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          • 本發(fā)明涉及畫面渲染技術(shù)領(lǐng)域,并具體提供了一種游戲畫面渲染方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的游戲畫面渲染方法包括在檢測到完成針對任一用戶的當前游戲畫面渲染的情況下,確定當前渲染圖像的視角信息以及當前渲染圖像的分辨率;提取當前渲染圖像中的動態(tài)元素圖像以及背景...
          • 本發(fā)明涉及的是一種復(fù)雜天然裂縫網(wǎng)絡(luò)裂縫組定量劃分方法,它包括:采集露頭或巖心或薄片的天然裂縫信息,繪制裂縫跡線圖,并記錄每一條裂縫信息;利用裂縫成因類型,將裂縫網(wǎng)絡(luò)初步劃分為構(gòu)造裂縫和非構(gòu)造裂縫;根據(jù)裂縫充填性進行裂縫組的劃分,將構(gòu)造裂縫和...
          • 本發(fā)明公開了一種智能非笛卡爾磁共振快速成像方法,涉及磁共振非笛卡爾采樣圖像的重建技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明,通過設(shè)計偽影抑制模塊、靈敏度學(xué)習(xí)模塊、數(shù)據(jù)一致性模塊和圖像重建模塊,允許網(wǎng)絡(luò)交替更新學(xué)習(xí)靈敏度圖高頻信息分量和重建圖像,提高靈敏度估計準確性,...
          • 本發(fā)明公開了一種實時監(jiān)控下的智能化腫瘤放療姿態(tài)定位優(yōu)化方法與系統(tǒng),方法包括:獲取患者初始的得到標準姿態(tài)圖像和待校正姿態(tài)圖像;引入自注意力機制和多尺度特征融合機制改進MoveNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到關(guān)鍵點識別模型;將圖像輸入至關(guān)鍵點識別模型進行識別...
          • 本申請公開了一種單目視覺SLAM系統(tǒng)的相機位姿估計方法及設(shè)備,涉及位姿估計技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:利用平行透視投影模型,確定每個特征點在相機坐標系下的深度;確定最大深度對應(yīng)的特征點和最小深度對應(yīng)的特征點為基準點;確定基準點與每個非基準點的深度...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的功能磁共振圖像配準方法;具體步驟如下:首先對功能磁共振圖像和磁共振圖像進行預(yù)處理;隨后構(gòu)建包含編碼結(jié)構(gòu)、解碼結(jié)構(gòu)以及空間變換網(wǎng)路的配準網(wǎng)絡(luò)模型,并在分辨率更高的磁共振圖像數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓(xùn)練;預(yù)訓(xùn)練完成之后,采用...
          • 本發(fā)明公開了一種基于虛擬星座和空間降尺度的長時序水體信息提取框架,包括:數(shù)據(jù)準備:以Landsat 8、HLS和MODIS為數(shù)據(jù)源;基于MANDWI指數(shù),對于HLS數(shù)據(jù),采用虛擬星座指數(shù)轉(zhuǎn)換方法建立HLS_MANDWI與Landsat 8_...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)療影像分割技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種醫(yī)療影像分割模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品,該方法包括:獲取本地醫(yī)療影像分割模型的梯度信息,本地醫(yī)療影像分割模型為各客戶端節(jié)點根據(jù)本地醫(yī)療影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練完成;基于梯度信息,更新全局模型參數(shù);全局...
          • 本申請公開了一種基于病理切片圖像的三級淋巴結(jié)構(gòu)識別方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì),包括:獲取并標注病理切片圖像樣本集,其包括三級淋巴結(jié)構(gòu)不同發(fā)育階段的病理切片圖像樣本子集;構(gòu)建初始三級淋巴結(jié)構(gòu)識別模型,利用病理切片圖像樣本集對其識...
          • 本申請?zhí)峁┮环N手機屏背光異物缺陷診斷方法及系統(tǒng),屬于人工智能領(lǐng)域,用以提高異物缺陷診檢測的魯棒性。該方法包括:電子設(shè)備獲取拍攝手機屏幕得到的第一圖像和第二圖像,手機屏幕在被拍攝時處于背光狀態(tài),第一圖像與第二圖像的光影狀態(tài)不同;電子設(shè)備通過神...
