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          • 本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了基于大數(shù)據(jù)的智慧農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),包括:劃分單元、整合單元、分析單元、關(guān)聯(lián)單元和評(píng)估單元,本方案以單株為核心,依地上與根系特征動(dòng)態(tài)劃分網(wǎng)格,不同于傳統(tǒng)大面積的監(jiān)測(cè),能夠?qū)r(nóng)作物實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)聚焦,融合圖像、環(huán)境、土壤...
          • 本發(fā)明提出了一種霍夫空間中基于書(shū)脊特征的輪廓擬合方法,涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,載入書(shū)脊圖片,通過(guò)線(xiàn)檢測(cè)得到線(xiàn)段集;對(duì)線(xiàn)段集中所有線(xiàn)段通過(guò)改進(jìn)霍夫空間算法,完成線(xiàn)段由離散態(tài)向連續(xù)線(xiàn)性的轉(zhuǎn)化;保留中心坐標(biāo)在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的線(xiàn)段,計(jì)算角度在期望范圍內(nèi)的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像病變分割系統(tǒng),涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、跨模態(tài)解碼模塊、聯(lián)合優(yōu)化模塊以及病變分割模塊;其技術(shù)要點(diǎn)為:對(duì)CT安全編碼數(shù)組和MRI安全編碼數(shù)組進(jìn)行跨模態(tài)解碼整合,生成融合病變分割數(shù)組;基于融...
          • 本發(fā)明提供了一種深基坑鋼支撐點(diǎn)云分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及三維點(diǎn)云處理與工程監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,本方法通過(guò)分層遞進(jìn)式處理策略,將線(xiàn)性特征提取與圓柱實(shí)例分割相結(jié)合,顯著提升了復(fù)雜場(chǎng)景下鋼支撐點(diǎn)云的分割精度與效率。改進(jìn)型RANSAC框架通過(guò)動(dòng)態(tài)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于狀態(tài)空間模型的單流RGB?D目標(biāo)跟蹤方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,將RGB模態(tài)圖像和深度(Depth)模態(tài)圖像數(shù)據(jù)以Token形式進(jìn)行整合,通過(guò)Mamba單流主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取與第一階段融合,之后通過(guò)多模態(tài)Mix Ma...
          • 本發(fā)明提供了基于數(shù)字孿生的文博展館虛實(shí)融合導(dǎo)覽系統(tǒng)及方法,屬于展館導(dǎo)覽技術(shù)領(lǐng)域,對(duì)文博展館進(jìn)行數(shù)據(jù)提取,獲取文博展館復(fù)合型數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,生成文博展館復(fù)合型數(shù)據(jù)集合并進(jìn)行仿真模擬,構(gòu)建游客感官分析模型、游客行為分析模型與文物狀態(tài)分析模...
          • 本發(fā)明提供一種陰影感知的衛(wèi)星影像神經(jīng)輻射場(chǎng)地表三維重建方法,包括:基于多時(shí)相衛(wèi)星影像優(yōu)化RPC模型并生成稀疏點(diǎn)云,通過(guò)外包圍球歸一化構(gòu)建統(tǒng)一坐標(biāo)系;沿像素視線(xiàn)方向采樣三維點(diǎn),構(gòu)建訓(xùn)練集;SDF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)空間點(diǎn)有符號(hào)距離值,顏色網(wǎng)絡(luò)融合SDF特...
          • 本發(fā)明提供一種面向教學(xué)互動(dòng)的數(shù)字人三維重構(gòu)系統(tǒng),涉及人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于通過(guò)多模態(tài)傳感器陣列實(shí)時(shí)采集用戶(hù)的語(yǔ)音信號(hào)、手勢(shì)動(dòng)作數(shù)據(jù)、眼部追蹤數(shù)據(jù)和面部表情數(shù)據(jù),并通過(guò)預(yù)設(shè)教學(xué)場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)獲取當(dāng)前教學(xué)場(chǎng)景的教學(xué)類(lèi)型標(biāo)識(shí)符、互...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種高精度注塑齒輪切水口方法及裝置,包括由機(jī)械手將注塑成型的齒輪毛坯移送至掃描工位,通過(guò)3D掃描儀對(duì)水口區(qū)域三維掃描生成三維模型數(shù)據(jù),提取水口高度、直徑及位置參數(shù),由控制模塊規(guī)劃切削深度與倒角角度并生成自適應(yīng)切削指令;之后力反饋...
