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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)明公開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(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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								      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(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(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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								      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(qǐng)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(cè)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(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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								      本發(fā)明公開了空間站宇航員視覺人體部位檢測(cè)與跟蹤方法及裝置，包括：通過方向不變卷積，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，通過檢測(cè)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(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(duì)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(shí)別系統(tǒng)，通過特征提取子系統(tǒng)，對(duì)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(duì)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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								      本發(fā)明公開一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的市政道路損傷智能測(cè)量方法及系統(tǒng)，涉及市政道路技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：通過市政道路部署的多模態(tài)傳感器采集市政道路損傷數(shù)據(jù)，通過損傷數(shù)據(jù)融合算法計(jì)算市政道損傷融合值，根據(jù)市政道損傷融合值和市政道路歷史損傷數(shù)據(jù)計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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