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          • 本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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(shù)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并生成連接矩陣,通過(guò)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(guò)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(kāi)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(kāi)了基于GAN優(yōu)化的高質(zhì)量音畫同步說(shuō)話人生成方法,屬于說(shuō)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(kāi)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(guò)計(jì)算低頻子帶的加權(quán)融合值保留圖像輪廓信息,通過(guò)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(wèn)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(jué)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(kāi)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(guò)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于層級(jí)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(biāo)的高光譜影像和合成孔徑雷達(dá)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(dá)影像輸入至SAR...
          • 本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)腫瘤分割方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)自適應(yīng)Mamba模塊的多尺度卷積層從多個(gè)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(guò)自適應(yīng)特征融合層進(jìn)行...
          • 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(duì)提取的特征進(jìn)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(fù)合損失函數(shù)和分階段...
          • 基于動(dòng)態(tài)域適應(yīng)的礦井生成圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)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(yīng)提示,基于域差異的動(dòng)態(tài)可遷移性計(jì)算權(quán)重,基于領(lǐng)域提示進(jìn)行質(zhì)量分?jǐn)?shù)跨域遷移預(yù)測(cè),融合動(dòng)態(tài)可遷移性權(quán)重參數(shù)與跨域泛化預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù),依據(jù)域和模型雙態(tài)可遷移性,實(shí)現(xiàn)對(duì)未...
          • 本申請(qǐng)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(gè)圖像采集組件采集接線端子原始圖像信息;對(duì)所有接線端子原始圖像信息進(jìn)行預(yù)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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(yù)處理以構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;基于卷積模塊、注意力機(jī)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(xùn)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(jìn)行實(shí)際的甲狀...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于對(duì)抗防御的高光譜圖像分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及光譜圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:對(duì)高光譜對(duì)抗圖像進(jìn)行密集內(nèi)卷積處理,提取出對(duì)應(yīng)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(jìn)行融合,得到...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)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(jìn)行特征提取,得到拓?fù)潢P(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...
          • 本發(fā)明涉及針織機(jī)械控制領(lǐng)域,它涉及一種電腦橫機(jī)花型自動(dòng)識(shí)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(jué)特征向量、文本的語(yǔ)義特征向量和手勢(shì)軌跡的運(yùn)動(dòng)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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