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								      本申請(qǐng)實(shí)施例適用于計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療技術(shù)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種生成植入物術(shù)后評(píng)價(jià)信息的方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備，所述方法包括：獲取對(duì)比影像數(shù)據(jù)；從對(duì)比影像數(shù)據(jù)中提取脊柱點(diǎn)云，所述脊柱點(diǎn)云包括第一脊柱點(diǎn)云數(shù)據(jù)和第二脊柱點(diǎn)云數(shù)據(jù)；采用第一脊柱點(diǎn)云數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了動(dòng)態(tài)Voronoi骨架約束的多模態(tài)門體檢測(cè)與位置矯正方法及系統(tǒng)，所述方法包括：通過(guò)RGBD相機(jī)和多線激光雷達(dá)獲取傳感器數(shù)據(jù)；利用改進(jìn)的YOLO深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)RGB圖像進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)門體粗定位，并輸出門框的三維初始坐標(biāo)；結(jié)合點(diǎn)云數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于視覺識(shí)別的裱紙機(jī)噴碼位置校準(zhǔn)方法，本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)周期性采集裱紙噴碼圖像序列，利用工業(yè)攝像頭在預(yù)設(shè)評(píng)估周期內(nèi)拍攝完成噴碼的裱紙；提取滿足面積條件的噴碼區(qū)域連通域并擬合最小外接矩形；通過(guò)構(gòu)建二維坐標(biāo)系，計(jì)算實(shí)際...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感圖像技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于卡爾曼濾波和高斯過(guò)程回歸的衛(wèi)星視頻軌跡預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：對(duì)衛(wèi)星視頻中每一幀圖像檢測(cè)到的多個(gè)目標(biāo)結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，形成多個(gè)運(yùn)動(dòng)軌跡；采用卡爾曼濾波對(duì)多個(gè)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)；采用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種事件相機(jī)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法、分割方法及電子設(shè)備，屬于事件相機(jī)技術(shù)領(lǐng)域；將待檢測(cè)事件流投影到事件相機(jī)所對(duì)應(yīng)的像平面下，并構(gòu)建時(shí)間圖，歸一化后得到二維全局運(yùn)動(dòng)置信圖；二維全局運(yùn)動(dòng)置信圖能在一定程度上反應(yīng)獨(dú)立運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的可能性，對(duì)二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能化的高精度測(cè)量?jī)x器小目標(biāo)分割方法及系統(tǒng)，方法包括原始數(shù)據(jù)采集、原始數(shù)據(jù)優(yōu)化、圖像物理增強(qiáng)處理、目標(biāo)分割模型設(shè)計(jì)和小目標(biāo)分割。本發(fā)明涉及智能高精度測(cè)量?jī)x器小目標(biāo)分割技術(shù)領(lǐng)域，具體是指一種智能化的高精度測(cè)量?jī)x器小目標(biāo)分割方法...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種用于塔機(jī)巡檢的隱患識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其方法包括獲取塔機(jī)巡檢數(shù)據(jù)，其中，塔機(jī)巡檢數(shù)據(jù)包括塔機(jī)關(guān)鍵部位的巡檢圖像和/或巡檢視頻；根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練好的隱患識(shí)別模型對(duì)塔機(jī)巡檢數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，確定出塔機(jī)隱患數(shù)據(jù)，塔機(jī)隱患數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及視覺識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種多工件混流生產(chǎn)的視覺識(shí)別檢測(cè)方法。具體實(shí)現(xiàn)步驟包括：利用多光譜成像設(shè)備獲取多模態(tài)工件圖像數(shù)據(jù)，結(jié)合工件結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和材料工藝參數(shù)構(gòu)建多模態(tài)數(shù)字孿生體。對(duì)數(shù)字孿生體進(jìn)行模式拓展，構(gòu)建多模態(tài)樣本數(shù)據(jù)集。將多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，本發(fā)明涉及一種基于圖像處理的熱敏紙表面光滑度檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：采集熱敏紙的多組圖像，并灰度化處理和對(duì)比度增強(qiáng)，其中一組圖像包含一張常規(guī)圖像和各預(yù)設(shè)角度下的偏振光圖像；計(jì)算各偏振光圖像的熵值，并按照熵...