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								      本申請?zhí)峁┝艘环N視覺檢測方法、系統(tǒng)及邊緣計算盒子，通過對目標(biāo)產(chǎn)品的表面圖像進(jìn)行多尺度邊緣檢測，生成不同尺度的邊緣特征圖；根據(jù)所有的邊緣特征圖確定目標(biāo)產(chǎn)品表面的缺陷區(qū)域候選框，確定各個邊緣特征圖中像素的梯度方差；根據(jù)缺陷區(qū)域候選框和所有的梯度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于多模型結(jié)合的用于腦腫瘤圖像分類遷移學(xué)習(xí)方法，包括：先對圖像進(jìn)行邊緣輪廓裁剪等預(yù)處理，再通過旋轉(zhuǎn)等操作進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充均衡數(shù)據(jù)集；構(gòu)建ResNet50+EfficientNetB0混合架構(gòu)，以并行雙分支結(jié)構(gòu)提取特征，經(jīng)全局...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于高分遙感影像的多任務(wù)林地識別方法，包括：步驟S1，獲取林地遙感數(shù)據(jù)，確定自主輸入通道；步驟S2，通過用戶自主輸入通道，將讀取原始數(shù)據(jù)源中的樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)和樣本測試數(shù)據(jù)，將其通過數(shù)據(jù)解碼解譯TFRecord數(shù)據(jù)，提取出各樣本...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種自動提取點云特征線的方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。該方法應(yīng)用于建模軟件系統(tǒng)中的特征線功能模塊，特征線功能模塊，用于接收導(dǎo)入的多種格式的原始點云數(shù)據(jù)，包括：對原始特征點進(jìn)行篩選，并確定待生長點隊列，重復(fù)以下...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于對比學(xué)習(xí)和不可靠區(qū)域的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割方法，該方法使用訓(xùn)練后的半監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像分割模型對待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割得到圖像分割結(jié)果；該模型將對待處理的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行兩次特征提取，得到兩個未標(biāo)記低維特征后通過特征級對比...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種視覺SLAM方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及視覺SLAM技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：對每幀RGB圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測以及特征點提取，得到多個目標(biāo)以及對應(yīng)的目標(biāo)檢測框；將下一幀RGB圖像中的多個目標(biāo)的加權(quán)值與加權(quán)閾值進(jìn)行比較，根據(jù)比較...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種改進(jìn)DETR的管道缺陷檢測方法，涉及計算機(jī)視覺目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：首先，DETR的主干網(wǎng)絡(luò)修改為CrossFormer；其次，編碼器通過多尺度可變形注意力對主干網(wǎng)絡(luò)輸出的多尺度特征進(jìn)行增強(qiáng)；之后，解碼器將編碼器輸出的特征與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種增強(qiáng)現(xiàn)實與數(shù)字產(chǎn)品融合展示系統(tǒng)，通過標(biāo)識識別模塊可識別二維碼、圖形碼、射頻識別標(biāo)簽等預(yù)設(shè)標(biāo)識，集成于智能終端或增強(qiáng)現(xiàn)實設(shè)備，方便用戶隨時操作，提升使用便捷性，三維模型數(shù)據(jù)庫存儲外觀結(jié)構(gòu)、內(nèi)部組件及可交互功能數(shù)據(jù)，為用戶提供全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于虛擬形象的交互方法和裝置。該方法包括：獲取目標(biāo)虛擬形象；響應(yīng)于接收到至少一條交互內(nèi)容，所述目標(biāo)虛擬形象基于人工智能模型針對所述至少一條交互內(nèi)容輸出至少一條交互響應(yīng)，所述交互響應(yīng)包括文字回復(fù)、語音回復(fù)、表情回復(fù)、動作回復(fù)中...