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          • 本發明涉及醫療影像分割技術領域,公開了一種醫療影像分割模型構建方法、系統、設備、介質及產品,該方法包括:獲取本地醫療影像分割模型的梯度信息,本地醫療影像分割模型為各客戶端節點根據本地醫療影像數據訓練完成;基于梯度信息,更新全局模型參數;全局...
          • 本發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:數據準備:以Landsat 8、HLS和MODIS為數據源;基于MANDWI指數,對于HLS數據,采用虛擬星座指數轉換方法建立HLS_MANDWI與Landsat 8_...
          • 本發明公開了一種基于深度學習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處理;隨后構建包含編碼結構、解碼結構以及空間變換網路的配準網絡模型,并在分辨率更高的磁共振圖像數據集上進行預訓練;預訓練完成之后,采用...
          • 本申請公開了一種單目視覺SLAM系統的相機位姿估計方法及設備,涉及位姿估計技術領域,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;確定最大深度對應的特征點和最小深度對應的特征點為基準點;確定基準點與每個非基準點的深度...
          • 本發明公開了一種實時監控下的智能化腫瘤放療姿態定位優化方法與系統,方法包括:獲取患者初始的得到標準姿態圖像和待校正姿態圖像;引入自注意力機制和多尺度特征融合機制改進MoveNet神經網絡得到關鍵點識別模型;將圖像輸入至關鍵點識別模型進行識別...
          • 本發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領域。本發明,通過設計偽影抑制模塊、靈敏度學習模塊、數據一致性模塊和圖像重建模塊,允許網絡交替更新學習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,...
          • 本發明涉及的是一種復雜天然裂縫網絡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,將裂縫網絡初步劃分為構造裂縫和非構造裂縫;根據裂縫充填性進行裂縫組的劃分,將構造裂縫和...
          • 本發明涉及畫面渲染技術領域,并具體提供了一種游戲畫面渲染方法及系統。本發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元素圖像以及背景...
          • 本申請涉及智能電網技術領域,提供了一種低壓配電網透明融合感知可視化場景構建方法及系統,包括利用電力線載波通信、智能電表和配電終端同步采集電壓、電流及設備狀態數據,建立時標對齊的環形隊列;基于三相屬性構建樹狀拓撲結構并生成連接矩陣,通過電氣距...
          • 本發明提供了一種基于數字機房三維可視化管理系統和方法,所述方法通過輕量化快速建模,結合三維融合實景視頻技術,利用同名特征點將實時視頻與三維模型進行最佳貼合,將視頻中的紋理特征作為顯示元素,達到在三維空間的數字化分析效果及在實景場景下直觀展示...
          • 本發明公開了一種基于多張照片的三維模型合成方法,包括S1、將照片生成的三維模型分別導出為三維模型A和三維模型B;S2、將三維模型A上的特征點與三維模型B上的對應特征點一一映射并進行銜接;S3、切割并刪除三維模型A和三維模型B的重合部分,導出...
          • 本發明公開了基于GAN優化的高質量音畫同步說話人生成方法,屬于說話人生成領域,包括以下步驟:S1、分別從音頻文件和視頻文件中提取音頻特征和圖像特征,并進行預處理;S2、基于StyleGAN2構架建立圖像生成模型,并訓練;S3、將提取的音頻特...
          • 本發明公開了一種銑刀重建及多維度磨損評價方法及系統,使用非下采樣剪切變換對源圖像進行分解,獲取低頻子帶和高頻子帶,通過計算低頻子帶的加權融合值保留圖像輪廓信息,通過層優化方法優化高頻子帶;將優化后的高頻子帶輸入增強的基于補丁的卷積神經網絡進...
          • 本發明涉及一種基于UWB定位技術的密閉空間快速建模方法,屬于煤礦井下定位通信領域。針對傳統激光掃描建模存在基準點累計誤差大、需密集部署基準點及數據傳輸滯后問題,提出:部署UWB定位通信融合基站構建定位網絡;激光掃描儀實時獲取三維基準位置并動...
          • 本發明適用于弱小目標檢測技術領域,尤其涉及一種利用神經網絡檢測視覺圖像中弱小目標的方法及系統,所述方法包括:獲取需要進行弱小目標檢測的圖像數據,并計算出灰度區間,利用預設的卷積神經網絡,對所述圖像數據進行多層卷積操作,其中所述多層卷積操作至...
          • 本發明公開一種基于超像素對比學習策略的醫學圖像分割方法,屬于自監督預訓練方法領域。本發明利用超像素分割圖作為偽標簽指導圖像內局部對比樣本對的生成,通過平均超像素特征圖生成和連接組件標簽生成,獲得監督圖像級對比損失函數,從而避免現有技術需要大...
          • 本發明公開了一種基于層級多模態特征融合的遙感圖像分割方法及系統,涉及遙感圖像處理技術領域,其中方法包括:獲取待分割目標的高光譜影像和合成孔徑雷達影像;基于高光譜影像輸入至HSI特征提取網絡,得到第一聚合特征;基于合成孔徑雷達影像輸入至SAR...
          • 本發明涉及一種自適應腫瘤分割方法、系統、電子設備、存儲介質,屬于圖像處理技術領域。本發明通過自適應Mamba模塊的多尺度卷積層從多個尺度中提取局部特征,雙粒度Mamba層從不同視角捕捉全局特征,全局特征即雙粒度特征再通過自適應特征融合層進行...
          • 本發明屬于遙感圖像處理技術領域,涉及一種端到端高光譜圖像聯合去噪與分類方法,包括建立基于多尺度3?D卷積神經網絡的去噪模塊:對提取的特征進行融合;建立基于多尺度可變形注意力Transformer的高光譜圖像分類模型;基于復合損失函數和分階段...
          • 基于動態域適應的礦井生成圖像質量評價方法與系統,方法包括面向不同已知生成域構建自適應提示,基于域差異的動態可遷移性計算權重,基于領域提示進行質量分數跨域遷移預測,融合動態可遷移性權重參數與跨域泛化預測分數,依據域和模型雙態可遷移性,實現對未...
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