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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多任務(wù)協(xié)同的骨腫瘤CT圖像分割方法、系統(tǒng)及設(shè)備，涉及骨腫瘤CT影像分割技術(shù)領(lǐng)域。多任務(wù)協(xié)同的骨腫瘤CT圖像分割方法采用骨腫瘤CT圖像分割模型對(duì)目標(biāo)骨腫瘤CT圖像進(jìn)行骨腫瘤分割；所述骨腫瘤CT圖像分割模型通過(guò)以下方法訓(xùn)練獲得包...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了空間站宇航員視覺(jué)人體部位檢測(cè)與跟蹤方法及裝置，包括：通過(guò)方向不變卷積，對(duì)輸入圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)特征提取，得到第一特征圖；通過(guò)空間維度自動(dòng)對(duì)齊，對(duì)若干個(gè)第一特征圖進(jìn)行空間維度對(duì)齊和特征融合，得到第二特征圖；基于YOLOv5，通過(guò)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)的水面流速檢測(cè)方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域的運(yùn)動(dòng)估計(jì)任務(wù)。包含以下步驟：構(gòu)建水面流速的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建用于水面流速估計(jì)的光流數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練水面流速的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)模型，測(cè)試與使用水面流速的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)模型。...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種圖像生成方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，圖像生成方法，包括：根據(jù)預(yù)先接收到的描述信息生成第一詞向量和第二詞向量，所述描述信息為待生成的第一圖像的描述信息；檢索與所述第一詞向量相匹配的第二圖像；將所述第二圖像和所述第二詞向量輸入至圖像生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于擴(kuò)散模型的可控漢字新字體生成方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。基于所述系統(tǒng)，用戶(hù)輸入一張目標(biāo)筆畫(huà)風(fēng)格的字符圖像和一張目標(biāo)骨架的字符圖像，之后，通過(guò)骨架信息提取網(wǎng)絡(luò)提取多尺度骨架特征，通過(guò)筆畫(huà)風(fēng)格提取網(wǎng)絡(luò)提取筆畫(huà)風(fēng)格特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及影視動(dòng)畫(huà)制作技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種結(jié)合動(dòng)作捕捉的影視動(dòng)畫(huà)角色表情生成方法及系統(tǒng)，首先通過(guò)動(dòng)作捕捉設(shè)備采集目標(biāo)演員的實(shí)時(shí)動(dòng)作數(shù)據(jù)集合，包含面部和身體動(dòng)作數(shù)據(jù)子集合，面部動(dòng)作數(shù)據(jù)由多連續(xù)時(shí)間戳的面部關(guān)鍵點(diǎn)位移數(shù)據(jù)構(gòu)成，接著調(diào)用預(yù)設(shè)表情...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像渲染技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于動(dòng)畫(huà)引擎的通用渲染管線后處理圖像渲染方法及裝置。方法包括：基于動(dòng)畫(huà)引擎的副相機(jī)，獲取原渲染貼圖，其中，副相機(jī)的后處理功能關(guān)閉，原渲染貼圖為未經(jīng)后處理的渲染貼圖；通過(guò)一個(gè)平面渲染載體來(lái)呈現(xiàn)原渲染貼圖，將平...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種在三維空間下控制筆刷實(shí)現(xiàn)三維模型便捷修改的方法，其將三維模型設(shè)立為判定熱區(qū)，并設(shè)立一個(gè)可環(huán)繞三維模型作為中心進(jìn)行公轉(zhuǎn)的攝像機(jī)，玩家通過(guò)劃動(dòng)屏幕編輯三維模型時(shí)，將屏幕觸碰位置和三維模型編輯位置進(jìn)行映射，且通過(guò)預(yù)設(shè)時(shí)間閾值判定用戶(hù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于多任務(wù)目標(biāo)檢測(cè)與遮擋補(bǔ)償?shù)淖ザ窞⒘献R(shí)別方法，包括如下步驟：獲取包含抓斗的卸船機(jī)作業(yè)圖像作為第一圖像；通過(guò)邊界檢測(cè)算法在第一圖像中獲取抓斗的位置信息，并截取抓斗的第二圖像；根據(jù)第二圖像進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，得到多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)位置信息；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種汽車(chē)儀表顯示花屏異常檢測(cè)方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，涉及儀表檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過(guò)對(duì)待檢測(cè)的圖像進(jìn)行預(yù)處理，檢測(cè)出圖像中所包含的特征點(diǎn)，并統(tǒng)計(jì)特征點(diǎn)的數(shù)量；將每一幀圖像中的特征點(diǎn)的數(shù)量作為采集到的信號(hào)轉(zhuǎn)換到時(shí)域上；使用滑動(dòng)窗口...
								
