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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...
          • 本發(fā)明公開(kāi)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(guò)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(cè)結(jié)果,結(jié)合...
          • 本發(fā)明涉及道路工程安全監(jiān)測(cè)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...
          • 本發(fā)明涉及一種三維實(shí)景地質(zhì)測(cè)繪方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備,適用于地質(zhì)測(cè)繪技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:在CAD三維繪圖區(qū)的背景圖層中生成背景顯示窗口,該窗口正對(duì)CAD三維繪圖環(huán)境的虛擬相機(jī),并用于顯示目標(biāo)場(chǎng)景的三維實(shí)景點(diǎn)云模型;實(shí)時(shí)獲取虛擬相機(jī)的位...
          • 本發(fā)明涉及建筑建模技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種異形建筑的數(shù)字孿生模型構(gòu)建處理方法及系統(tǒng)。獲取目標(biāo)異形建筑的建筑幾何信息,基于建筑幾何信息確定目標(biāo)異形建筑的第一類(lèi)建筑構(gòu)件、第二類(lèi)建筑構(gòu)件和第三類(lèi)建筑構(gòu)件;根據(jù)第一類(lèi)建筑構(gòu)件、第二類(lèi)建筑構(gòu)件和第三類(lèi)建...
          • 本發(fā)明涉及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的視覺(jué)導(dǎo)視設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng),本發(fā)明基于各瀏覽路徑的對(duì)應(yīng)瀏覽種類(lèi)物品的各時(shí)刻的瀏覽角度數(shù)據(jù)和瀏覽角度上的人員密度數(shù)據(jù)進(jìn)行瀏覽全面分析,獲取瀏覽種類(lèi)物品的全部表面位置的瀏覽全面分析結(jié)果的波動(dòng)進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像智能識(shí)別的手機(jī)側(cè)鍵缺陷檢測(cè)方法,涉及手機(jī)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:在檢測(cè)位置布置至少一個(gè)目標(biāo)攝像機(jī);確定待檢測(cè)手機(jī)與檢測(cè)位置的相對(duì)位置;得到目標(biāo)修正圖像;得到手機(jī)側(cè)鍵模型,識(shí)別手機(jī)二維模型中環(huán)繞手機(jī)側(cè)鍵模型的溝槽,作為待識(shí)...
          • 本發(fā)明求保護(hù)一種利用Purkinje反射和動(dòng)態(tài)三維模型的虹膜分割方法,其包括以下過(guò)程:攝像頭周?chē)O(shè)置若干紅外光源,從攝像頭拍攝的視頻序列中獲取患者若干幀帶有反射點(diǎn)的眼部圖像;利用反射點(diǎn)的位置計(jì)算眼球中心并建立初始的三維眼球模型;根據(jù)內(nèi)眼角和...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于圖卷積對(duì)比學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的腫瘤病理圖像分割方法及系統(tǒng),涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取腫瘤病理圖像及腫瘤病理圖像對(duì)應(yīng)的分割標(biāo)簽,基于腫瘤病理圖像及腫瘤病理圖像對(duì)應(yīng)的分割標(biāo)簽生成腫瘤病理圖像訓(xùn)練集;將腫瘤病理圖像訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)處理,將...
          • 為了高效融合多源異構(gòu)遙感數(shù)據(jù)執(zhí)行語(yǔ)義分割與高度估計(jì)任務(wù),本發(fā)明提供了遙感數(shù)據(jù)語(yǔ)義分割與高度估計(jì)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法、執(zhí)行方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及圖像處理領(lǐng)域,可以應(yīng)用于遙感圖像處理領(lǐng)域。遙感數(shù)據(jù)語(yǔ)義分割與高度估計(jì)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法基...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種城市場(chǎng)景輕量級(jí)實(shí)時(shí)語(yǔ)義分割方法、系統(tǒng)及設(shè)備,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明針對(duì)城市道路場(chǎng)景語(yǔ)義分割需求,構(gòu)建了一種輕量級(jí)的實(shí)時(shí)城市道路場(chǎng)景語(yǔ)義分割模型,實(shí)時(shí)城市道路場(chǎng)景語(yǔ)義分割模型包括多尺度語(yǔ)義編碼器和雙向注意力特征融合解碼器...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Mamba的心臟瓣膜圖像分割方法及系統(tǒng),涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:對(duì)原始圖像進(jìn)行多尺度降采樣,隨后通過(guò)Conv Stem模塊提取各尺度的初始特征,再利用空間?頻域特征融合模塊對(duì)多尺度特征進(jìn)行頻域與空間域的信息融合,...