          • 本發(fā)明涉及虛擬現(xiàn)實(shí)教育技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于多模態(tài)感知與動(dòng)態(tài)評(píng)估的沉浸式虛擬教學(xué)系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、渲染模塊和評(píng)估模塊;數(shù)據(jù)采集模塊用于采集用戶(hù)的外貌數(shù)據(jù)和語(yǔ)音數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)處理模塊用于實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)采集模塊采集到的外貌數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了駕駛場(chǎng)景渲染方法、裝置、車(chē)輛及介質(zhì),本發(fā)明通過(guò)以建立空間哈希網(wǎng)格的方式將自車(chē)所在目標(biāo)區(qū)域的所有待渲染目標(biāo)映射至空間哈希網(wǎng)格中,依次檢驗(yàn)每一哈希網(wǎng)格中包含的待渲染目標(biāo)數(shù)量,根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)各個(gè)待渲染目標(biāo)在空間哈...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種激光控制系統(tǒng)的圖文處理方法,通過(guò)獲取魚(yú)眼相機(jī)拍攝的機(jī)器工位照片,對(duì)機(jī)器工位照片進(jìn)行矯正處理得到背景圖,向服務(wù)端導(dǎo)入圖文并獲取圖文的文件格式,根據(jù)文件格式對(duì)圖文進(jìn)行圖片處理得到設(shè)計(jì)圖,根據(jù)背景圖構(gòu)建畫(huà)布,將背景圖與畫(huà)布進(jìn)行第一...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種紫外與可見(jiàn)光圖像自適應(yīng)配準(zhǔn)的放電檢測(cè)方法及系統(tǒng),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)成像模塊分別捕獲電力設(shè)備放點(diǎn)區(qū)域的紫外圖像和可見(jiàn)光圖像;通過(guò)配準(zhǔn)模塊分別在運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景,根據(jù)光流運(yùn)動(dòng)估計(jì)計(jì)算可見(jiàn)光圖像序列的運(yùn)動(dòng)矢量并映射至紫外圖像進(jìn)行位...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種毛刺邊緣仿真定量方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:遍歷原始圖像中的所有像素,對(duì)原始圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè);然后基于強(qiáng)邊緣像素點(diǎn),模擬毛刺所在區(qū)域;接著根據(jù)原始圖像構(gòu)造毛刺分量;最后融合原始圖像和毛刺分量得到毛刺邊緣仿真...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種血管分割方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中,該方法包括:獲取目標(biāo)組織的CT圖像;采用目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一編碼器,對(duì)CT圖像進(jìn)行下采樣處理,得到CT圖像對(duì)應(yīng)的多個(gè)尺度的第一特征,其中,第一編碼器中包含多個(gè)下采樣層,...
          • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的焊縫檢測(cè)方法、裝置,方法包括:在管道的不同區(qū)域獲取第一圖像;所述不同區(qū)域包括直管段、彎頭、接頭;對(duì)所述第一圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到第一紋理特征和第一形態(tài)特征;所述預(yù)處理至少包括多尺度特征提取;基于所述第一紋理特征和所...
          • 本發(fā)明提出一種融合多層級(jí)失真感知的全景圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法與系統(tǒng),該方法包括:基于處理后的全景圖像得到階段失真感知細(xì)化特征圖;基于階段失真感知細(xì)化特征圖,通過(guò)局部分支和全局分支處理后,得到階段經(jīng)過(guò)可變形自適應(yīng)失真感知模塊處理后的失真感知特征圖;...
          • 本發(fā)明屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)鐵路2C分析系統(tǒng)和方法,所述系統(tǒng)包括:多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取單元、多維遞歸耦合解析單元和復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算單元;所述多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取單元,用于在列車(chē)運(yùn)行期間,對(duì)可見(jiàn)光圖像幀和紅外圖像幀進(jìn)行時(shí)間戳對(duì)齊...
          • 本發(fā)明提供一種用于鐵路周界防護(hù)的異物入侵檢測(cè)方法及系統(tǒng),涉及鐵路周界防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明首先基于時(shí)空校準(zhǔn)參數(shù)統(tǒng)一毫米波雷達(dá)、可見(jiàn)光視頻與光纖振動(dòng)信號(hào)的時(shí)空基準(zhǔn),消除傳感器異構(gòu)數(shù)據(jù)間的物理空間偏差,確保多模態(tài)特征在復(fù)雜天氣與地形條件下的精準(zhǔn)對(duì)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視頻數(shù)據(jù)的眼部手術(shù)切口滲漏檢測(cè)方法及系統(tǒng),其中方法步驟包括:從熒光素納染色視頻中提取連續(xù)視頻幀圖像并分割出角膜區(qū)域;基于角膜區(qū)域的集合特征,篩選視頻幀;將篩選出的有效視頻幀,組成連續(xù)的視頻塊;基于視頻塊,判斷是否發(fā)生切口...
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