            
							
            
							
						
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								      一種結(jié)合通道?空間注意力改進(jìn)的跨場(chǎng)景高光譜圖像分類(lèi)方法，它屬于遙感圖像分類(lèi)領(lǐng)域。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)模型對(duì)空間?光譜特征關(guān)聯(lián)性建模不足、跨場(chǎng)景泛化能力弱，進(jìn)而導(dǎo)致分類(lèi)精度欠佳、魯棒性有待改善及特征提取能力受限的問(wèn)題。本發(fā)明引入領(lǐng)域泛化方法構(gòu)建特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于背部RGB?D圖像的多模態(tài)青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎篩查方法，屬于圖像處理與脊柱側(cè)彎篩查技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：采集受試者處于Adams前屈姿勢(shì)下的RGB?D圖像對(duì)，對(duì)RGB彩色圖像人工標(biāo)注，構(gòu)建并訓(xùn)練背部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型，建立最大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于局部光譜對(duì)比度和多分支卷積的高光譜異常檢測(cè)方法，對(duì)原高光譜圖像中的多尺度窗口區(qū)域A分割為3×3的區(qū)域塊，將中間塊B0設(shè)置為目標(biāo)區(qū)域，其余區(qū)域塊為背景區(qū)域Bi；確定Bi...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于層級(jí)交叉的半監(jiān)督遙感圖像分類(lèi)方法，屬于遙感圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法，首先，構(gòu)建表示學(xué)習(xí)模塊采用層級(jí)交叉?zhèn)螛?biāo)簽生成機(jī)制，將主模型與指數(shù)滑動(dòng)平均EMA模型中不同層級(jí)特征隨機(jī)組合構(gòu)建交叉模型，為弱增強(qiáng)圖像生成高質(zhì)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)一種基于無(wú)人機(jī)與智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的道路損傷檢測(cè)方法，具體如下：(1)控制無(wú)人機(jī)及車(chē)載攝像頭同步采集路面圖像，兩者將采集到的路面圖像輸入道路損傷檢測(cè)模型，道路損傷檢測(cè)模型識(shí)別出當(dāng)前路段道的路損傷信息及其置信度，損傷信息包括：道路損傷類(lèi)型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于遙感二維光譜指數(shù)的裸土提取方法，該方法將SAVI和NDRGI作為橫縱坐標(biāo)構(gòu)建每個(gè)農(nóng)業(yè)區(qū)的二維指標(biāo)散點(diǎn)圖，同時(shí)調(diào)整每個(gè)土地覆蓋類(lèi)別的置信橢圓的尺寸，即置信區(qū)域，使得不透水面和裸土期耕地的置信橢圓相交，以便于獲得不同農(nóng)業(yè)區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種區(qū)域變化檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備。其中，該方法包括：獲取與目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)遙感圖像；確定與多個(gè)遙感圖像分別對(duì)應(yīng)的初始特征圖；確定與多個(gè)初始特征圖分別對(duì)應(yīng)的多個(gè)光譜波段分別對(duì)應(yīng)的波段權(quán)重，以及與多個(gè)初始特征圖分別對(duì)應(yīng)的多個(gè)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于SAR影像與光學(xué)影像協(xié)同的高精度控制點(diǎn)精準(zhǔn)提取方法，(1)在SAR影像上識(shí)別選取點(diǎn)狀地物類(lèi)型特征，使用特征點(diǎn)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)精確定位特征中心像元，作為初選控制點(diǎn)；(2)構(gòu)建立體SAR影像交會(huì)并求解初選控制點(diǎn)的像元坐標(biāo)；(3)通過(guò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于行為識(shí)別、追蹤、分析的街道品質(zhì)評(píng)價(jià)方法，包括：將高空拍攝的街道視頻利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)中目標(biāo)識(shí)別和目標(biāo)跟蹤技術(shù)提取各類(lèi)人群的行為軌跡，并進(jìn)行三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到現(xiàn)實(shí)距離中，實(shí)現(xiàn)對(duì)高空視頻的亞米級(jí)動(dòng)態(tài)行為測(cè)度；通過(guò)對(duì)于整體視頻的分...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N目標(biāo)識(shí)別模型部署方法及實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤方法。屬于目標(biāo)識(shí)別與跟蹤領(lǐng)域，該部署方法包括將訓(xùn)練好的檢測(cè)模型用Yolov5模型轉(zhuǎn)換腳本轉(zhuǎn)換為ONNX模型；使用ONNX?simplifier工具簡(jiǎn)化ONNX模型得到簡(jiǎn)化后的ONNX模型；使...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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