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          • 本發(fā)明提供了一種面向全息通信的三維點(diǎn)云采樣?語義聯(lián)合優(yōu)化方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及全息通信技術(shù)領(lǐng)域。包括:語義通信系統(tǒng)中的發(fā)送端提取原始點(diǎn)云的語義特征;針對原始點(diǎn)云中的每個點(diǎn),基于該點(diǎn)的多個相鄰點(diǎn)的語義特征分別與該點(diǎn)的語義特征之間的相關(guān)性,確定...
          • 本申請涉及FOD檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于機(jī)場跑道的車載式FOD動態(tài)檢測與定位方法,本申請?zhí)岢鲆韵路桨福椒ㄍㄟ^車載設(shè)備采集的目標(biāo)數(shù)據(jù)生成目標(biāo)圖像,提取其中的畸變片段并構(gòu)建動態(tài)特征樹。結(jié)合車輛運(yùn)動參數(shù)和掃描視角信息,在特征節(jié)點(diǎn)下生成臨時子節(jié)...
          • 本發(fā)明提供一種基于無人機(jī)巡檢的林區(qū)監(jiān)控方法及系統(tǒng),首先獲取目標(biāo)林區(qū)包含地理位置標(biāo)識及地形特征參數(shù)的歷史巡檢數(shù)據(jù)集合,據(jù)此生成指示飛行路徑與圖像采集節(jié)點(diǎn)的初始巡檢航線,接著調(diào)用搭載多光譜傳感器的無人機(jī)按航線動態(tài)巡檢,獲取不同時間戳下多個監(jiān)測區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及用于機(jī)器視覺的AI邊緣計(jì)算方法及系統(tǒng),包括多個邊緣計(jì)算機(jī)、AI控制終端和多個視覺采集端;視覺采集端包括攝像頭和外殼,外殼的一端穿設(shè)有絕緣管,絕緣管內(nèi)穿設(shè)有內(nèi)管,且絕緣管位于外殼內(nèi)的一端端部封閉;絕緣管位于外殼內(nèi)的一端套設(shè)有安裝固定...
          • 本發(fā)明適用于工業(yè)安全檢測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于中紅外相機(jī)的氣體泄漏危險(xiǎn)等級評級模型及系統(tǒng)。所述模型以多源異構(gòu)數(shù)據(jù)為輸入,通過四層邏輯實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)量化:多參數(shù)輸入層接收物理參數(shù)、環(huán)境參數(shù)、介質(zhì)特性參數(shù)及空間參數(shù);數(shù)據(jù)預(yù)處理層通過歸一化函數(shù)將異構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開了一種分形驅(qū)動的腹腔鏡Toldt氏線定位方法、裝置及介質(zhì),所述方法包括:獲取若干腹腔鏡視頻幀;根據(jù)Toldt氏線分割模型對若干腹腔鏡視頻幀進(jìn)行特征建模,得到多尺度特征圖;對多尺度特征圖進(jìn)行多尺度時空特征融合與聚合處理,將處理所得結(jié)...
          • 本發(fā)明公開基于圖像和路網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)系的交叉口區(qū)域提取方法及系統(tǒng),涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與地理信息科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,解決傳統(tǒng)交叉口提取方法提取效果不佳的技術(shù)問題;本發(fā)明包括步驟1:利用道路網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息生成對應(yīng)的圖像;步驟2:篩選所有圖像中的有效輪廓,并創(chuàng)...
          • 本發(fā)明屬于圖像生成領(lǐng)域,具體涉及了一種基于球面反射腔體參數(shù)優(yōu)化的三維圖像生成方法,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)缺乏協(xié)同優(yōu)化機(jī)制,導(dǎo)致成像精度低且適應(yīng)性差的問題。本發(fā)明包括:獲取腔體內(nèi)壁光學(xué)特性生成反射路徑偏移量對照表,測量腔體形變偏差構(gòu)建幾何補(bǔ)償映射關(guān)...
          • 本發(fā)明涉及三維模型圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種三維模型粒子化分裂推散與多模態(tài)反饋的方法,方法包括:根據(jù)設(shè)備工藝結(jié)構(gòu)圖進(jìn)行輕量化三維模型重構(gòu),生成具備工藝信息嵌入特性的glTF格式數(shù)據(jù)包;通過three.js引擎搭建虛擬三維場景,實(shí)例化g...
