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          • 本發(fā)明提供了一種激光雷達與相機標(biāo)定方法、電子設(shè)備及介質(zhì),本發(fā)明的方法包括獲取標(biāo)定物的二維圖像和三維點云數(shù)據(jù);對相機進行標(biāo)定,獲得相機參數(shù);提取感興趣區(qū)域的點云特征點,得到第一點云特征點集;提取感興趣區(qū)域的二維圖像特征點;利用平面或邊緣直線擬...
          • 本申請涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,且更為具體地公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的包裝設(shè)計優(yōu)化系統(tǒng)及方法,利用產(chǎn)品圖像和包裝設(shè)計圖像,分析并優(yōu)化包裝設(shè)計,通過調(diào)整顏色、優(yōu)化圖案、改進信息傳達等方式提升產(chǎn)品包裝的吸引力和傳播效果,以滿足消費者對視覺體驗的高...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N視覺數(shù)據(jù)的編輯方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),該編輯方法包括:根據(jù)用戶輸入的視覺數(shù)據(jù)所屬的數(shù)據(jù)類型,按照與該數(shù)據(jù)類型匹配的特征提取方式,對視覺數(shù)據(jù)進行特征提取,得到視覺數(shù)據(jù)的視覺特征;對于用戶輸入的編輯需求描述信息進行特征提取,...
          • 一種基于層級語義場的開放詞匯三維場景語義查詢方法,通過零樣本分割模型SAM提取子部分、部分和整體層級的實例掩碼,結(jié)合CLIP編碼器生成像素級多粒度語義特征圖;改進神經(jīng)輻射場架構(gòu),設(shè)計多分辨率哈希網(wǎng)格與多頭多層感知機網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)三維空間坐標(biāo)到多...
          • 本發(fā)明公開了一種基于虛擬形象的交互方法和裝置。該方法包括:獲取目標(biāo)虛擬形象;響應(yīng)于接收到至少一條交互內(nèi)容,所述目標(biāo)虛擬形象基于人工智能模型針對所述至少一條交互內(nèi)容輸出至少一條交互響應(yīng),所述交互響應(yīng)包括文字回復(fù)、語音回復(fù)、表情回復(fù)、動作回復(fù)中...
          • 本發(fā)明公開了一種增強現(xiàn)實與數(shù)字產(chǎn)品融合展示系統(tǒng),通過標(biāo)識識別模塊可識別二維碼、圖形碼、射頻識別標(biāo)簽等預(yù)設(shè)標(biāo)識,集成于智能終端或增強現(xiàn)實設(shè)備,方便用戶隨時操作,提升使用便捷性,三維模型數(shù)據(jù)庫存儲外觀結(jié)構(gòu)、內(nèi)部組件及可交互功能數(shù)據(jù),為用戶提供全...
          • 本發(fā)明提供一種改進DETR的管道缺陷檢測方法,涉及計算機視覺目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域,包括:首先,DETR的主干網(wǎng)絡(luò)修改為CrossFormer;其次,編碼器通過多尺度可變形注意力對主干網(wǎng)絡(luò)輸出的多尺度特征進行增強;之后,解碼器將編碼器輸出的特征與...
          • 本發(fā)明公開了一種視覺SLAM方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及視覺SLAM技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:對每幀RGB圖像進行目標(biāo)檢測以及特征點提取,得到多個目標(biāo)以及對應(yīng)的目標(biāo)檢測框;將下一幀RGB圖像中的多個目標(biāo)的加權(quán)值與加權(quán)閾值進行比較,根據(jù)比較...
          • 本發(fā)明公開了基于對比學(xué)習(xí)和不可靠區(qū)域的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割方法,該方法使用訓(xùn)練后的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割模型對待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進行圖像分割得到圖像分割結(jié)果;該模型將對待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進行兩次特征提取,得到兩個未標(biāo)記低維特征后通過特征級對比...
          • 本發(fā)明涉及點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種自動提取點云特征線的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。該方法應(yīng)用于建模軟件系統(tǒng)中的特征線功能模塊,特征線功能模塊,用于接收導(dǎo)入的多種格式的原始點云數(shù)據(jù),包括:對原始特征點進行篩選,并確定待生長點隊列,重復(fù)以下...
