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								      本發(fā)明提出一種多模態(tài)圖像融合的畜類肉品三維重建方法及裝置，其三維重建方法包括：使用多種模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)采集設(shè)備，采集畜類肉品的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；將該結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配對(duì)準(zhǔn)及融合，生成該畜類肉品的體數(shù)據(jù)；使用重建模型通過(guò)該體數(shù)據(jù)，生成該畜類肉品的三維模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多模態(tài)驅(qū)動(dòng)的游戲3D美術(shù)資源風(fēng)格化生成方法，涉及人工智能與游戲開(kāi)發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：S1、獲取多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)：接收并解析用戶輸入的多種組合數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括但不限于描述角色和場(chǎng)景的自然語(yǔ)言文本、2D概念原畫(huà)、參考美術(shù)風(fēng)格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光聲成像技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種單極性自適應(yīng)光聲層析圖像重建方法，首先，在超聲陣列的相鄰陣元之間插入虛擬陣元，通過(guò)插值提高空間采樣率；其次，基于延遲求和算法重建原始光聲圖像；接著，對(duì)插值后的通道信號(hào)進(jìn)行時(shí)間差分處理，得到一階時(shí)間梯度數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及膨脹土生態(tài)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種道面影響區(qū)挖方地基膨脹土超挖方量計(jì)算方法，應(yīng)用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)膨脹土樣本的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別并剔除異常數(shù)據(jù)，提高膨脹潛勢(shì)劃分的科學(xué)性，保證超挖方量計(jì)算的準(zhǔn)確性和可靠性，集成GIS與克里金插值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于路面裂縫曲率特征反演的車(chē)轍深度估算方法及系統(tǒng)，該方法通過(guò)采集高分辨率路面圖像，經(jīng)預(yù)處理和裂縫檢測(cè)提取裂縫輪廓后，利用差分幾何計(jì)算裂縫的最小曲率半徑、曲率變化率等參數(shù)，構(gòu)建車(chē)轍裂縫幾何響應(yīng)指數(shù)R?CGRI以表征裂縫對(duì)下陷變...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于長(zhǎng)短時(shí)保留預(yù)測(cè)軌跡的軌跡管理方法，涉及3D多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，包括：S1、在基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)檢測(cè)的3D多目標(biāo)跟蹤中，對(duì)于輸入的當(dāng)前幀檢測(cè)目標(biāo)，使用3D卡爾曼濾波算法得到預(yù)測(cè)軌跡；S2、通過(guò)軌跡管理模塊進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，若匹配成功，則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種超聲圖像血管檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取超聲血管圖像并進(jìn)行預(yù)處理；確定不同尺度下超聲血管圖像的局部方向場(chǎng)主特征向量；構(gòu)建不同尺度下的方向自適應(yīng)的雙線結(jié)構(gòu)核；獲得血管增強(qiáng)圖像；基于血管增強(qiáng)圖像獲得血管檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種焦油處理用廢氣泄漏檢測(cè)方法，包括：獲取每個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域在廢氣疑似泄露時(shí)刻下的若干張廢氣監(jiān)測(cè)圖像，從每張廢氣監(jiān)測(cè)圖像中分割出若干個(gè)氣體區(qū)域，獲取每個(gè)氣體區(qū)域經(jīng)過(guò)圖像去霧后的去氣體區(qū)域，根據(jù)每張廢氣監(jiān)測(cè)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的GIS設(shè)備紅外目標(biāo)故障分析方法及系統(tǒng)，方法包括：通過(guò)C2f_SimAM模塊與SCConv模塊增強(qiáng)YOLOv8模型的特征提取能力，有效改善復(fù)雜背景下GIS設(shè)備的小目標(biāo)檢測(cè)精度；其次，利用DSDC?ASPP模塊與N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提出了基于圖像處理的鉆井裝備磨損狀態(tài)量化評(píng)估方法，包括：采集若干PDC鉆頭使用過(guò)程中的各組PDC鉆頭圖像，記錄多種鉆頭結(jié)構(gòu)特性的數(shù)據(jù)，以及多種地層結(jié)構(gòu)參數(shù)的參數(shù)數(shù)據(jù)；量化各鉆頭結(jié)構(gòu)特性的地層關(guān)聯(lián)程度；劃分得到各鉆...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種眾源地理視頻數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和三維重建方法、裝置和設(shè)備。