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          • 本申請涉及醫(yī)療器械以及穿刺技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種圖像融合方法、裝置和計算機設(shè)備。所述方法包括:獲取從目標對象椎骨部位的超聲圖像中分割出的第一橫突圖像、從椎骨部位的醫(yī)學影像中分割出的第二橫突圖像;根據(jù)第一橫突圖像和第二橫突圖像中各橫突的三維坐...
          • 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(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,...
          • 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(luò)進行處理;該網(wǎng)絡(luò)提取多尺度梯度特征,并在...
          • 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(yīng)估計圖像;根據(jù)熱輻射效應(yīng)估計圖像以及RBF核函數(shù)構(gòu)...
          • 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...
          • 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(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...
          • 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...
          • 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...
          • 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...
          • 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(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,輸出缺陷對應(yīng)的信息;缺陷對應(yīng)的信息包括:缺陷類別、缺陷對應(yīng)掩膜;加載等級差別模...
          • 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...
          • 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)計信息作為輸入,構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
          • 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(luò)評估缺陷,結(jié)果超限則觸發(fā)提醒并聯(lián)動機械...
          • 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(luò)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...
          • 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(yīng)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...
          • 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(yù)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...
          • 本申請?zhí)峁┮环N醫(yī)學圖像處理方法、裝置、計算機設(shè)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...
          • 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(yù)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(yù)測模型的訓練方法包括:利用流體動力學實時模擬生...
          • 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...
          • 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(yù)測結(jié)果,結(jié)合...
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