          • 本發(fā)明公開了一種基于高分遙感影像的多任務(wù)林地識別方法,包括:步驟S1,獲取林地遙感數(shù)據(jù),確定自主輸入通道;步驟S2,通過用戶自主輸入通道,將讀取原始數(shù)據(jù)源中的樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)和樣本測試數(shù)據(jù),將其通過數(shù)據(jù)解碼解譯TFRecord數(shù)據(jù),提取出各樣本...
          • 本發(fā)明公開一種基于多模型結(jié)合的用于腦腫瘤圖像分類遷移學(xué)習(xí)方法,包括:先對圖像進行邊緣輪廓裁剪等預(yù)處理,再通過旋轉(zhuǎn)等操作進行數(shù)據(jù)增強,擴充均衡數(shù)據(jù)集;構(gòu)建ResNet50+EfficientNetB0混合架構(gòu),以并行雙分支結(jié)構(gòu)提取特征,經(jīng)全局...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N視覺檢測方法、系統(tǒng)及邊緣計算盒子,通過對目標(biāo)產(chǎn)品的表面圖像進行多尺度邊緣檢測,生成不同尺度的邊緣特征圖;根據(jù)所有的邊緣特征圖確定目標(biāo)產(chǎn)品表面的缺陷區(qū)域候選框,確定各個邊緣特征圖中像素的梯度方差;根據(jù)缺陷區(qū)域候選框和所有的梯度...
          • 本發(fā)明提供一種無人機視覺檢測與AIS數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法與裝置,該方法包括:對無人機上的機載圖像傳感器在海事巡航中拍攝的圖像進行目標(biāo)檢測,獲取所述圖像中船舶的方位特征,所述方位特征包括位置信息和航向信息;根據(jù)各船舶上安裝的船舶自動識別系統(tǒng),獲取所述...
          • 本申請涉及一種基于人工智能的無人機巡檢電纜表面缺陷檢測方法。所述方法包括:獲取第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)和第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù);第一電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無人機對電纜表面使用預(yù)設(shè)的偏振角拍攝得到的圖像數(shù)據(jù);第二電纜偏振圖像數(shù)據(jù)是由無人機對與第一電纜...
          • 本發(fā)明提供一種基于自適應(yīng)稀疏記憶與語言模型的長期視頻理解系統(tǒng),包括:用于從長視頻中提取視覺特征的視覺編碼器;用于存儲和檢索歷史視頻內(nèi)容的視覺特征的記憶庫模塊;用于動態(tài)管理記憶庫模塊的稀疏自適應(yīng)模塊,記憶庫模塊通過查詢變換器Q?Former與...
          • 本發(fā)明屬于監(jiān)控設(shè)備可視化技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種三維場景下基于海量監(jiān)控設(shè)備可視域分析的目標(biāo)監(jiān)測方法,包括:獲取三維地圖和各個監(jiān)控設(shè)備的位置信息;根據(jù)監(jiān)控設(shè)備的位置信息將監(jiān)控設(shè)備映射到三維地圖上;采集各個監(jiān)控設(shè)備的相關(guān)參數(shù),并繪制各個監(jiān)控設(shè)備的可視...
          • 本發(fā)明涉及施工安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于視覺分割的施工裝備態(tài)勢分析與事件識別方法及系統(tǒng)。方法包括:通過路側(cè)攝像機采集施工裝備作業(yè)視頻流,基于場景地面關(guān)鍵特征點構(gòu)建圖像與物理空間映射關(guān)系;采用YOLOv11?Seg實例分割網(wǎng)絡(luò)識別裝...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像識別的業(yè)務(wù)流水識別方法和裝置,通過裁剪得到文本行圖像片段并輸入識別模型得到文本行的識別結(jié)果、單字內(nèi)容和單字位置;通過表格檢測模型獲取表格區(qū)域的位置標(biāo)注;將屬于同一行的鄰近的文本行進行組合連接構(gòu)建同行文本;生成同行文本的...
          • 本申請公開了一種合同規(guī)范性的校驗方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。其方法包括:獲取目標(biāo)合同的合同圖像,目標(biāo)合同為進行規(guī)范性校驗的合同;對合同圖像進行處理,生成目標(biāo)合同的先驗知識特征圖,先驗知識特征圖包括至少一個關(guān)鍵詞文本的特征值,不同關(guān)鍵詞文本...
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