所述方法包括：獲取待處理視頻幀序列；待處理視頻幀序列是通過(guò)對(duì)眾源地理視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到的；構(gòu)建視頻質(zhì)量評(píng)估網(wǎng)絡(luò)；視頻質(zhì)量評(píng)估網(wǎng)絡(luò)包括預(yù)訓(xùn)練的動(dòng)態(tài)物體檢測(cè)模塊、鏡頭轉(zhuǎn)換檢測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了用于腫瘤放療的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，涉及腫瘤數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該用于腫瘤放療的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，包括以下步驟：S1,獲取腫瘤圖像數(shù)據(jù)，對(duì)腫瘤圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；S2,構(gòu)建表面狀態(tài)特征圖和邊緣增強(qiáng)圖，進(jìn)行初步腫瘤位置預(yù)測(cè)，評(píng)估初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種應(yīng)用于網(wǎng)架結(jié)構(gòu)圓鋼管桿件的撓度非接觸檢測(cè)方法，本發(fā)明涉及鋼管桿架技術(shù)領(lǐng)域。該方法步驟包括：通過(guò)激光掃描儀獲取網(wǎng)架結(jié)構(gòu)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，經(jīng)體素劃分與密度分析篩選得出高密度體素；對(duì)高密度體素進(jìn)行球面擬合，根據(jù)球面擬合差異值提取空間球形錨...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種焊接產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)方法、裝置及品檢設(shè)備。該方法應(yīng)用于品檢設(shè)備，品檢設(shè)備中存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)圖像及焊接缺陷特征描述信息庫(kù)；標(biāo)準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)焊接產(chǎn)品的預(yù)設(shè)合格形態(tài)，標(biāo)準(zhǔn)圖像中包括多個(gè)焊點(diǎn)，每一焊點(diǎn)設(shè)置有缺陷標(biāo)識(shí)，用于表征該焊點(diǎn)出現(xiàn)特定焊接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種視頻圖像的處理方法、設(shè)備及裝置，該方法包括：依次接收視頻圖像，針對(duì)視頻圖像中的每個(gè)第一像素塊，基于與第一像素塊對(duì)應(yīng)的第一抖動(dòng)矩陣，將第一像素塊中位于中心位置處的目標(biāo)像素點(diǎn)的能量分散到第一像素塊中其他位置處的像素點(diǎn)上，得到第一目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種核醫(yī)學(xué)顯像圖像中偽影區(qū)域識(shí)別與處理方法，涉及醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域。包括有：S1：獲取PET動(dòng)態(tài)圖像序列、CT雙能譜圖像和呼吸運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)信號(hào)，生成配準(zhǔn)質(zhì)量圖譜；S2：將PET動(dòng)態(tài)圖像序列和CT圖像進(jìn)行結(jié)合，獲取PET動(dòng)態(tài)圖像序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于循環(huán)解耦模型的高光譜圖像復(fù)原方法及裝置。所述方法包括：根據(jù)預(yù)先引入的可描述因子構(gòu)建高光譜圖像混合退化數(shù)學(xué)模型；利用高光譜圖像混合退化數(shù)學(xué)模型推演出多個(gè)求解目標(biāo)；構(gòu)建具有循環(huán)解耦結(jié)構(gòu)的高光譜圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò)，基于多個(gè)求解目標(biāo)設(shè)計(jì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)面修復(fù)效果預(yù)測(cè)方法，S1.生成標(biāo)準(zhǔn)化面部小創(chuàng)口圖像數(shù)據(jù)集；S2.得到預(yù)處理后的面部小創(chuàng)口圖像數(shù)據(jù)；S3.形成具有明確創(chuàng)口區(qū)域標(biāo)識(shí)的特征圖像數(shù)據(jù)；S4.基于特征圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建輕結(jié)構(gòu)Pix2Pix生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種用于暗可見(jiàn)光和紅外圖像融合方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括通過(guò)對(duì)樣本圖像對(duì)進(jìn)行處理生成新樣本圖像對(duì)，將兩組圖像對(duì)輸入至光照解耦網(wǎng)絡(luò)中得到紅外圖像、光照?qǐng)D像以及可見(jiàn)場(chǎng)景圖像特征，并分別根據(jù)這些特征得到對(duì)應(yīng)的重構(gòu)圖像，將紅外圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于成像多尺度分析的圖像處理方法和系統(tǒng)，包括如下步驟：基于多尺度圖像歷史存儲(chǔ)信息對(duì)不同成像設(shè)備進(jìn)行非均勻性檢測(cè)，依據(jù)檢測(cè)結(jié)果對(duì)不同成像設(shè)備進(jìn)行調(diào)整得到均勻性調(diào)整后的成像設(shè)備；利用調(diào)整后成像設(shè)備采集原始多...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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