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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應分離和兩級對齊的圖像開集域適應識別方法，屬于圖像類別識別領域，包括：將待識別目標域圖像輸入訓練完成的開集域適應識別模型；得到識別結果；其中，開集域適應識別模型的訓練過程包括：利用源域訓練數(shù)據(jù)訓練分類模型；將自適應分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療科普展示技術領域，公開一種基于圖像識別的放療設備科普展示交互系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集構建模塊，用于采集放療設備的實體圖像、三維模型及技術文檔并構建知識庫；圖像識別模塊，用于將采集的圖像輸入至深度學習模型，提取圖像中放療設備的關鍵語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)監(jiān)測技術領域，公開了基于大數(shù)據(jù)的智慧農(nóng)業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：劃分單元、整合單元、分析單元、關聯(lián)單元和評估單元，本方案以單株為核心，依地上與根系特征動態(tài)劃分網(wǎng)格，不同于傳統(tǒng)大面積的監(jiān)測，能夠對農(nóng)作物實現(xiàn)精準聚焦，融合圖像、環(huán)境、土壤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種霍夫空間中基于書脊特征的輪廓擬合方法，涉及圖像識別技術領域，載入書脊圖片，通過線檢測得到線段集；對線段集中所有線段通過改進霍夫空間算法，完成線段由離散態(tài)向連續(xù)線性的轉化；保留中心坐標在預設范圍內(nèi)的線段，計算角度在期望范圍內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的影像病變分割系統(tǒng)，涉及圖像分割技術領域，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、跨模態(tài)解碼模塊、聯(lián)合優(yōu)化模塊以及病變分割模塊；其技術要點為：對CT安全編碼數(shù)組和MRI安全編碼數(shù)組進行跨模態(tài)解碼整合，生成融合病變分割數(shù)組；基于融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種深基坑鋼支撐點云分割方法、裝置、設備及介質，涉及三維點云處理與工程監(jiān)測技術領域，本方法通過分層遞進式處理策略，將線性特征提取與圓柱實例分割相結合，顯著提升了復雜場景下鋼支撐點云的分割精度與效率。改進型RANSAC框架通過動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)空間模型的單流RGB?D目標跟蹤方法，屬于計算機視覺技術領域，將RGB模態(tài)圖像和深度（Depth）模態(tài)圖像數(shù)據(jù)以Token形式進行整合，通過Mamba單流主干網(wǎng)絡進行特征提取與第一階段融合，之后通過多模態(tài)Mix Ma...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于數(shù)字孿生的文博展館虛實融合導覽系統(tǒng)及方法，屬于展館導覽技術領域，對文博展館進行數(shù)據(jù)提取，獲取文博展館復合型數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)預處理，生成文博展館復合型數(shù)據(jù)集合并進行仿真模擬，構建游客感官分析模型、游客行為分析模型與文物狀態(tài)分析模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種陰影感知的衛(wèi)星影像神經(jīng)輻射場地表三維重建方法，包括：基于多時相衛(wèi)星影像優(yōu)化RPC模型并生成稀疏點云，通過外包圍球歸一化構建統(tǒng)一坐標系；沿像素視線方向采樣三維點，構建訓練集；SDF網(wǎng)絡預測空間點有符號距離值，顏色網(wǎng)絡融合SDF特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向教學互動的數(shù)字人三維重構系統(tǒng)，涉及人機交互技術領域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過多模態(tài)傳感器陣列實時采集用戶的語音信號、手勢動作數(shù)據(jù)、眼部追蹤數(shù)據(jù)和面部表情數(shù)據(jù)，并通過預設教學場景數(shù)據(jù)庫獲取當前教學場景的教學類型標識符、互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高精度注塑齒輪切水口方法及裝置，包括由機械手將注塑成型的齒輪毛坯移送至掃描工位，通過3D掃描儀對水口區(qū)域三維掃描生成三維模型數(shù)據(jù)，提取水口高度、直徑及位置參數(shù)，由控制模塊規(guī)劃切削深度與倒角角度并生成自適應切削指令；之后力反饋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及虛擬現(xiàn)實教育技術領域，尤其涉及一種基于多模態(tài)感知與動態(tài)評估的沉浸式虛擬教學系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、渲染模塊和評估模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于采集用戶的外貌數(shù)據(jù)和語音數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊用于實時處理數(shù)據(jù)采集模塊采集到的外貌數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，公開了駕駛場景渲染方法、裝置、車輛及介質，本發(fā)明通過以建立空間哈希網(wǎng)格的方式將自車所在目標區(qū)域的所有待渲染目標映射至空間哈希網(wǎng)格中，依次檢驗每一哈希網(wǎng)格中包含的待渲染目標數(shù)量，根據(jù)檢驗結果對各個待渲染目標在空間哈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種激光控制系統(tǒng)的圖文處理方法，通過獲取魚眼相機拍攝的機器工位照片，對機器工位照片進行矯正處理得到背景圖，向服務端導入圖文并獲取圖文的文件格式，根據(jù)文件格式對圖文進行圖片處理得到設計圖，根據(jù)背景圖構建畫布，將背景圖與畫布進行第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種紫外與可見光圖像自適應配準的放電檢測方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術領域，通過成像模塊分別捕獲電力設備放點區(qū)域的紫外圖像和可見光圖像；通過配準模塊分別在運動場景，根據(jù)光流運動估計計算可見光圖像序列的運動矢量并映射至紫外圖像進行位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種毛刺邊緣仿真定量方法、裝置、電子設備和存儲介質，所述方法包括：遍歷原始圖像中的所有像素，對原始圖像進行邊緣檢測；然后基于強邊緣像素點，模擬毛刺所在區(qū)域；接著根據(jù)原始圖像構造毛刺分量；最后融合原始圖像和毛刺分量得到毛刺邊緣仿真...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種血管分割方法、裝置、電子設備及計算機程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：獲取目標組織的CT圖像；采用目標神經(jīng)網(wǎng)絡的第一編碼器，對CT圖像進行下采樣處理，得到CT圖像對應的多個尺度的第一特征，其中，第一編碼器中包含多個下采樣層，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學習的焊縫檢測方法、裝置，方法包括：在管道的不同區(qū)域獲取第一圖像；所述不同區(qū)域包括直管段、彎頭、接頭；對所述第一圖像進行預處理，得到第一紋理特征和第一形態(tài)特征；所述預處理至少包括多尺度特征提取；基于所述第一紋理特征和所...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種融合多層級失真感知的全景圖像質量評價方法與系統(tǒng)，該方法包括：基于處理后的全景圖像得到階段失真感知細化特征圖；基于階段失真感知細化特征圖，通過局部分支和全局分支處理后，得到階段經(jīng)過可變形自適應失真感知模塊處理后的失真感知特征圖；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于深度學習技術領域，具體涉及基于深度學習的實時鐵路2C分析系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取單元、多維遞歸耦合解析單元和復合風險指數(shù)計算單元；所述多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取單元，用于在列車運行期間，對可見光圖像幀和紅外圖像幀進行時間戳對齊...
								
            
							
            
							
						
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