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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，具體公開了一種基于FPGA的水下圖像識別CNN高能效計算系統(tǒng)，設有計算引擎、重量化單元、反量化單元。計算引擎通過設置深度優(yōu)先的逐塊卷積單元，以采用深度優(yōu)先和逐塊處理方法，同時處理多個數據點，執(zhí)行卷積運算。重量化單...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于稀疏編碼的創(chuàng)面影像增強方法，包括如下步驟：S1.形成標準化創(chuàng)面圖像；S2.將標準化創(chuàng)面圖像劃分為多個固定尺寸的創(chuàng)面圖像子塊，形成局部創(chuàng)面圖像塊集合；S3.獲得各創(chuàng)面圖像子塊的稀疏表達系數；S4.根據各創(chuàng)面圖像子塊的稀疏表...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體為一種基于成像多尺度分析的圖像處理方法和系統(tǒng)，包括如下步驟：基于多尺度圖像歷史存儲信息對不同成像設備進行非均勻性檢測，依據檢測結果對不同成像設備進行調整得到均勻性調整后的成像設備；利用調整后成像設備采集原始多...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種用于暗可見光和紅外圖像融合方法、裝置、設備和介質。所述方法包括通過對樣本圖像對進行處理生成新樣本圖像對，將兩組圖像對輸入至光照解耦網絡中得到紅外圖像、光照圖像以及可見場景圖像特征，并分別根據這些特征得到對應的重構圖像，將紅外圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于生成對抗網絡的創(chuàng)面修復效果預測方法，S1.生成標準化面部小創(chuàng)口圖像數據集；S2.得到預處理后的面部小創(chuàng)口圖像數據；S3.形成具有明確創(chuàng)口區(qū)域標識的特征圖像數據；S4.基于特征圖像數據構建輕結構Pix2Pix生成對抗網絡；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于循環(huán)解耦模型的高光譜圖像復原方法及裝置。所述方法包括：根據預先引入的可描述因子構建高光譜圖像混合退化數學模型；利用高光譜圖像混合退化數學模型推演出多個求解目標；構建具有循環(huán)解耦結構的高光譜圖像復原網絡，基于多個求解目標設計...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種核醫(yī)學顯像圖像中偽影區(qū)域識別與處理方法，涉及醫(yī)學圖像配準技術領域。包括有：S1：獲取PET動態(tài)圖像序列、CT雙能譜圖像和呼吸運動監(jiān)測信號，生成配準質量圖譜；S2：將PET動態(tài)圖像序列和CT圖像進行結合，獲取PET動態(tài)圖像序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種視頻圖像的處理方法、設備及裝置，該方法包括：依次接收視頻圖像，針對視頻圖像中的每個第一像素塊，基于與第一像素塊對應的第一抖動矩陣，將第一像素塊中位于中心位置處的目標像素點的能量分散到第一像素塊中其他位置處的像素點上，得到第一目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種焊接產品質量檢測方法、裝置及品檢設備。該方法應用于品檢設備，品檢設備中存儲標準圖像及焊接缺陷特征描述信息庫；標準圖像對應焊接產品的預設合格形態(tài)，標準圖像中包括多個焊點，每一焊點設置有缺陷標識，用于表征該焊點出現特定焊接...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種應用于網架結構圓鋼管桿件的撓度非接觸檢測方法，本發(fā)明涉及鋼管桿架技術領域。該方法步驟包括：通過激光掃描儀獲取網架結構點云數據，經體素劃分與密度分析篩選得出高密度體素；對高密度體素進行球面擬合，根據球面擬合差異值提取空間球形錨...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于腫瘤放療的數據處理系統(tǒng)及方法，涉及腫瘤數據處理技術領域。該用于腫瘤放療的數據處理系統(tǒng)及方法，包括以下步驟：S1,獲取腫瘤圖像數據，對腫瘤圖像數據進行預處理；S2,構建表面狀態(tài)特征圖和邊緣增強圖，進行初步腫瘤位置預測，評估初步...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種眾源地理視頻數據質量評估和三維重建方法、裝置和設備。所述方法包括：獲取待處理視頻幀序列；待處理視頻幀序列是通過對眾源地理視頻數據進行預處理得到的；構建視頻質量評估網絡；視頻質量評估網絡包括預訓練的動態(tài)物體檢測模塊、鏡頭轉換檢測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，提出了基于圖像處理的鉆井裝備磨損狀態(tài)量化評估方法，包括：采集若干PDC鉆頭使用過程中的各組PDC鉆頭圖像，記錄多種鉆頭結構特性的數據，以及多種地層結構參數的參數數據；量化各鉆頭結構特性的地層關聯(lián)程度；劃分得到各鉆...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的GIS設備紅外目標故障分析方法及系統(tǒng)，方法包括：通過C2f_SimAM模塊與SCConv模塊增強YOLOv8模型的特征提取能力，有效改善復雜背景下GIS設備的小目標檢測精度；其次，利用DSDC?ASPP模塊與N...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數據處理技術領域，具體涉及一種焦油處理用廢氣泄漏檢測方法，包括：獲取每個監(jiān)測區(qū)域在廢氣疑似泄露時刻下的若干張廢氣監(jiān)測圖像，從每張廢氣監(jiān)測圖像中分割出若干個氣體區(qū)域，獲取每個氣體區(qū)域經過圖像去霧后的去氣體區(qū)域，根據每張廢氣監(jiān)測圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種超聲圖像血管檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取超聲血管圖像并進行預處理；確定不同尺度下超聲血管圖像的局部方向場主特征向量；構建不同尺度下的方向自適應的雙線結構核；獲得血管增強圖像；基于血管增強圖像獲得血管檢測結果。本發(fā)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于長短時保留預測軌跡的軌跡管理方法，涉及3D多目標跟蹤領域，包括：S1、在基于點云數據檢測的3D多目標跟蹤中，對于輸入的當前幀檢測目標，使用3D卡爾曼濾波算法得到預測軌跡；S2、通過軌跡管理模塊進行關聯(lián)匹配，若匹配成功，則...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于路面裂縫曲率特征反演的車轍深度估算方法及系統(tǒng)，該方法通過采集高分辨率路面圖像，經預處理和裂縫檢測提取裂縫輪廓后，利用差分幾何計算裂縫的最小曲率半徑、曲率變化率等參數，構建車轍裂縫幾何響應指數R?CGRI以表征裂縫對下陷變...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及膨脹土生態(tài)分析技術領域，尤其涉及一種道面影響區(qū)挖方地基膨脹土超挖方量計算方法，應用自組織神經網絡對膨脹土樣本的特征數據進行分析，識別并剔除異常數據，提高膨脹潛勢劃分的科學性，保證超挖方量計算的準確性和可靠性，集成GIS與克里金插值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光聲成像技術領域，公開了一種單極性自適應光聲層析圖像重建方法，首先，在超聲陣列的相鄰陣元之間插入虛擬陣元，通過插值提高空間采樣率；其次，基于延遲求和算法重建原始光聲圖像；接著，對插值后的通道信號進行時間差分處理，得到一階時間梯度數...
								
            
							
            
							
						
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