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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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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(jì)算機(jī)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(jī)制，將主模型與指數(shù)滑動(dòng)平均EMA模型中不同層級特征隨機(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(diǎn)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(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轉(zhuǎn)換到時(shí)域上；使用滑動(dòng)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(bǔ)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(jī)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(diǎn)檢測，得到多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)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(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，且通過預(yù)設(shè)時(shí)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(dòng)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(dòng)畫引擎的副相機(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；通過一個(gè)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(dòng)畫制作技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種結(jié)合動(dòng)作捕捉的影視動(dòng)畫角色表情生成方法及系統(tǒng)，首先通過動(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(jì)的水面流速檢測方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(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(dòng)對齊，對若干個(gè)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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								      本發(fā)明公開了一種表征衛(wèi)星化顆粒的贅生物指數(shù)計(jì)算方法，涉及顆粒圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。具體公開了一種表征衛(wèi)星化顆粒的贅生物指數(shù)計(jì)算方法，包括：預(yù)處理多張衛(wèi)星化多顆粒圖像；對各衛(wèi)星化多顆粒圖像進(jìn)行圖像分割得到多個(gè)單顆粒圖像；計(jì)算出單顆粒的最大內(nèi)切圓；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于特征聚合和病灶區(qū)域感知的肺結(jié)核圖像分類識別系統(tǒng)，通過特征提取子系統(tǒng)，對肺結(jié)核圖像進(jìn)行局部和全局的特征提取并融合；通過基于病灶區(qū)域感知的肺結(jié)核分類子系統(tǒng)，構(gòu)建融合特征的圖結(jié)構(gòu)，并動(dòng)態(tài)聚合節(jié)點(diǎn)信息，實(shí)現(xiàn)第一階段的健康、結(jié)核、患病...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種心腦血管CTA精準(zhǔn)分析方法及系統(tǒng)，涉及心腦血管技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明包括步驟一、心腦血管影像采集、步驟二、心腦血管影像分析、步驟三、心腦血管影像處理和步驟四、心腦血管結(jié)果分析。分析心腦血管CTA的各圖像的質(zhì)量符合指數(shù)，判斷圖像的質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像修復(fù)方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。該方法包括：(a)將退化圖像輸入CLIP編碼器，得到用于表征退化圖像的退化類型的退化嵌入向量；(b)將退化圖像和噪聲圖像輸入集成了混合專家模型的去噪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，并將退化嵌...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及天文圖像技術(shù)、醫(yī)療圖像技術(shù)、自動(dòng)駕駛圖像技術(shù)等領(lǐng)域，尤其為一種用于低劑量醫(yī)療CT去噪的深度學(xué)習(xí)方法，包括輸入層，所述輸入層的內(nèi)部設(shè)置有低劑量CT圖像，所述輸入層的一側(cè)設(shè)置有自監(jiān)督學(xué)習(xí)模塊。本發(fā)明具備自監(jiān)督學(xué)習(xí)的高效性和增強(qiáng)數(shù)據(jù)的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙域?qū)Ρ葘W(xué)習(xí)的圖像去雨方法，包括以下步驟：第一步、建立基于雙域?qū)Ρ葘W(xué)習(xí)的無監(jiān)督圖像去雨模型，該模型包括雨條紋提取器和生成器，所述雨條紋提取器用于通過對比學(xué)習(xí)在空間域和頻率域提取帶雨圖像中的雨條紋特征并重建雨條紋層，所述生...
								
            
							
            
							
						
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