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								      本發(fā)明公開了一種基于多場景和可見光圖像識(shí)別的視覺系統(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種生成式胸部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)證集與測試集；構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于動(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)的防后門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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向遷移學(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，通過結(jié)合多時(shí)相遙感影像中針對(duì)大蒜物候期的可見光與紅邊波段信息，通過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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于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，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種城市場景輕量級(jí)實(shí)時(shí)語義分割方法、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)城市道路場景語義分割需求，構(gòu)建了一種輕量級(jí)的實(shí)時(shí)城市道路場景語義分割模型，實(shí)時(shí)城市道路場景語義分割模型包括多尺度語義編碼器和雙向注意力特征融合解碼器...
								
            
							
            
							
						
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								      為了高效融合多源異構(gòu)遙感數(shù)據(jù)執(zhí)行語義分割與高度估計(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)語義分割與高度估計(jì)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖卷積對(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，其包括以下過程：攝像頭周圍設(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于圖像智能識(shí)別的手機(jī)側(cè)鍵缺陷檢測方法，涉及手機(jī)檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括：在檢測位置布置至少一個(gè)目標(biāo)攝像機(jī)；確定待檢測手機(jī)與檢測位置的相對(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)異形建筑的第一類建筑構(gòu)件、第二類建筑構(gòu)件和第三類建筑構(gòu)件；根據(jù)第一類建筑構(gòu)件、第二類建筑構(gòu)件和第三類建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種三維實(shí)景地質(zhì)測繪方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及設(shè)備，適用于地質(zhì)測繪技術(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及道路工程安全監(jiān)測技術(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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)測結(jié)果，結(jié)合...
								
            
							
            
							
						
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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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種室內(nèi)移動(dòng)污染源的動(dòng)態(tài)定位方法及系統(tǒng)，涉及室內(nèi)環(huán)境安全技術(shù)領(lǐng)域，包括：將采集得到的污染物濃度場分布序列依次輸入到訓(xùn)練好的動(dòng)態(tài)定位預(yù)測模型中，輸出移動(dòng)污染源的動(dòng)態(tài)位置坐標(biāo)；動(dòng)態(tài)定位預(yù)測模型的訓(xùn)練方法包括：利用流體動(dòng)力學(xué)實(shí)時(shí)模擬生...
								
            
							
            
							
						
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