          • 本發(fā)明涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于視覺檢測的IGBT模塊封裝缺陷評級方法,其包括以下步驟:步驟1獲取IGBT模塊封裝圖像來進行圖像采集;步驟2通過輸入的IGBT模塊封裝圖像進行圖像預(yù)處理;步驟3通過使用固定閾值分割方法提取圖像中缺陷;...
          • 本發(fā)明公開了一種砂輪表面輪廓和磨粒分布狀態(tài)檢測方法及系統(tǒng),抽樣采集砂輪圓周表面區(qū)域點云,得到原始采樣數(shù)據(jù);對得到的原始采樣數(shù)據(jù)進行降噪處理,得到點云數(shù)據(jù);對降噪處理后的點云數(shù)據(jù)進行二維投影及頻域處理;從頻域提取的特征被重新映射回三維空間,通...
          • 本發(fā)明提供了一種高鐵零部件裂紋實時檢測方法,屬于基于計算機視覺的圖像檢測技術(shù)領(lǐng)域。獲取高鐵零部件表面高光譜圖像、可見光圖像、三維點云數(shù)據(jù)和渦流信號數(shù)據(jù);對高鐵零部件表面高光譜圖像和可見光圖像進行空間配準,對三維點云數(shù)據(jù)基于渦流信號數(shù)據(jù)進行時...
          • 本發(fā)明公開的一種高落差零件的高精度光學(xué)檢測系統(tǒng)及方法,包括:照明模塊包括白光環(huán)形LED陣列光源組,白光環(huán)形LED陣列光源組一側(cè)設(shè)置有漫射板,漫射板一側(cè)同軸心設(shè)置有菲涅爾透鏡組;照明模塊投射平行光束至檢測零件表面,形成反射光進入物方遠心模組;...
          • 本發(fā)明公開了一種FRP筋混凝土梁疲勞形變監(jiān)測系統(tǒng)及方法,包括:圖像采集模塊,用于實時獲取FRP筋混凝土梁疲勞試驗過程的視頻數(shù)據(jù);目標識別模塊,用于通過YOLOv5目標檢測模型對視頻數(shù)據(jù)進行識別,實時定位混凝土梁,獲得定位圖像;圖像處理模塊,...
          • 本發(fā)明公開了一種增材制造造件成形質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng),屬于增材制造的圖像識別與監(jiān)測技術(shù),包括通過采集裝置獲取增材制造的原始多光譜圖像數(shù)據(jù),并進行時間配準;基于輕量化分割網(wǎng)絡(luò)模型提取熔池區(qū)域輪廓;將分割后的數(shù)據(jù)輸入時空序列模型,通過層間缺陷體積變化率...
          • 本發(fā)明的一種雙分支梯度信息指導(dǎo)的暗光圖像增強方法,首先利用索貝爾算子提取低照度圖像梯度信息,通過深度特征增強分支依次獲取用于優(yōu)化全局亮度均衡性的淺層網(wǎng)絡(luò)特征、用于校正圖像局部區(qū)域亮度的中層網(wǎng)絡(luò)特征以及用于在高層語義特征中進行場景感知的對比度...
          • 本申請公開了一種圖像切分方法及其裝置,屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:確定第一模型的圖像處理的尺寸范圍,所述第一模型用于對輸入的圖像進行分辨率調(diào)整處理;根據(jù)所述尺寸范圍和第一圖像的尺寸,確定圖像切分參數(shù);根據(jù)所述圖像切分參數(shù),將所述第一圖像切...
          • 本發(fā)明屬于計算機輔助系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于動態(tài)排名的志愿填報系統(tǒng)及方法,通過考生成績采集模塊采集考生成績數(shù)據(jù);招生計劃采集模塊采集招生計劃數(shù)據(jù);志愿填報模塊接收考生輸入的志愿填報數(shù)據(jù);錄取規(guī)則定義模塊基于投檔主模板以及若干子模板生成投...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)挖掘和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生綜合成績評估方法,屬于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。包括:收集多維度的學(xué)生數(shù)據(jù);對多維度的學(xué)生數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,最終得到經(jīng)過預(yù)處理后的學(xué)生數(shù)據(jù);以預(yù)處理后的學(xué)生數(shù)據(jù)作為輸入,學(xué)生綜合成績?yōu)檩敵觯W(xué)生綜...
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