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								      本發(fā)明公開了一種基于路面裂縫曲率特征反演的車轍深度估算方法及系統(tǒng)，該方法通過采集高分辨率路面圖像，經預處理和裂縫檢測提取裂縫輪廓后，利用差分幾何計算裂縫的最小曲率半徑、曲率變化率等參數，構建車轍裂縫幾何響應指數R?CGRI以表征裂縫對下陷變...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及膨脹土生態(tài)分析技術領域，尤其涉及一種道面影響區(qū)挖方地基膨脹土超挖方量計算方法，應用自組織神經網絡對膨脹土樣本的特征數據進行分析，識別并剔除異常數據，提高膨脹潛勢劃分的科學性，保證超挖方量計算的準確性和可靠性，集成GIS與克里金插值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于光聲成像技術領域，公開了一種單極性自適應光聲層析圖像重建方法，首先，在超聲陣列的相鄰陣元之間插入虛擬陣元，通過插值提高空間采樣率；其次，基于延遲求和算法重建原始光聲圖像；接著，對插值后的通道信號進行時間差分處理，得到一階時間梯度數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)驅動的游戲3D美術資源風格化生成方法，涉及人工智能與游戲開發(fā)技術領域，該方法包括：S1、獲取多模態(tài)輸入數據：接收并解析用戶輸入的多種組合數據，所述數據包括但不限于描述角色和場景的自然語言文本、2D概念原畫、參考美術風格...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種多模態(tài)圖像融合的畜類肉品三維重建方法及裝置，其三維重建方法包括：使用多種模態(tài)的圖像數據采集設備，采集畜類肉品的結構數據；將該結構數據進行匹配對準及融合，生成該畜類肉品的體數據；使用重建模型通過該體數據，生成該畜類肉品的三維模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種基于多視角的三維模型生成方法及系統(tǒng)。方法包含數據處理、模型訓練和模型應用。數據處理包括對三維模型進行渲染，生成6個不同角度的RGB圖片，并采用隨機燈光變量以增加場景多樣性，同時渲染對應的深度圖和法線圖。模型訓練包括基于擴散模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種可控制的三維模型生成方法及系統(tǒng)。方法包含數據處理、模型訓練和模型應用。數據處理包括對三維模型進行多尺度點云采樣，從高到低分為三個層次，以捕捉模型輪廓特征；同時統(tǒng)計模型的長、寬、高，量化為長方體并采樣為8維稀疏點云，作為條件輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應邊緣晶格排列調整的腫瘤模型生成方法及系統(tǒng)，其涉及腫瘤建模技術領域。本發(fā)明綜合考慮邊緣梯度、曲率、密度等因素對邊緣晶格點的影響，動態(tài)確定邊緣晶格點之間的虛擬彈簧對應的彈簧剛度系數與阻尼系數，通過計算每個邊緣晶格點受的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合地層巖性和防治措施的滑坡三維建模方法、系統(tǒng)、設備及存儲介質，屬于滑坡防治信息技術領域，建模方法，包括：獲得多個滑體三維模型；獲得滑坡專業(yè)監(jiān)測三維模型和滑坡治理工程三維模型；融合多個滑體三維模型、滑坡專業(yè)監(jiān)測三維模型和滑坡治理...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N室內場景表面重建的方法、裝置、設備及存儲介質，可以應用于三維重建技術領域。該方法包括：利用重建模型的特征提取網絡，對與兩個不同視角對應的原始圖像進行特征提取，得到每個視角的目標特征圖；針對每個視角，對另一視角的目標特征圖進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開的基于人工智能的煤礦掘進導航仿真孿生方法與系統(tǒng)，涉及電數字數據處理領域，該方法包括：采用AI智能工具解析煤礦掘進作業(yè)規(guī)程文檔，并提取掘進內容；采用AI智能工具基于提取的掘進內容校驗煤礦掘進作業(yè)規(guī)程文檔是否完善，得到校驗結果；當校驗...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┠繕藱z測方法、裝置、計算設備及存儲介質，所述目標檢測方法包括：接收模板圖片與待檢測圖片；基于第一骨架網絡對模板圖片進行特征提取，得到模板特征，并基于第二骨架網絡對待檢測圖片進行特征提取，得到待檢測特征；將模板特征作為卷積核，將待檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于目標檢測的血管通路病變識別方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)學圖像處理技術領域，包括，根據心電圖信號進行心動周期相位劃分，并計算血管DSA圖像序列相鄰幀間的位移矢量場，構建運動補償模型，生成穩(wěn)定DSA序列；通過U?Net分割模型將穩(wěn)定D...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種散熱器生產線實時監(jiān)控方法及系統(tǒng)。該方法包括：采集散熱器表面圖像，基于圖像梯度方向分布確定鰭片排列方向；依據該排列方向計算圖像中各像素點的邊緣點概率；在凝聚型層次聚類算法迭代中，結合待合并簇的空間鄰近度...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種面向小目標的目標檢測網絡及其訓練方法、檢測方法，包括：編碼器結構和解碼器結構；編碼器結構包括雙分支混合編碼器，包括Transformer編碼器分支和CNN編碼器分支；Transformer編碼器分支包括多個Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種端到端脈沖星候選體識別方法、裝置、計算機設備。所述方法包括：獲取脈沖星候選體信號對應的原始脈沖星候選圖像，對原始脈沖星候選圖像進行增強處理，得到脈沖星候選圖像；對脈沖星候選圖像中子圖進行標注，構建用于識別脈沖星信號類型的目標數...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種脈沖星候選體識別模型構建方法及脈沖星候選體識別方法；獲取預設候選體數據集，對預設候選體數據集中各脈沖星候選體樣本圖像進行子圖切分處理，得到目標子圖數據集；對目標子圖數據集進行標注處理，構建標注后的目標子圖數據集；利用標注后的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向光譜未覆蓋波段的遙感影像空?譜融合方法，首先對全色影像與多光譜影像進行預處理，構建用于網絡訓練的降分辨率與全分辨率樣本庫；然后采用監(jiān)督?無監(jiān)督并行學習策略，構建波段自引導注意力模塊、跨分辨率跨通道交互學習模塊、多尺度殘差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于鄰域幾何嵌入的點云學習特征表示方法及裝置。所述方法包括：獲取車輛周圍三維空間環(huán)境的3D點云數據；對3D點云數據進行特征提取，得到初始點特征表示；利用預先設置的鄰域確定策略構建目標點的多尺度鄰域；在多尺度鄰域內每個鄰域中根據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，具體是一種利用殘差膠囊網絡的建筑物屋頂類型遙感識別方法，該方法包括獲取樣本屋頂遙感影像，得到屋頂樣本庫；所述屋頂樣本庫中的屋頂遙感影像數量為M，分別記為第一影像至第M影像；獲取對應的屋...
								
            
							
            
							
						
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