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								      本申請公開了一種利用RGB數(shù)據(jù)提升TOF數(shù)據(jù)的方法、裝置、設備及介質(zhì)，所述方法包括獲取同步拍攝的RGB數(shù)據(jù)和TOF數(shù)據(jù)；根據(jù)所述RGB數(shù)據(jù)估計偽深度圖，并利用所述TOF數(shù)據(jù)對所述偽深度圖進行修正以得到修正深度圖；提取所述RGB數(shù)據(jù)的梯度圖，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于細節(jié)敏感和噪聲抑制融合的圖像增強方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：輸入的無標記顯微細胞圖像首先通過一個包含細節(jié)敏感增強、多尺度Haar小波下采樣模塊和損失函數(shù)約束的三分支網(wǎng)絡進行處理；該網(wǎng)絡提取多尺度梯度特征，并在...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RBF曲面的熱效應和條帶噪聲的同步漸進校正方法，該方法包括：獲取退化圖像；對退化圖像進行灰度處理，得到灰度退化圖像；對灰度退化圖像進行引導濾波處理，得到濾波后的熱輻射效應估計圖像；根據(jù)熱輻射效應估計圖像以及RBF核函數(shù)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的試卷智能批改方法及系統(tǒng)，屬于計算機系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：得到文本圖像質(zhì)量判定結(jié)果，若文本圖像質(zhì)量判定結(jié)果為合格，則將其存儲至合格圖像暫存區(qū)以等待執(zhí)行試卷智能批改，否則進行文本圖像質(zhì)量初次校正，若初次校正判...
								
            
							
            
							