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于點(diǎn)面距離的軌道列車零部件異常檢測(cè)方法,涉及軌道零部件異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，其包括：面識(shí)別步驟，通過(guò)面識(shí)別策略識(shí)別目標(biāo)圖像中的實(shí)測(cè)特殊面并生成對(duì)應(yīng)的特殊識(shí)別特征；模型索引步驟，根據(jù)特殊識(shí)別特征從零件類型數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)取目標(biāo)零件模型并導(dǎo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種用于激光打印機(jī)的圖像處理方法及系統(tǒng)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其通過(guò)對(duì)單通道圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行打印機(jī)DPI匹配，以消除分辨率差異帶來(lái)的細(xì)節(jié)丟失與邊緣失真，再通過(guò)局部頻率分析感知圖像局部特征差異，為不同區(qū)域確定適配的處理策略，基于此，再...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種低照度圖像增強(qiáng)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的在面對(duì)多樣化的實(shí)際場(chǎng)景時(shí)，如角度畸變、復(fù)雜光照條件、嚴(yán)重噪聲等，泛化能力不足的技術(shù)問題。包括：原始圖像首先通過(guò)編碼器中的多個(gè)第一卷積層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及多波束測(cè)深技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種自適應(yīng)地形趨勢(shì)的多波束點(diǎn)云濾波方法。該方法包括以下步驟：獲取原始多波束Ping數(shù)據(jù)，提取每個(gè)Ping中各波束點(diǎn)的屬性，得到波束點(diǎn)屬性數(shù)據(jù)集；對(duì)波束點(diǎn)屬性數(shù)據(jù)集進(jìn)行多閾值條件篩選，并剔除異常波束點(diǎn)，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)信息化與計(jì)算機(jī)視覺交叉技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種面向設(shè)施農(nóng)業(yè)作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)的圖像拼接方法，包括：獲取拼接圖像數(shù)據(jù)集；構(gòu)建設(shè)施農(nóng)業(yè)圖像實(shí)時(shí)拼接模型；對(duì)設(shè)施農(nóng)業(yè)圖像實(shí)時(shí)拼接模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至訓(xùn)練完成；將待拼接的圖像輸入已訓(xùn)練完成的設(shè)施農(nóng)業(yè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種交互式綜合教育平臺(tái)，該平臺(tái)包括：第一獲取模塊，用于獲取教育平臺(tái)的任一參考課程的交互教育質(zhì)量指標(biāo)；第二獲取模塊，用于獲取當(dāng)前用戶對(duì)任一參考課程的學(xué)習(xí)交流積極性指標(biāo)；第三獲取模塊，用于根據(jù)交互教育質(zhì)量指標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于金融營(yíng)銷大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)及其方法，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模塊、客戶畫像消歧模塊、策略匹配模塊、實(shí)時(shí)傳輸模塊和運(yùn)營(yíng)策略生成模塊。本發(fā)明中，通過(guò)字段語(yǔ)義與數(shù)值規(guī)則聯(lián)合判斷構(gòu)建結(jié)構(gòu)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表，提升數(shù)據(jù)一致...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及金融風(fēng)險(xiǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于智能識(shí)別的金融預(yù)開戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，包括：多維情境特征采集模塊，用于采集預(yù)開戶過(guò)程中的多維情境特征；情境分析處理模塊，用于將多維情境特征轉(zhuǎn)換為情境特征向量，并對(duì)識(shí)別出的相似情境案例進(jìn)行層次化風(fēng)險(xiǎn)特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種多邊數(shù)據(jù)合規(guī)交易方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括如下步驟：交易發(fā)起方提交交易發(fā)起事件，第一本地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)對(duì)交易發(fā)起方的賬戶余額進(jìn)行調(diào)整，并生成交易發(fā)起數(shù)據(jù)上傳至交易發(fā)起方的第一線上金融交易系統(tǒng)。第一線上金融交易系統(tǒng)將交易...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了評(píng)標(biāo)數(shù)據(jù)智能處理方法及系統(tǒng)，涉及電子化招標(biāo)投標(biāo)技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)執(zhí)行結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)換處理；基于模型構(gòu)建數(shù)據(jù)，提取投標(biāo)主體特征、投標(biāo)內(nèi)容特征和投標(biāo)行為特征，并分析特征之間的多層關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建關(guān)聯(lián)分析模型；將當(dāng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于注意力機(jī)制優(yōu)化嵌入權(quán)重的對(duì)比損失推薦方法及設(shè)備，涉及個(gè)性化推薦領(lǐng)域，基于注意力機(jī)制優(yōu)化嵌入權(quán)重的對(duì)比損失推薦方法主要包括：對(duì)包含用戶特征數(shù)據(jù)、物品特征數(shù)據(jù)、正反饋數(shù)據(jù)和負(fù)反饋數(shù)據(jù)的用戶與物品的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，得到訓(xùn)練集...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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