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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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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(hù)方法，具體如下：采集多源數(shù)據(jù)并對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(jìn)行特征提取，得到地質(zhì)數(shù)據(jù)特...
								
            
							
            
							
						
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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(jì)算機(jī)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(biāo)簽；通過多視圖一致性分割模塊中的學(xué)生模型和教師模型分別生成預(yù)測結(jié)果，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(jī)標(biāo)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(diǎn)區(qū)域，記為各區(qū)域；獲取各區(qū)域的梯度強(qiáng)度；計(jì)算當(dāng)前幀圖像中的各區(qū)域內(nèi)的各像素點(diǎn)的離散穩(wěn)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種室內(nèi)移動(dòng)污染源的動(dòng)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(xùn)練好的動(dòng)態(tài)定位預(yù)測模型中，輸出移動(dòng)污染源的動(dòng)態(tài)位置坐標(biāo)；動(dòng)態(tài)定位預(yù)測模型的訓(xùn)練方法包括：利用流體動(dòng)力學(xué)實(shí)時(shí)模擬生...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N醫(yī)學(xué)圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及醫(yī)療器械以及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：根據(jù)被檢查對(duì)象的醫(yī)學(xué)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(duì)象的超聲圖像組確定目標(biāo)橫突位置信息，根據(jù)目標(biāo)橫突...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種夜間車輛軌跡識(shí)別方法，包括如下步驟：對(duì)夜間交通視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到多幀第一夜間圖像；對(duì)第一夜間圖像進(jìn)行過濾，得到包括移動(dòng)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(biāo)的參數(shù)矩陣；根據(jù)車輛日間雙車燈的bbox尺...
								
            
							
            
							
						
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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(biāo)志物的熒光圖像計(jì)算機(jī)視覺量化方法。包括：對(duì)OPCs分化標(biāo)志物的熒光圖像進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)后的熒光圖像，并進(jìn)行自適應(yīng)去噪處理，得到去噪后的熒光圖像；并對(duì)去噪后的熒光圖像提取多尺度...
								
            
							
            
							
						
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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(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。通過多源數(shù)據(jù)融合處理、動(dòng)態(tài)錨框調(diào)節(jié)機(jī)制、改進(jìn)型特征提取網(wǎng)絡(luò)以及多級(jí)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(fù)雜場景下的缺陷識(shí)別精度，實(shí)現(xiàn)了路面狀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體包括基于圖像識(shí)別的密煉機(jī)轉(zhuǎn)子缺陷檢測方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括：對(duì)密煉機(jī)轉(zhuǎn)子依振動(dòng)信號(hào)提頻域、時(shí)域特征，優(yōu)化圖像配缺陷視覺向量，配置振動(dòng)信號(hào)特征向量，融合后用缺陷分類網(wǎng)絡(luò)評(píng)估缺陷，結(jié)果超限則觸發(fā)提醒并聯(lián)動(dòng)機(jī)械...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)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(shè)備，屬于水色遙感技術(shù)領(lǐng)域。該自適應(yīng)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(jì)信息作為輸入，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
								
            
							
            
							
						
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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(yùn)行狀況的方法，具體為：采集位于導(dǎo)絲鉤與撥叉成型板之間的單根紗線作n次往返運(yùn)動(dòng)的運(yùn)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(gè)子區(qū)域，計(jì)算各子區(qū)域中運(yùn)行軌跡的像素?cái)?shù)量占比TDI...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)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(duì)現(xiàn)場圖像進(jìn)行預(yù)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(duì)應(yīng)的信息；缺陷對(duì)應(yīng)的信息包括：缺陷類別、缺陷對(duì)應(yīng)掩膜；加載等級(jí)差別模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及三維點(diǎn)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(diǎn)云數(shù)據(jù)模型；確定三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)模型內(nèi)各點(diǎn)云數(shù)據(jù)的曲率位置差，確定鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件點(diǎn)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)明屬于無人機(jī)閘門維護(hù)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(jī)閘門維護(hù)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(jí)特征相加形成含物理語義的融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于改進(jìn)實(shí)時(shí)目標(biāo)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(jī)制，增強(qiáng)模型對(duì)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(duì)缺陷的...
								
            
							
            
							
						
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								      一種印刷圖像匹配方法、裝置、系統(tǒng)、存儲(chǔ)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(duì)單模電子圖像進(jìn)行分層，獲取整飾層電子圖像和基礎(chǔ)層電子圖像；基于基礎(chǔ)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(chǔ)層印刷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的試卷智能批改方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)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(chǔ)至合格圖像暫存區(qū)以等待執(zhí)行試卷智能批改，否則進(jìn)行文本圖像質(zhì)量初次校正，若初次校正判...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RBF曲面的熱效應(yīng)和條帶噪聲的同步漸進(jìn)校正方法，該方法包括：獲取退化圖像；對(duì)退化圖像進(jìn)行灰度處理，得到灰度退化圖像；對(duì)灰度退化圖像進(jìn)行引導(dǎo)濾波處理，得到濾波后的熱輻射效應(yīng)估計(jì)圖像；根據(jù)熱輻射效應(yīng)估計(jì)圖像以及RBF核函數(shù)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于細(xì)節(jié)敏感和噪聲抑制融合的圖像增強(qiáng)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(biāo)記顯微細(xì)胞圖像首先通過一個(gè)包含細(xì)節(jié)敏感增強(qiáng)、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(luò)進(jìn)行處理；該網(wǎng)絡(luò)提取多尺度梯度特征，并在...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)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(shè)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(jì)偽深度圖，并利用所述TOF數(shù)據(jù)對(duì)所述偽深度圖進(jìn)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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