						
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								      一種印刷圖像匹配方法、裝置、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)和程序產(chǎn)品，包括：獲取包括單模電子圖像的大版電子圖像；對單模電子圖像進行分層，獲取整飾層電子圖像和基礎層電子圖像；基于基礎層圖像，以及單模電子圖像在大版電子圖像上的位置信息和形狀信息，生成基礎層印刷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于目標檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于改進實時目標檢測模型的工業(yè)表面缺陷檢測方法，該方法在RT_DETR模型的特征提取模塊引入多注意力卷積空間聚合模塊，通過空間注意力機制，增強模型對工業(yè)表面缺陷區(qū)域的關(guān)注能力，抑制背景干擾，提升對缺陷的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于無人機閘門維護調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多傳感物理校正的無人機閘門維護調(diào)度方法及系統(tǒng)，將紋理、深度和厚度重投影到同一圖平面，將材質(zhì)編碼、含沙量均值及涂層厚度組成場景向量，將場景向量映射為殘差偏置并與初級特征相加形成含物理語義的融...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及三維點云數(shù)據(jù)匹配技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于BIM的鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件防碰撞檢測方法，該方法包括：獲取鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件的BIM模型與三維點云數(shù)據(jù)模型；確定三維點云數(shù)據(jù)模型內(nèi)各點云數(shù)據(jù)的曲率位置差，確定鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件點云模型；將BIM模型轉(zhuǎn)化為鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件B...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學習的排水管道缺陷判定方法，包括：獲取排水管道內(nèi)的現(xiàn)場圖像；對現(xiàn)場圖像進行預處理生成待判定圖像；加載排水管道缺陷判定模型，輸入待判定圖像，輸出缺陷對應的信息；缺陷對應的信息包括：缺陷類別、缺陷對應掩膜；加載等級差別模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于紡絲技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種判斷撥叉運行狀況的方法，具體為：采集位于導絲鉤與撥叉成型板之間的單根紗線作n次往返運動的運行軌跡圖像，并從中截取長方形區(qū)域A，將長方形區(qū)域A沿方向X等分為m個子區(qū)域，計算各子區(qū)域中運行軌跡的像素數(shù)量占比TDI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應最優(yōu)水體指數(shù)閾值確定方法、系統(tǒng)及遙感影像水面提取方法、介質(zhì)、設備，屬于水色遙感技術(shù)領(lǐng)域。該自適應最優(yōu)水體指數(shù)閾值確定方法，以綠光波段和近紅外波段的反射率數(shù)據(jù)以及NDWI統(tǒng)計信息作為輸入，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于圖像識別的密煉機轉(zhuǎn)子缺陷檢測方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括：對密煉機轉(zhuǎn)子依振動信號提頻域、時域特征，優(yōu)化圖像配缺陷視覺向量，配置振動信號特征向量，融合后用缺陷分類網(wǎng)絡評估缺陷，結(jié)果超限則觸發(fā)提醒并聯(lián)動機械...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種路面缺陷分析檢測方法及系統(tǒng)，涉及缺陷識別技術(shù)領(lǐng)域。通過多源數(shù)據(jù)融合處理、動態(tài)錨框調(diào)節(jié)機制、改進型特征提取網(wǎng)絡以及多級小波分解技術(shù)，有效克服了傳統(tǒng)檢測方法在陰影干擾下的漏檢問題，顯著提升了復雜場景下的缺陷識別精度，實現(xiàn)了路面狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種OPCs分化標志物的熒光圖像計算機視覺量化方法。包括：對OPCs分化標志物的熒光圖像進行對比度增強處理，得到增強后的熒光圖像，并進行自適應去噪處理，得到去噪后的熒光圖像；并對去噪后的熒光圖像提取多尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種夜間車輛軌跡識別方法，包括如下步驟：對夜間交通視頻數(shù)據(jù)進行預處理，得到多幀第一夜間圖像；對第一夜間圖像進行過濾，得到包括移動亮度區(qū)域的第二夜間圖像；構(gòu)建日間雙車燈二維矩陣框轉(zhuǎn)三維坐標的參數(shù)矩陣；根據(jù)車輛日間雙車燈的bbox尺...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N醫(yī)學圖像處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，涉及醫(yī)療器械以及醫(yī)學圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)被檢查對象的醫(yī)學影像序列確定第一橫突位置信息以及第二橫突位置信息，根據(jù)被檢查對象的超聲圖像組確定目標橫突位置信息，根據(jù)目標橫突...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種室內(nèi)移動污染源的動態(tài)定位方法及系統(tǒng)，涉及室內(nèi)環(huán)境安全技術(shù)領(lǐng)域，包括：將采集得到的污染物濃度場分布序列依次輸入到訓練好的動態(tài)定位預測模型中，輸出移動污染源的動態(tài)位置坐標；動態(tài)定位預測模型的訓練方法包括：利用流體動力學實時模擬生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及適用于面部微表情視頻監(jiān)控的相機標定系統(tǒng)及方法，該方法包括：獲取審訊視頻并從中提取各幀圖像；獲取各幀圖像中的各網(wǎng)格交叉點區(qū)域，記為各區(qū)域；獲取各區(qū)域的梯度強度；計算當前幀圖像中的各區(qū)域內(nèi)的各像素點的離散穩(wěn)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于雙域多視圖弱監(jiān)督分割的CBCT金屬偽影抑制方法，屬于計算機圖像處理領(lǐng)域。方法包括：獲取多視角CBCT投影數(shù)據(jù)，處理得到投影域數(shù)據(jù)以及投影域金屬軌跡粗標簽；通過多視圖一致性分割模塊中的學生模型和教師模型分別生成預測結(jié)果，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及道路工程安全監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種融合多源數(shù)據(jù)挖掘的路基邊坡智能防護方法，具體如下：采集多源數(shù)據(jù)并對采集的數(shù)據(jù)進行預處理；采集的數(shù)據(jù)包括地質(zhì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、GNSS形變數(shù)據(jù)和裂縫數(shù)據(jù)，根據(jù)采集的數(shù)據(jù)進行特征提取，得到地質(zhì)數(shù)據(jù)特...
								
            
							
            
							
						
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