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于層級語義場的開放詞匯三維場景語義查詢方法，通過零樣本分割模型SAM提取子部分、部分和整體層級的實例掩碼，結(jié)合CLIP編碼器生成像素級多粒度語義特征圖；改進(jìn)神經(jīng)輻射場架構(gòu)，設(shè)計多分辨率哈希網(wǎng)格與多頭多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)三維空間坐標(biāo)到多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N視覺數(shù)據(jù)的編輯方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該編輯方法包括：根據(jù)用戶輸入的視覺數(shù)據(jù)所屬的數(shù)據(jù)類型，按照與該數(shù)據(jù)類型匹配的特征提取方式，對視覺數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到視覺數(shù)據(jù)的視覺特征；對于用戶輸入的編輯需求描述信息進(jìn)行特征提取，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，且更為具體地公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的包裝設(shè)計優(yōu)化系統(tǒng)及方法，利用產(chǎn)品圖像和包裝設(shè)計圖像，分析并優(yōu)化包裝設(shè)計，通過調(diào)整顏色、優(yōu)化圖案、改進(jìn)信息傳達(dá)等方式提升產(chǎn)品包裝的吸引力和傳播效果，以滿足消費(fèi)者對視覺體驗的高...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種激光雷達(dá)與相機(jī)標(biāo)定方法、電子設(shè)備及介質(zhì)，本發(fā)明的方法包括獲取標(biāo)定物的二維圖像和三維點云數(shù)據(jù)；對相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，獲得相機(jī)參數(shù)；提取感興趣區(qū)域的點云特征點，得到第一點云特征點集；提取感興趣區(qū)域的二維圖像特征點；利用平面或邊緣直線擬...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及鍍膜缺陷視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于LMC工藝的塑料基材表面鍍膜缺陷檢測方法，包括：獲取塑料基材表面鍍膜的膜層形貌灰度圖像，構(gòu)建各像素點的凹坑方向差異度，得到各像素點的凹坑邊裂特征值，進(jìn)而獲取各像素點的凹坑特征值，對疑似凹陷特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于智能圖像優(yōu)化的動態(tài)顯影方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，方法包括：接收顯影指令則同時采集得到可見光圖像及同位素成像圖像，從可見光圖像中提取輪廓信息以對同位素成像圖像進(jìn)行區(qū)域分割得到區(qū)域分割圖像，進(jìn)一步對區(qū)域分割圖像進(jìn)行背景分割得到前景...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于文本控制的三維場景局部編輯方法，包括：基于文本查詢構(gòu)建三維高斯語義場，通過嵌入語義特征至各向異性高斯基元，并結(jié)合CLIP模型的多視角語義監(jiān)督與余弦相似度計算，直接生成精確的三維對象掩碼；以目標(biāo)對象為中心篩選有效視角，通過方位角聚類分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供的是一種基于語義的遙感影像盲超分辨率方法，通過融合語義特征與退化表示，解決復(fù)雜退化下遙感圖像重建的高頻細(xì)節(jié)丟失問題，提升重建精度與視覺質(zhì)量。所提方法主要包括三個模塊：特征提取模塊、退化表示模塊、語義與退化感知模塊。其中語義與退化感...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智慧工地安全管理與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種智慧工地安全管理的施工人員安全防護(hù)系統(tǒng)及其方法，該系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊，四維時空張量構(gòu)建模塊，增量式張量分解模塊，動態(tài)風(fēng)險場建模模塊，聯(lián)邦學(xué)習(xí)參數(shù)更新模塊，多級安全響應(yīng)模塊；該方法包括...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AdaBoost算法的學(xué)員等級評估方法，應(yīng)用于培訓(xùn)效果評估技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：基于數(shù)據(jù)采集原則采集學(xué)員的培訓(xùn)數(shù)據(jù)；構(gòu)建用于學(xué)員等級評估的AdaBoost模型；基于學(xué)員的培訓(xùn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練AdaBoost模型；根據(jù)學(xué)員總數(shù)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Apriori的平臺考點關(guān)聯(lián)性分析方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，主要包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段、最小支持度閾值設(shè)定階段、候選項集生成階段、候選項集的支持度計算與優(yōu)化階段、頻繁項集篩選階段、關(guān)聯(lián)規(guī)則生成階段、關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度計算...
								
            
							
            
							
						
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