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          • 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(cè)方法及系統(tǒng),抽樣采集砂輪圓周表面區(qū)域點(diǎn)云,得到原始采樣數(shù)據(jù);對(duì)得到的原始采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理,得到點(diǎn)云數(shù)據(jù);對(duì)降噪處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)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)明涉及視覺檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供一種基于視覺檢測(cè)的IGBT模塊封裝缺陷評(píng)級(jí)方法,其包括以下步驟:步驟1獲取IGBT模塊封裝圖像來進(jìn)行圖像采集;步驟2通過輸入的IGBT模塊封裝圖像進(jìn)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;...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N手機(jī)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(cè)的魯棒性。該方法包括:電子設(shè)備獲取拍攝手機(jī)屏幕得到的第一圖像和第二圖像,手機(jī)屏幕在被拍攝時(shí)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...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于病理切片圖像的三級(jí)淋巴結(jié)構(gòu)識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),包括:獲取并標(biāo)注病理切片圖像樣本集,其包括三級(jí)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(jí)淋巴結(jié)構(gòu)識(shí)別模型,利用病理切片圖像樣本集對(duì)其識(shí)...
          • 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(diǎn)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...
          • 本發(fā)明公開了一種基于虛擬星座和空間降尺度的長(zhǎng)時(shí)序水體信息提取框架,包括:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:以Landsat 8、HLS和MODIS為數(shù)據(jù)源;基于MANDWI指數(shù),對(duì)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)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的功能磁共振圖像配準(zhǔn)方法;具體步驟如下:首先對(duì)功能磁共振圖像和磁共振圖像進(jìn)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(zhǔn)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(jìn)行預(yù)訓(xùn)練;預(yù)訓(xùn)練完成之后,采用...
          • 本申請(qǐng)公開了一種單目視覺SLAM系統(tǒng)的相機(jī)位姿估計(jì)方法及設(shè)備,涉及位姿估計(jì)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(gè)特征點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系下的深度;確定最大深度對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)和最小深度對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn);確定基準(zhǔn)點(diǎn)與每個(gè)非基準(zhǔn)點(diǎn)的深度...
          • 本發(fā)明公開了一種實(shí)時(shí)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(biāo)準(zhǔn)姿態(tài)圖像和待校正姿態(tài)圖像;引入自注意力機(jī)制和多尺度特征融合機(jī)制改進(jìn)MoveNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別模型;將圖像輸入至關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別模型進(jìn)行識(shí)別...
          • 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(jì)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(jì)準(zhǔn)確性,...
          • 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(jìn)行裂縫組的劃分,將構(gòu)造裂縫和...
          • 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(cè)到完成針對(duì)任一用戶的當(dāng)前游戲畫面渲染的情況下,確定當(dāng)前渲染圖像的視角信息以及當(dāng)前渲染圖像的分辨率;提取當(dāng)前渲染圖像中的動(dòng)態(tài)元素圖像以及背景...
          • 本申請(qǐng)涉及智能電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種低壓配電網(wǎng)透明融合感知可視化場(chǎng)景構(gòu)建方法及系統(tǒng),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(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),建立時(shí)標(biāo)對(duì)齊的環(huán)形隊(duì)列;基于三相屬性構(gòu)建樹狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并生成連接矩陣,通過電氣距...
          • 本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字機(jī)房三維可視化管理系統(tǒng)和方法,所述方法通過輕量化快速建模,結(jié)合三維融合實(shí)景視頻技術(shù),利用同名特征點(diǎn)將實(shí)時(shí)視頻與三維模型進(jìn)行最佳貼合,將視頻中的紋理特征作為顯示元素,達(dá)到在三維空間的數(shù)字化分析效果及在實(shí)景場(chǎng)景下直觀展示...
          • 本發(fā)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(dǎo)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(diǎn)與三維模型B上的對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)一一映射并進(jìn)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(dǎo)出...
          • 本發(fā)明公開了基于GAN優(yōu)化的高質(zhì)量音畫同步說話人生成方法,屬于說話人生成領(lǐng)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(jìn)行預(yù)處理;S2、基于StyleGAN2構(gòu)架建立圖像生成模型,并訓(xùn)練;S3、將提取的音頻特...
          • 本發(fā)明公開了一種銑刀重建及多維度磨損評(píng)價(jià)方法及系統(tǒng),使用非下采樣剪切變換對(duì)源圖像進(jìn)行分解,獲取低頻子帶和高頻子帶,通過計(jì)算低頻子帶的加權(quán)融合值保留圖像輪廓信息,通過層優(yōu)化方法優(yōu)化高頻子帶;將優(yōu)化后的高頻子帶輸入增強(qiáng)的基于補(bǔ)丁的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于UWB定位技術(shù)的密閉空間快速建模方法,屬于煤礦井下定位通信領(lǐng)域。針對(duì)傳統(tǒng)激光掃描建模存在基準(zhǔn)點(diǎn)累計(jì)誤差大、需密集部署基準(zhǔn)點(diǎn)及數(shù)據(jù)傳輸滯后問題,提出:部署UWB定位通信融合基站構(gòu)建定位網(wǎng)絡(luò);激光掃描儀實(shí)時(shí)獲取三維基準(zhǔn)位置并動(dòng)...
          • 本發(fā)明適用于弱小目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)視覺圖像中弱小目標(biāo)的方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取需要進(jìn)行弱小目標(biāo)檢測(cè)的圖像數(shù)據(jù),并計(jì)算出灰度區(qū)間,利用預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行多層卷積操作,其中所述多層卷積操作至...
          • 本發(fā)明公開一種基于超像素對(duì)比學(xué)習(xí)策略的醫(yī)學(xué)圖像分割方法,屬于自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練方法領(lǐng)域。本發(fā)明利用超像素分割圖作為偽標(biāo)簽指導(dǎo)圖像內(nèi)局部對(duì)比樣本對(duì)的生成,通過平均超像素特征圖生成和連接組件標(biāo)簽生成,獲得監(jiān)督圖像級(jí)對(duì)比損失函數(shù),從而避免現(xiàn)有技術(shù)需要大...
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