          • 本發(fā)明公開了一種基于結(jié)構(gòu)感知的多視角紋理重塑方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺處理領(lǐng)域。該方法使用結(jié)合控制網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散模型處理三維場景的多視角渲染圖像,對圖像和文本描述進(jìn)行編碼,提取結(jié)構(gòu)信息傳遞到UNet。構(gòu)建重建與編輯雙路徑架構(gòu),采樣噪聲進(jìn)行...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的圖像生成與風(fēng)格遷移方法和系統(tǒng)。其中,本申請通過獲取用戶上傳的內(nèi)容圖、風(fēng)格圖及滑動條參數(shù),并捕捉滑動軌跡生成帶時間戳的強(qiáng)度序列,經(jīng)動態(tài)采樣壓縮為頻域特征向量;利用大模型并行解析內(nèi)容圖的語義輪廓和風(fēng)格圖的紋理區(qū)域,建立...
          • 本發(fā)明公開了一種相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定方法、裝置及電子設(shè)備,該方法包括:在當(dāng)前場景中采集圖像,對采集到的圖像中存在畸變的線性結(jié)構(gòu)的邊界像素點(diǎn)進(jìn)行識別,獲取線性結(jié)構(gòu)的邊界位置信息;根據(jù)邊界位置信息對水平方向和垂直方向上線性結(jié)構(gòu)的邊界進(jìn)行采樣,并對采樣點(diǎn)...
          • 本發(fā)明涉及視覺識別領(lǐng)域,尤其涉及基于3D視覺的料架識別定位方法,通過利用3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了對料架的精準(zhǔn)識別和定位,能夠準(zhǔn)確檢測物料的存在、缺失、位置或姿態(tài)異常,以及料架結(jié)構(gòu)的完整性,通過空間區(qū)域劃分、空間突變特征識別、識別周期分析等步驟,能...
          • 本申請公開了一種基于CCD圖像傳感器的圓徑測量誤差補(bǔ)償方法,所述方法包括:獲取待測物體的數(shù)字圖像;對數(shù)字圖像進(jìn)行動態(tài)光強(qiáng)評估和修正,以生成修正后的數(shù)字圖像;對修正后的數(shù)字圖像,通過預(yù)設(shè)的邊緣補(bǔ)償模型,生成圖像邊緣坐標(biāo)點(diǎn)集;基于圖像邊緣坐標(biāo)點(diǎn)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于全景圖像的視覺多目標(biāo)跟蹤方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過將全景RGB圖像輸入至特征提取網(wǎng)絡(luò),提取圖像特征并生成可學(xué)習(xí)實(shí)例,并通過解碼網(wǎng)絡(luò)獲取目標(biāo)的邊界框及屬性信息;基于歷史軌跡構(gòu)建軌跡實(shí)例以提取當(dāng)前幀的預(yù)測信息,...
          • 本發(fā)明公開了一種磁瓦表面微小線性缺陷的定性檢測方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及磁性材料無損檢測技術(shù)領(lǐng)域。通過光源方位角動態(tài)調(diào)節(jié)凸顯不同走向缺陷的散射特性,構(gòu)建包含低角度線性光源與高分辨率偏振相機(jī)的多向照明成像系統(tǒng);這中間除了光源外,攝像頭通過步進(jìn)電機(jī)...
          • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于圖像處理的膠水涂抹缺陷檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括:通過窄帶藍(lán)光LED對PCB板膠水涂抹區(qū)域光照成像獲取原始數(shù)據(jù);利用自適應(yīng)色彩分離通道選擇識別不同膠水得到特征數(shù)據(jù);依據(jù)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行三維膠路建模分析形...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于計(jì)算機(jī)視覺的農(nóng)機(jī)車輪損傷檢測方法,包括:根據(jù)相鄰局部正面車胎厚度區(qū)域的車輪厚度的差異情況,獲取每個局部正面車胎厚度區(qū)域的車輪彈性磨損程度;根據(jù)初始車輪磨損程度和車輪彈性磨損程度,獲取每個磨損車胎區(qū)...
          • 本發(fā)明涉及自動光學(xué)檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種PCB拼板自動光學(xué)檢測方法及裝置、存儲介質(zhì)。本發(fā)明采用局部拍攝后拼接的方式獲得PCB拼版的整體圖像,此方式節(jié)約了成本。其次,本發(fā)明識別出待測圖像上的元器件,對于每一個元器件:基于該元器件從預(yù)設(shè)的關(guān)系...
          • 本發(fā)明涉及一種基于光照迭代調(diào)整的輕量級低光圖像增強(qiáng)方法,將待處理圖像進(jìn)行HVI顏色空間變換獲得HVI圖像,分離出光照強(qiáng)度分量得到光照強(qiáng)度特征圖,對HVI圖像進(jìn)行卷積處理得到淺層特征圖;對光照強(qiáng)度特征圖和淺層特征圖進(jìn)行特征融合和亮度調(diào)整得到深...
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