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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N目標(biāo)識別模型部署方法及實時目標(biāo)跟蹤方法。屬于目標(biāo)識別與跟蹤領(lǐng)域，該部署方法包括將訓(xùn)練好的檢測模型用Yolov5模型轉(zhuǎn)換腳本轉(zhuǎn)換為ONNX模型；使用ONNX?simplifier工具簡化ONNX模型得到簡化后的ONNX模型；使...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于行為識別、追蹤、分析的街道品質(zhì)評價方法，包括：將高空拍攝的街道視頻利用計算機視覺技術(shù)中目標(biāo)識別和目標(biāo)跟蹤技術(shù)提取各類人群的行為軌跡，并進(jìn)行三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到現(xiàn)實距離中，實現(xiàn)對高空視頻的亞米級動態(tài)行為測度；通過對于整體視頻的分...
								
            
							
            
							
						
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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)同的高精度控制點精準(zhǔn)提取方法，(1)在SAR影像上識別選取點狀地物類型特征，使用特征點識別網(wǎng)絡(luò)精確定位特征中心像元，作為初選控制點；(2)構(gòu)建立體SAR影像交會并求解初選控制點的像元坐標(biāo)；(3)通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種區(qū)域變化檢測方法、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)的多個遙感圖像；確定與多個遙感圖像分別對應(yīng)的初始特征圖；確定與多個初始特征圖分別對應(yīng)的多個光譜波段分別對應(yīng)的波段權(quán)重，以及與多個初始特征圖分別對應(yīng)的多個特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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)建每個農(nóng)業(yè)區(qū)的二維指標(biāo)散點圖，同時調(diào)整每個土地覆蓋類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)明公開一種基于無人機與智能網(wǎng)聯(lián)汽車的道路損傷檢測方法，具體如下：(1)控制無人機及車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模型，道路損傷檢測模型識別出當(dāng)前路段道的路損傷信息及其置信度，損傷信息包括：道路損傷類型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于層級交叉的半監(jiān)督遙感圖像分類方法，屬于遙感圖像處理和計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。所述方法，首先，構(gòu)建表示學(xué)習(xí)模塊采用層級交叉?zhèn)螛?biāo)簽生成機制，將主模型與指數(shù)滑動平均EMA模型中不同層級特征隨機組合構(gòu)建交叉模型，為弱增強圖像生成高質(zhì)量...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于局部光譜對比度和多分支卷積的高光譜異常檢測方法，對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)明公開了一種基于背部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前屈姿勢下的RGB?D圖像對，對RGB彩色圖像人工標(biāo)注，構(gòu)建并訓(xùn)練背部關(guān)鍵點檢測模型，建立最大...
								
            
							
            
							
						
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								      一種結(jié)合通道?空間注意力改進(jìn)的跨場景高光譜圖像分類方法，它屬于遙感圖像分類領(lǐng)域。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)模型對空間?光譜特征關(guān)聯(lián)性建模不足、跨場景泛化能力弱，進(jìn)而導(dǎo)致分類精度欠佳、魯棒性有待改善及特征提取能力受限的問題。本發(fā)明引入領(lǐng)域泛化方法構(gòu)建特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種汽車儀表顯示花屏異常檢測方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，涉及儀表檢測技術(shù)領(lǐng)域，該方法通過對待檢測的圖像進(jìn)行預(yù)處理，檢測出圖像中所包含的特征點，并統(tǒng)計特征點的數(shù)量；將每一幀圖像中的特征點的數(shù)量作為采集到的信號轉(zhuǎn)換到時域上；使用滑動窗口...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于多任務(wù)目標(biāo)檢測與遮擋補償?shù)淖ザ窞⒘献R別方法，包括如下步驟：獲取包含抓斗的卸船機作業(yè)圖像作為第一圖像；通過邊界檢測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)鍵點檢測，得到多個關(guān)鍵點位置信息；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種在三維空間下控制筆刷實現(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)立一個可環(huán)繞三維模型作為中心進(jìn)行公轉(zhuǎn)的攝像機，玩家通過劃動屏幕編輯三維模型時，將屏幕觸碰位置和三維模型編輯位置進(jìn)行映射，且通過預(yù)設(shè)時間閾值判定用戶...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像渲染技術(shù)領(lǐng)域，提供了基于動畫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：基于動畫引擎的副相機，獲取原渲染貼圖，其中，副相機的后處理功能關(guān)閉，原渲染貼圖為未經(jīng)后處理的渲染貼圖；通過一個平面渲染載體來呈現(xiàn)原渲染貼圖，將平...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及影視動畫制作技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種結(jié)合動作捕捉的影視動畫角色表情生成方法及系統(tǒng)，首先通過動作捕捉設(shè)備采集目標(biāo)演員的實時動作數(shù)據(jù)集合，包含面部和身體動作數(shù)據(jù)子集合，面部動作數(shù)據(jù)由多連續(xù)時間戳的面部關(guān)鍵點位移數(shù)據(jù)構(gòu)成，接著調(diào)用預(yù)設(shè)表情...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于擴散模型的可控漢字新字體生成方法及系統(tǒng)，屬于計算機圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。基于所述系統(tǒng)，用戶輸入一張目標(biāo)筆畫風(fēng)格的字符圖像和一張目標(biāo)骨架的字符圖像，之后，通過骨架信息提取網(wǎng)絡(luò)提取多尺度骨架特征，通過筆畫風(fēng)格提取網(wǎng)絡(luò)提取筆畫風(fēng)格特...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開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)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)光流估計的水面流速檢測方法，屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域的運動估計任務(wù)。包含以下步驟：構(gòu)建水面流速的光流估計網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建用于水面流速估計的光流數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練水面流速的光流估計網(wǎng)絡(luò)模型，測試與使用水面流速的光流估計網(wǎng)絡(luò)模型。...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了空間站宇航員視覺人體部位檢測與跟蹤方法及裝置，包括：通過方向不變卷積，對輸入圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)特征提取，得到第一特征圖；通過空間維度自動對齊，對若干個第一特征圖進(jìn)行空間維度對齊和特征融合，得到第二特征圖；基于YOLOv5，通過檢測網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多任務(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圖像分割模型通過以下方法訓(xùn)練獲得包...
								
            
							
            
							
						
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