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								      本發(fā)明涉及配電線路隱患診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及融合可見光與紅外圖像的配電線路隱患診斷系統(tǒng)及方法，包括：同步獲取配電線路目標區(qū)域的可見光圖像與紅外熱圖像，并對紅外熱圖像進行幾何變換，以生成已配準紅外圖像；將可見光圖像和已配準紅外圖像作為雙...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及缺陷檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像處理的曲軸表面缺陷檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取不同光照角度下曲軸的灰度圖像，將每張灰度圖像劃分為多個窗口，對窗口進行分類得到第一窗口和第二窗口，計算第一窗口為裂紋缺陷的第一可能性；將第一可能性大...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視頻數(shù)據(jù)的眼部手術(shù)切口滲漏檢測方法及系統(tǒng)，其中方法步驟包括：從熒光素納染色視頻中提取連續(xù)視頻幀圖像并分割出角膜區(qū)域；基于角膜區(qū)域的集合特征，篩選視頻幀；將篩選出的有效視頻幀，組成連續(xù)的視頻塊；基于視頻塊，判斷是否發(fā)生切口...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種用于鐵路周界防護的異物入侵檢測方法及系統(tǒng)，涉及鐵路周界防護技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明首先基于時空校準參數(shù)統(tǒng)一毫米波雷達、可見光視頻與光纖振動信號的時空基準，消除傳感器異構(gòu)數(shù)據(jù)間的物理空間偏差，確保多模態(tài)特征在復雜天氣與地形條件下的精準對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于深度學習技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于深度學習的實時鐵路2C分析系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括：多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取單元、多維遞歸耦合解析單元和復合風險指數(shù)計算單元；所述多模態(tài)數(shù)據(jù)獲取單元，用于在列車運行期間，對可見光圖像幀和紅外圖像幀進行時間戳對齊...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種融合多層級失真感知的全景圖像質(zhì)量評價方法與系統(tǒng)，該方法包括：基于處理后的全景圖像得到階段失真感知細化特征圖；基于階段失真感知細化特征圖，通過局部分支和全局分支處理后，得到階段經(jīng)過可變形自適應(yīng)失真感知模塊處理后的失真感知特征圖；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學習的焊縫檢測方法、裝置，方法包括：在管道的不同區(qū)域獲取第一圖像；所述不同區(qū)域包括直管段、彎頭、接頭；對所述第一圖像進行預處理，得到第一紋理特征和第一形態(tài)特征；所述預處理至少包括多尺度特征提取；基于所述第一紋理特征和所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種血管分割方法、裝置、電子設(shè)備及計算機程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：獲取目標組織的CT圖像；采用目標神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一編碼器，對CT圖像進行下采樣處理，得到CT圖像對應(yīng)的多個尺度的第一特征，其中，第一編碼器中包含多個下采樣層，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種毛刺邊緣仿真定量方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，所述方法包括：遍歷原始圖像中的所有像素，對原始圖像進行邊緣檢測；然后基于強邊緣像素點，模擬毛刺所在區(qū)域；接著根據(jù)原始圖像構(gòu)造毛刺分量；最后融合原始圖像和毛刺分量得到毛刺邊緣仿真...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種紫外與可見光圖像自適應(yīng)配準的放電檢測方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，通過成像模塊分別捕獲電力設(shè)備放點區(qū)域的紫外圖像和可見光圖像；通過配準模塊分別在運動場景，根據(jù)光流運動估計計算可見光圖像序列的運動矢量并映射至紫外圖像進行位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種激光控制系統(tǒng)的圖文處理方法，通過獲取魚眼相機拍攝的機器工位照片，對機器工位照片進行矯正處理得到背景圖，向服務(wù)端導入圖文并獲取圖文的文件格式，根據(jù)文件格式對圖文進行圖片處理得到設(shè)計圖，根據(jù)背景圖構(gòu)建畫布，將背景圖與畫布進行第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了駕駛場景渲染方法、裝置、車輛及介質(zhì)，本發(fā)明通過以建立空間哈希網(wǎng)格的方式將自車所在目標區(qū)域的所有待渲染目標映射至空間哈希網(wǎng)格中，依次檢驗每一哈希網(wǎng)格中包含的待渲染目標數(shù)量，根據(jù)檢驗結(jié)果對各個待渲染目標在空間哈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及虛擬現(xiàn)實教育技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模態(tài)感知與動態(tài)評估的沉浸式虛擬教學系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、渲染模塊和評估模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于采集用戶的外貌數(shù)據(jù)和語音數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊用于實時處理數(shù)據(jù)采集模塊采集到的外貌數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高精度注塑齒輪切水口方法及裝置，包括由機械手將注塑成型的齒輪毛坯移送至掃描工位，通過3D掃描儀對水口區(qū)域三維掃描生成三維模型數(shù)據(jù)，提取水口高度、直徑及位置參數(shù)，由控制模塊規(guī)劃切削深度與倒角角度并生成自適應(yīng)切削指令；之后力反饋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向教學互動的數(shù)字人三維重構(gòu)系統(tǒng)，涉及人機交互技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過多模態(tài)傳感器陣列實時采集用戶的語音信號、手勢動作數(shù)據(jù)、眼部追蹤數(shù)據(jù)和面部表情數(shù)據(jù)，并通過預設(shè)教學場景數(shù)據(jù)庫獲取當前教學場景的教學類型標識符、互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種陰影感知的衛(wèi)星影像神經(jīng)輻射場地表三維重建方法，包括：基于多時相衛(wèi)星影像優(yōu)化RPC模型并生成稀疏點云，通過外包圍球歸一化構(gòu)建統(tǒng)一坐標系；沿像素視線方向采樣三維點，構(gòu)建訓練集；SDF網(wǎng)絡(luò)預測空間點有符號距離值，顏色網(wǎng)絡(luò)融合SDF特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于數(shù)字孿生的文博展館虛實融合導覽系統(tǒng)及方法，屬于展館導覽技術(shù)領(lǐng)域，對文博展館進行數(shù)據(jù)提取，獲取文博展館復合型數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)預處理，生成文博展館復合型數(shù)據(jù)集合并進行仿真模擬，構(gòu)建游客感官分析模型、游客行為分析模型與文物狀態(tài)分析模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)空間模型的單流RGB?D目標跟蹤方法，屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，將RGB模態(tài)圖像和深度（Depth）模態(tài)圖像數(shù)據(jù)以Token形式進行整合，通過Mamba單流主干網(wǎng)絡(luò)進行特征提取與第一階段融合，之后通過多模態(tài)Mix Ma...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種深基坑鋼支撐點云分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及三維點云處理與工程監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本方法通過分層遞進式處理策略，將線性特征提取與圓柱實例分割相結(jié)合，顯著提升了復雜場景下鋼支撐點云的分割精度與效率。改進型RANSAC框架通過動態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像病變分割系統(tǒng)，涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、跨模態(tài)解碼模塊、聯(lián)合優(yōu)化模塊以及病變分割模塊；其技術(shù)要點為：對CT安全編碼數(shù)組和MRI安全編碼數(shù)組進行跨模態(tài)解碼整合，生成融合病變分割數(shù)組；基于融...
								
            
							
            
							
						
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