高分衛(wèi)星圖像，利用陰影提取模型提取風(fēng)機(jī)陰影；通過太陽方位角信息結(jié)合直線逐行掃描的方法，對風(fēng)機(jī)葉片陰影掩膜進(jìn)行分割和去除，保留風(fēng)機(jī)塔筒的陰影掩膜；根據(jù)風(fēng)機(jī)塔筒的陰影掩膜來計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及遙感和空間探測領(lǐng)域，特別是一種基于深度學(xué)習(xí)和注意力的紅外目標(biāo)檢測系統(tǒng)，包含圖片嵌入單元、編碼單元、解碼單元和圖片投影單元。在編碼單元和解碼單元中，在對應(yīng)的特征提取模塊之間設(shè)置跳躍連接，用于傳遞旁路特征向量。圖片嵌入單元獲取原始圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于偽標(biāo)簽對比學(xué)習(xí)的泡沫浮選未知工況識別方法，涵蓋泡沫視頻的采集與處理、偽標(biāo)簽的生成與優(yōu)化以及特征對齊與模型訓(xùn)練等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對目標(biāo)域樣本，通過生成偽標(biāo)簽和置信度，根據(jù)置信度分別對高置信度和低置信度樣本進(jìn)行優(yōu)化。高置信度樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種空間信息生成計(jì)算方法，包括：獲取影像數(shù)據(jù)，使用算法對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，提取像斑，識別像斑在影像數(shù)據(jù)中的面積，根據(jù)影像數(shù)據(jù)中的面積計(jì)算面積變化率，根據(jù)面積變化率從影像數(shù)據(jù)中識別得到候選變化區(qū)域；其中，所述影像數(shù)據(jù)包括第一影像數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的油茶林表型信息提取系統(tǒng)，涉及林業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域，包括綜合管理平臺，所述綜合管理平臺通信連接有數(shù)據(jù)獲取模塊、自適應(yīng)點(diǎn)云與影像配準(zhǔn)模塊、跨模態(tài)特征匹配模塊、單木分割識別模塊、表型信息提取模塊以及數(shù)據(jù)可視化模塊。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于邊界場景技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于車輛神經(jīng)輻射場的自動駕駛邊界場景生成方法及系統(tǒng)，該方法包括如下步驟：采集自動駕駛的多個場景并將每個場景表達(dá)為一個場景圖，在場景圖中，每個車輛視為一個動態(tài)節(jié)點(diǎn)，背景視為一個靜態(tài)節(jié)點(diǎn)；對于靜態(tài)節(jié)點(diǎn)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于多媒體安全技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于音視頻多模態(tài)融合的深度偽造檢測方法及系統(tǒng)。方法包括通過動態(tài)ROI裁剪從視頻流中提取唇部運(yùn)動時空特征，依次通過快速傅里葉變換和梅爾濾波器組處理音頻流得到音頻頻譜特征；基于取唇部運(yùn)動時空特征重構(gòu)生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種在聚集圖像中谷物顆粒的高精度識別方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取米粒原始圖像并進(jìn)行預(yù)處理，獲取聚類米粒圖像數(shù)據(jù)集；分割所述聚類米粒圖像，獲取第一米粒圖像數(shù)據(jù)集；標(biāo)準(zhǔn)化處理第一米粒圖像數(shù)據(jù)集，獲取第二米粒圖像數(shù)據(jù)集；依次對第二米粒圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于MAMBA的高光譜圖像動態(tài)分類系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：地物建模模塊、分辨率調(diào)控模塊、特征提取模塊、分類識別模塊、動態(tài)結(jié)果生成模塊。本發(fā)明中，通過在多時相遙感圖像中同步采集地物區(qū)域的位移量、主光譜反射率與紋理差異...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療圖像處理分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于圖像識別的腫瘤蛋白定量評估方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取IHC切片的全景數(shù)字圖像，并提取所述全景數(shù)字圖像中的感興趣區(qū)域，將所述感興趣區(qū)域，進(jìn)行分割，得到高分辨率圖像塊，將所述高分辨率圖像塊，輸入...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的混凝土干濕狀態(tài)識別方法及裝置，涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于智能建筑領(lǐng)域，主要目的在于解決基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的混凝土干濕狀態(tài)識別準(zhǔn)確性較低的問題。主要包括利用特征提取模型分別對可見光圖像數(shù)據(jù)和紅外圖像數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及文物建模技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)運(yùn)算效率低下，建模準(zhǔn)確性低的技術(shù)問題，尤其涉及一種文物三維數(shù)字化自適應(yīng)建模方法，該方法包括以下步驟：S1、獲取文物的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)集確定鄰域點(diǎn)集并通過特征分解得到多個尺度特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于三維場景輻射仿真的高光譜遙感圖像生成方法及裝置，涉及遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中高光譜遙感圖像數(shù)據(jù)獲取成本過高、數(shù)據(jù)源少以及分辨率低等技術(shù)問題。該方法包括：根據(jù)用戶需求，確定三維場景數(shù)據(jù)；將三維場景數(shù)據(jù)輸入預(yù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種場景標(biāo)定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。本發(fā)明通過獲取含目標(biāo)場景及場景需求的場景標(biāo)定請求，精準(zhǔn)定位標(biāo)定需求。接著，依據(jù)請求獲取對應(yīng)目標(biāo)執(zhí)行文件并運(yùn)行，創(chuàng)建場景需求對應(yīng)的處理線程，避免了一套通用程序應(yīng)對所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種異源圖像多目標(biāo)自動配準(zhǔn)方法，包括獲取紅外圖像和可見光圖像，并對紅外圖像和可見光圖像進(jìn)行預(yù)處理，增強(qiáng)紅外圖像和可見光圖像的特征；通過基于Super Point算法的特征點(diǎn)提取方法和SIFT算法共同提取紅外圖像和可見光圖像中目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多特征融合與生物力學(xué)約束的可解釋性心臟配準(zhǔn)方法，獲取N張三維心臟核磁共振圖像，得到心臟核磁共振圖像數(shù)據(jù)集；對數(shù)據(jù)集中所有圖像進(jìn)行線性變換以消除全局幾何差異，構(gòu)建編碼器和解碼器網(wǎng)絡(luò)作為配準(zhǔn)模型；將訓(xùn)練集中任意兩幅三維圖像，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種目標(biāo)器官模型配準(zhǔn)方法和系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于手術(shù)導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取患者術(shù)前的目標(biāo)器官影像數(shù)據(jù)，并基于所述目標(biāo)器官影像數(shù)據(jù)構(gòu)建對應(yīng)的術(shù)前三維點(diǎn)云模型；對患者術(shù)中的目標(biāo)器官數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，得到術(shù)中影像數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)與大語言模型融合的胃鏡圖像識別與輔助診斷系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集與處理模塊，用于獲取多種類別的胃鏡圖片并預(yù)處理；胃鏡圖片識別與分類模塊，用于將預(yù)處理后的胃鏡圖片輸入至GastroHAF模型訓(xùn)練，輸出胃鏡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種X射線成像質(zhì)量評估方法及存儲介質(zhì)，通過模擬出閃爍體的物理模型，并通過模擬X射線在閃爍體物理模型中的作用的全過程，評估出X射線品質(zhì)因子，進(jìn)而根據(jù)X射線的品質(zhì)因子來推斷出閃爍體的材質(zhì)相對應(yīng)的最適宜的各項(xiàng)參數(shù)；通過利用輸入?yún)?shù)模擬...
								
            
							
            
							
						
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