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								      本申請(qǐng)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(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，提取像斑，識(shí)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(shí)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(tái)，所述綜合管理平臺(tái)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(shí)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(chǎng)景技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于車輛神經(jīng)輻射場(chǎng)的自動(dòng)駕駛邊界場(chǎng)景生成方法及系統(tǒng)，該方法包括如下步驟：采集自動(dòng)駕駛的多個(gè)場(chǎng)景并將每個(gè)場(chǎng)景表達(dá)為一個(gè)場(chǎng)景圖，在場(chǎng)景圖中，每個(gè)車輛視為一個(gè)動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)，背景視為一個(gè)靜態(tài)節(jié)點(diǎn)；對(duì)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(cè)方法及系統(tǒng)。方法包括通過(guò)動(dòng)態(tài)ROI裁剪從視頻流中提取唇部運(yùn)動(dòng)時(shí)空特征，依次通過(guò)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(dòng)時(shí)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(shí)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(duì)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(dòng)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(shí)別模塊、動(dòng)態(tài)結(jié)果生成模塊。本發(fā)明中，通過(guò)在多時(shí)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(shí)別的腫瘤蛋白定量評(píng)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(shí)別方法及裝置，涉及圖像識(shí)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(shí)別準(zhǔn)確性較低的問(wèn)題。主要包括利用特征提取模型分別對(duì)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(wèn)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(guò)特征分解得到多個(gè)尺度特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于三維場(chǎng)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(guò)高、數(shù)據(jù)源少以及分辨率低等技術(shù)問(wèn)題。該方法包括：根據(jù)用戶需求，確定三維場(chǎng)景數(shù)據(jù)；將三維場(chǎng)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(chǎng)景標(biāo)定方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明通過(guò)獲取含目標(biāo)場(chǎng)景及場(chǎng)景需求的場(chǎng)景標(biāo)定請(qǐng)求，精準(zhǔn)定位標(biāo)定需求。接著，依據(jù)請(qǐng)求獲取對(duì)應(yīng)目標(biāo)執(zhí)行文件并運(yùn)行，創(chuàng)建場(chǎng)景需求對(duì)應(yīng)的處理線程，避免了一套通用程序應(yīng)對(duì)所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種異源圖像多目標(biāo)自動(dòng)配準(zhǔn)方法，包括獲取紅外圖像和可見光圖像，并對(duì)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(guò)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(duì)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(qǐng)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(chǔ)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(duì)應(yīng)的術(shù)前三維點(diǎn)云模型；對(duì)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(yǔ)言模型融合的胃鏡圖像識(shí)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(shí)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(píng)估方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過(guò)模擬出閃爍體的物理模型，并通過(guò)模擬X射線在閃爍體物理模型中的作用的全過(guò)程，評(píng)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(lái)推斷出閃爍體的材質(zhì)相對(duì)應(yīng)的最適宜的各項(xiàng)參數(shù)；通過(guò)利用輸入?yún)?shù)模擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于遙感大數(shù)據(jù)分析的測(cè)繪方法，涉及遙感測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：基于實(shí)時(shí)主體輪廓獲取評(píng)判均差；基于第二數(shù)量的數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)繪影像圖獲取模糊閾值；基于評(píng)判均差與模糊閾值判斷實(shí)時(shí)測(cè)繪灰度圖是否合格，若不合格，重復(fù)獲取新的實(shí)時(shí)測(cè)繪影像圖直...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種路面裂縫圖像自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)與噪聲抑制方法及系統(tǒng)，對(duì)待處理路面裂縫原始圖像進(jìn)行路面圖像區(qū)域分割得到路面區(qū)域；對(duì)分割后的路面區(qū)域內(nèi)進(jìn)行路面區(qū)域紋理特性分析，對(duì)路面圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理得到對(duì)比度增強(qiáng)圖像，對(duì)獲取的對(duì)比度增強(qiáng)圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種適用于中子射線圖像的降質(zhì)方法及超分辨率重建方法，涉及圖像超分辨率技術(shù)領(lǐng)域，本申請(qǐng)方法包括：建立中子射線圖像的降質(zhì)模型，基于降質(zhì)模型對(duì)高分辨率中子射線圖像降質(zhì)處理生成對(duì)應(yīng)的低分辨率中子射線圖像，降質(zhì)處理包括模糊、下采樣以及添加至...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種水印嵌入方法、水印提取方法、設(shè)備、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取待水印嵌入的原始圖像與待嵌入的水印信息，將原始圖像與水印信息輸入至預(yù)先訓(xùn)練完成的水印嵌入模型；通過(guò)特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)原始圖像進(jìn)行特征提取得...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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