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          • 本申請(qǐng)公開了一種顯示數(shù)據(jù)處理方法、顯示驅(qū)動(dòng)方法、驅(qū)動(dòng)芯片和電子設(shè)備,該顯示數(shù)據(jù)處理方法包括:獲取一個(gè)顯示幀內(nèi)的顯示數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的原始灰度,為其增加刷新率補(bǔ)償灰度以得到倍增灰度;根據(jù)設(shè)定的高灰閾值和低灰閾值對(duì)倍增灰度劃分灰度區(qū)間;在倍增灰度處于低...
          • 本發(fā)明提供一種基于多源InSAR數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的植被茂密區(qū)滑坡監(jiān)測(cè)方法和監(jiān)測(cè)系統(tǒng),方法包括:數(shù)據(jù)獲取步驟,獲取目標(biāo)區(qū)域的多源InSAR數(shù)據(jù);形變解譯步驟,使用預(yù)設(shè)MT?InSAR方法對(duì)多源InSAR數(shù)據(jù)的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行形變解譯處理,得到形...
          • 本申請(qǐng)公開了一種基于改進(jìn)YOLOv8模型的行人衣著識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取并預(yù)處理行人圖像數(shù)據(jù),通過歸一化生成高質(zhì)量輸入數(shù)據(jù)。然后,利用改進(jìn)YOLOv8模型進(jìn)行識(shí)別,該模型包含三個(gè)核心部分:骨干網(wǎng)絡(luò)層...
          • 本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的車輛類型分類方法及系統(tǒng),通過獲取包含多種車輛類型的車輛圖像集合,對(duì)所述車輛圖像集合進(jìn)行車輛區(qū)域提取處理,得到車輛區(qū)域圖像集合,所述車輛區(qū)域圖像集合中的每張車輛區(qū)域圖像僅包含車輛主體部分;對(duì)所述車輛區(qū)域圖像集合進(jìn)行...
          • 本發(fā)明公開了一種軌跡預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練方法、裝置和介質(zhì)。包括:根據(jù)初始軌跡預(yù)測(cè)模型對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),得到多個(gè)類別的軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果;根據(jù)多個(gè)類別的軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果確定目標(biāo)導(dǎo)向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損失;根據(jù)目標(biāo)導(dǎo)向損失、碰撞規(guī)避損失和軌跡分類損...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于圖像的城管案件分類方法,屬于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,方法包括:獲取城管案件數(shù)據(jù)集;構(gòu)建城管案件分類網(wǎng)絡(luò);基于城管案件數(shù)據(jù)集對(duì)城管案件分類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多教師蒸餾訓(xùn)練,得到訓(xùn)練后的城管案件分類網(wǎng)絡(luò);將待分類的城管案件圖像輸入訓(xùn)練后的城管案...
          • 本發(fā)明公開了一種基于分層多尺度Transformer的導(dǎo)航語(yǔ)義分割方法,涉及導(dǎo)航語(yǔ)義分割技術(shù)領(lǐng)域,步驟S1,獲取輸入圖像,提取多層次特征圖;步驟S2,將多層次特征圖中的最高層級(jí)特征圖輸入至分層多尺度窗口Transformer模塊進(jìn)行處理,得...
          • 本發(fā)明涉及洞穴三維建模技術(shù)領(lǐng)域,一種基于多傳感器融合的洞穴三維建模方法及系統(tǒng),包括:識(shí)別模擬特征網(wǎng)面點(diǎn)集,根據(jù)模擬特征網(wǎng)面點(diǎn)集與實(shí)際校驗(yàn)網(wǎng)面點(diǎn)集計(jì)算模擬精度,根據(jù)單元測(cè)試網(wǎng)格面積與模擬精度進(jìn)行描點(diǎn),得到面積精度點(diǎn)集,對(duì)面積精度點(diǎn)集進(jìn)行回歸分...
          • 本發(fā)明公開了一種用于網(wǎng)格再劃分的圓柱面或類圓柱面同胚參數(shù)化方法,包括:對(duì)待參數(shù)化的幾何面進(jìn)行特征識(shí)別,如果幾何面存在圓柱面的特征,則:定義完整圓柱面的內(nèi)外邊界;根據(jù)新的邊界將網(wǎng)格全體三角形單元進(jìn)行保角映射的參數(shù)化處理;檢查參數(shù)平面目標(biāo)網(wǎng)格質(zhì)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于LiDAR光子統(tǒng)計(jì)的高精度DEM融合構(gòu)建方法,包括:收集區(qū)域內(nèi)的ICESat?2 L3A和GEDI L2A星載LiDAR數(shù)據(jù),并對(duì)光子數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和條帶濾波處理;整合多個(gè)開源DEM產(chǎn)品,并進(jìn)行大地基準(zhǔn)校準(zhǔn)、空間偏移修正以...
