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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，并進行預處理；S2、基于StyleGAN2構(gòu)架建立圖像生成模型，并訓練；S3、將提取的音頻特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種銑刀重建及多維度磨損評價方法及系統(tǒng)，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(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的基于補丁的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進...
								
            
							
            
							
						
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								      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。針對傳統(tǒng)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(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)；激光掃描儀實時獲取三維基準位置并動...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于弱小目標檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測視覺圖像中弱小目標的方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取需要進行弱小目標檢測的圖像數(shù)據(jù)，并計算出灰度區(qū)間，利用預設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對所述圖像數(shù)據(jù)進行多層卷積操作，其中所述多層卷積操作至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于超像素對比學習策略的醫(yī)學圖像分割方法，屬于自監(jiān)督預訓練方法領(lǐng)域。本發(fā)明利用超像素分割圖作為偽標簽指導圖像內(nèi)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(jiān)督圖像級對比損失函數(shù)，從而避免現(xiàn)有技術(shù)需要大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于層級多模態(tài)特征融合的遙感圖像分割方法及系統(tǒng)，涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)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(wǎng)絡(luò)，得到第一聚合特征；基于合成孔徑雷達影像輸入至SAR...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種自適應腫瘤分割方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種端到端高光譜圖像聯(lián)合去噪與分類方法，包括建立基于多尺度3?D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)和分階段...
								
            
							
            
							
						
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								      基于動態(tài)域適應的礦井生成圖像質(zhì)量評價方法與系統(tǒng)，方法包括面向不同已知生成域構(gòu)建自適應提示，基于域差異的動態(tài)可遷移性計算權(quán)重，基于領(lǐng)域提示進行質(zhì)量分數(shù)跨域遷移預測，融合動態(tài)可遷移性權(quán)重參數(shù)與跨域泛化預測分數(shù)，依據(jù)域和模型雙態(tài)可遷移性，實現(xiàn)對未...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及接線端子成型加工技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種接線端子成型加工控制方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：利用至少兩個圖像采集組件采集接線端子原始圖像信息；對所有接線端子原始圖像信息進行預處理，然后根據(jù)所有接線端子原始圖像信息分析獲取端子位姿信...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類方法，包括獲取現(xiàn)有的甲狀腺部分的圖像并預處理以構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)集；基于卷積模塊、注意力機制和全連接層構(gòu)建甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類初始模型并訓練得到甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類模型；采用得到的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類模型進行實際的甲狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于對抗防御的高光譜圖像分類方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及光譜圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：對高光譜對抗圖像進行密集內(nèi)卷積處理，提取出對應的嵌入特征；在嵌入特征中提取出光譜特征與空間特征；將光譜特征與空間特征進行融合，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于密集圖注意神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高光譜圖像分類方法、裝置及設(shè)備，涉及高光譜圖像分類技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：將高光譜圖像輸入密集圖注意神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，得到拓撲關(guān)系注意特征、光譜注意特征以及空間注意特征；連接光譜注意特征與空間注意特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及針織機械控制領(lǐng)域，它涉及一種電腦橫機花型自動識別與選針控制方法，接收用戶輸入的數(shù)據(jù)，分別提取視覺特征向量、文本的語義特征向量和手勢軌跡的運動特征向量，利用跨模態(tài)Transformer架構(gòu)處理提取的特征向量，構(gòu)建針織結(jié)構(gòu)圖G，采用G...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于kNDVI的面向?qū)ο髱r溶山區(qū)石漠化分類方法和系統(tǒng)，包括：獲取目標區(qū)域的遙感影像和高程數(shù)據(jù)，并進行預處理；基于預處理之后的遙感影像獲取植被覆蓋度柵格數(shù)據(jù)和巖石覆蓋度柵格數(shù)據(jù)和紋理參數(shù)，并基于預處理后的高...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及醫(yī)療教學領(lǐng)域，提供一種基于人工智能的腦腫瘤疾病教學系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：第一影像生成模塊，用于獲取第一磁共振成像生成模型生成的若干腦腫瘤T1加權(quán)圖像以及第二磁共振成像生成模型生成的若干腦腫瘤T2加權(quán)圖像，得到生成影像集合；影像判別模塊...
								
            
							
            
							
						
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								      基于實時狀態(tài)監(jiān)測的數(shù)據(jù)映射機架狀態(tài)預測方法，通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)設(shè)備識別模型，基于透明物體優(yōu)化版YOLOv7構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，添加折射率感知注意力機制，以提高網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中交換機和路由器型號識別精度，解決透明環(huán)境下折射畸變對目標檢測模型的干擾問題。同時開發(fā)操作...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)空間模型的色度感知多分辨率圖像融合網(wǎng)絡(luò)框架及方法，解決了現(xiàn)有圖像融合方法忽略了紅外圖像的成像機制和可見光圖像的色度信息，導致融合過程中的色彩過渡不自然，融合結(jié)果不能充分保持場景的真實色彩感知的問題，具體包括多尺度空間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于異視角紅外與可見光圖像融合的空中目標檢測方法，包括：基于第i?1次融合操作的輸出特征圖執(zhí)行第i次融合操作，得到一對第i次融合操作的輸出特征圖和第i個融合后的特征圖Fi；融合操作包括加和操作或者至少一...
								
            
							
            
							
						
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