          • 本發(fā)明涉及一種提高便攜式近紅外光譜數(shù)據(jù)分析精度的方法,該方法包括:對(duì)不同葡萄樣品進(jìn)行光譜掃描,得到多個(gè)原始近紅外光譜數(shù)據(jù);對(duì)各原始近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到相應(yīng)的預(yù)處理數(shù)據(jù),并對(duì)預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行維度變換,得到二維圖像;對(duì)二維圖像進(jìn)行處理,...
          • 本發(fā)明涉及遙感識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于遙感深度學(xué)習(xí)的大蒜識(shí)別系統(tǒng)及方法。本發(fā)明中,通過(guò)結(jié)合多時(shí)相遙感影像中針對(duì)大蒜物候期的可見(jiàn)光與紅邊波段信息,通過(guò)光譜歸一與空間校準(zhǔn)提升影像數(shù)據(jù)在時(shí)序上的對(duì)齊精度,疊加植被光譜指標(biāo)與空間樣本定位標(biāo)簽構(gòu)建多源...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種面向遷移學(xué)習(xí)的模態(tài)缺失情景圖像處理方法,包括以下步驟:采集源域圖像和目標(biāo)域圖像,源域圖像為光學(xué)圖像;訓(xùn)練跨模態(tài)知識(shí)蒸餾模型,跨模態(tài)知識(shí)蒸餾模型包括源域模型和目標(biāo)域模型;還包括特征指派規(guī)劃模型、自適應(yīng)知識(shí)蒸餾模塊和對(duì)比學(xué)習(xí)模型...
          • 本發(fā)明涉及一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的防后門(mén)攻擊圖像分割模型訓(xùn)練方法及設(shè)備,該方法包括:各客戶端接收中央服務(wù)器發(fā)送的待訓(xùn)練的圖像分割全局模型,分別添加對(duì)應(yīng)的第一擾動(dòng)項(xiàng)后進(jìn)行訓(xùn)練;并分別標(biāo)記可疑推理節(jié)點(diǎn),將訓(xùn)練后的模型與可疑推理節(jié)點(diǎn)上傳至中央服務(wù)器;中...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于動(dòng)態(tài)蒸餾的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,其具體包括:根據(jù)圖像區(qū)域特征熵值對(duì)輸入圖像動(dòng)態(tài)劃分非均勻網(wǎng)格;構(gòu)建教師模型和學(xué)生模型,輸入非均勻網(wǎng)格圖像后提取各網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)特征向量并計(jì)算特征差異度;基于特征差異度動(dòng)態(tài)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種生成式胸部X射線圖像廣義零樣本識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及醫(yī)學(xué)圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括病理區(qū)域局部增強(qiáng)模塊和擴(kuò)散生成模塊,步驟包括:獲取多個(gè)類(lèi)別的胸部X射線圖像數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理工作,按照比例將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集與測(cè)試集;構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多場(chǎng)景和可見(jiàn)光圖像識(shí)別的視覺(jué)系統(tǒng)及方法,涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括:在目標(biāo)場(chǎng)景中同步采集偏振光信息與光強(qiáng)信息,構(gòu)建矢量參數(shù)矩陣;基于矢量參數(shù)矩陣構(gòu)建反光抑制權(quán)重,生成反光抑制后的光強(qiáng)圖像,并結(jié)合光源色溫和絕對(duì)光照強(qiáng)度構(gòu)建...
          • 本申請(qǐng)屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于清潔機(jī)器人的清潔結(jié)果分析的GIS預(yù)警方法,包括:獲取清潔機(jī)器人攝像頭采集的原始圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述原始圖像數(shù)據(jù)分析視角傾斜影響,確定特征點(diǎn)偏移情況,生成失真分布信息;根據(jù)所述失真分布信息對(duì)所述原始圖...
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