          • 本發(fā)明適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于跨模態(tài)對(duì)齊的文本與人臉協(xié)同修復(fù)方法,包括以下步驟:構(gòu)建文本?人臉多模態(tài)數(shù)據(jù)集;基于跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)文本?人臉多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的圖像超分辨率以及文本和圖像對(duì)齊;訓(xùn)練跨模態(tài)網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)優(yōu)化混合損失函數(shù)...
          • 本發(fā)明提供一種焊縫定位方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及焊接技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:獲取焊接工件的多模態(tài)數(shù)據(jù),多模態(tài)數(shù)據(jù)包括:工件設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、工件實(shí)物圖像數(shù)據(jù)和工件三維點(diǎn)云數(shù)據(jù);基于預(yù)設(shè)模板從工件設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)中獲取第一焊縫信息;基于預(yù)設(shè)模板和工件實(shí)物圖...
          • 本發(fā)明提供了一種平面流場(chǎng)漩渦中心標(biāo)定方法、運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤方法及系統(tǒng);根據(jù)平面漩渦流場(chǎng)特征確定最大值濾波器和最小值濾波器尺寸,以及DBSCAN聚類算法參數(shù);采用所述最大值濾波器計(jì)算局部極大值,采用所述最小值濾波器計(jì)算局部極小值;根據(jù)所述局部極大...
          • 本申請(qǐng)涉及一種表面缺陷檢測(cè)方法和表面缺陷檢測(cè)裝置。所述方法包括:對(duì)待檢測(cè)表面圖像進(jìn)行特征提取和特征融合,得到融合特征;基于自適應(yīng)權(quán)重參數(shù)對(duì)所述融合特征進(jìn)行融合,得到聯(lián)合特征;基于動(dòng)態(tài)卷積和共享卷積,分別對(duì)所述聯(lián)合特征進(jìn)行預(yù)測(cè),得到定位預(yù)測(cè)結(jié)...
          • 本發(fā)明提供了一種基于動(dòng)態(tài)物理約束的投影圖像幾何矯正方法和系統(tǒng),涉及投影圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過物理約束建模確定梯形投影區(qū)域的最小外接矩形,僅對(duì)該區(qū)域內(nèi)像素進(jìn)行處理,減少計(jì)算量;采用1像素鏡像擴(kuò)展原始圖像,確保插值所需鄰點(diǎn)均在擴(kuò)展圖像內(nèi),...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多尺度混合注意力的無人機(jī)影像超分辨率方法,步驟如下:先切割獲取的無人機(jī)影像制作數(shù)據(jù)集;再對(duì)影像降質(zhì),分別得低、高分辨率圖像數(shù)據(jù)集;接著創(chuàng)建并訓(xùn)練HTMA?RS模型;最后拼接模型輸出的高分辨率圖像,獲完整高分辨率航拍影像。...
          • 本發(fā)明提供一種基于元認(rèn)知協(xié)調(diào)架構(gòu)智能體集群的連鑄質(zhì)量管控方法,涉及鋼鐵冶金智能制造技術(shù)領(lǐng)域。其中,連鑄質(zhì)量管控方法包括:數(shù)據(jù)輸入與標(biāo)準(zhǔn)化,中樞協(xié)調(diào),智能體集群運(yùn)維;在中樞協(xié)調(diào)過程中,元認(rèn)知協(xié)調(diào)智能體作為核心,協(xié)調(diào)語(yǔ)義解析智能體、數(shù)據(jù)感知智能...
          • 本發(fā)明提供一種作業(yè)流包初始化方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品,其中,方法包括:接收包括目標(biāo)車間標(biāo)識(shí)的作業(yè)流包初始化請(qǐng)求;基于所述目標(biāo)車間標(biāo)識(shí)獲取車間信息及關(guān)聯(lián)的主流水線配置信息;基于所述主流水線配置的ID獲取相關(guān)節(jié)點(diǎn)信息,并將所述相關(guān)節(jié)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N軌跡與氣象數(shù)據(jù)融合分析方法及系統(tǒng),通過將軌跡數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)基于路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)融合,在多來源氣象數(shù)據(jù)情況下選擇可信概率最高的氣象數(shù)據(jù),并基于路段分段進(jìn)行精準(zhǔn)的平均速度分析和關(guān)聯(lián)分析,為業(yè)務(wù)員例如快遞員或外賣員派單、路徑規(guī)劃提供數(shù)...
          • 本申請(qǐng)公開了基于深度學(xué)習(xí)的建筑工地安全監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),屬于建筑施工安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,本申請(qǐng)獲取建筑工地的人員作業(yè)圖像,同時(shí)獲取作業(yè)環(huán)境參數(shù),構(gòu)建攀爬復(fù)雜度評(píng)估模型,通過采集的人員作業(yè)情況評(píng)估作業(yè)區(qū)域的攀爬復(fù)雜程度,構(gòu)建安全帶磨損評(píng)估模型,通過安...
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