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								      本發(fā)明實施例提供了一種多類別單樣本圖像的生成方法及系統(tǒng)，該方法包括：獲取至少兩張圖像；其中，至少兩張圖像各自對應的類別不同；基于預先確定的條件擴散模型，對至少兩張圖像中的每一張圖像分別進行采樣處理，生成至少兩張圖像各自對應的目標圖像；基于至...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種低定量熱敏紙的飽和發(fā)色光密度的簡易測試方法，涉及熱敏材料檢測技術領域，包括，獲取待測低定量熱敏紙的未顯色表面圖像，并將未顯色表面圖像及初始加熱參數輸入預訓練的生成對抗網絡模型，生成與飽和發(fā)色狀態(tài)對應的預測顯色光密度分布圖像及...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及肝臟圖像處理技術領域，具體涉及一種非酒精脂肪肝的早期篩查模型訓練方法。該方法通過像素區(qū)域的灰度值以及區(qū)域形狀特征有效篩選出脂肪浸潤區(qū)域并獲得脂肪層顯著度。在灰度直方圖中進行處理，除最高峰之外分析每個峰作為纖維化峰的概率，最終判斷出...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種膠帶粘接狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，涉及智能評估的技術領域，包括以下步驟，篩選關鍵評估部位，第一判斷后執(zhí)行第一操作，對待評估膠帶進行第一檢測和第二檢測，根據第一調控后的檢測參數得到待分析數據，聯(lián)合分析得到脫粘嚴重程度和脫粘位置，構建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于單目X射線成像的混凝土攪拌過程中骨料運動追蹤方法及系統(tǒng),該系統(tǒng)包括如下：單個X射線源，產生錐形束射線；平板探測器，位于X射線源對側；含有特殊標記點的示蹤骨料；圖像采集與處理單元；三維位置與姿態(tài)解算單元；本發(fā)明降低系統(tǒng)成本：相...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于球面四叉樹的點云數據壓縮方法及裝置，屬于點云壓縮技術領域。本發(fā)明通過球面三角形和球面四叉樹節(jié)點的組合，球面三角形更加符合激光雷達的球面點云掃描特性，能夠消除現(xiàn)有技術中正方體八叉樹點云壓縮的方向性偏倚問題，以球面坐標將點云...
								
            
							
            
							
						
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								      一種多光譜圖像重建方法、系統(tǒng)、產品、設備及檢測方法，屬于多光譜光電吊艙成像系統(tǒng)技術領域，解決了現(xiàn)有技術缺少適用于多變的成像條件，并且顯著提升多光譜成像的穩(wěn)定性與清晰度的一種多光譜圖像重建方法的技術問題。獲取光電吊艙的視頻序列；構建全局背景圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數據處理技術領域，具體涉及基于3D掃描的口腔仿真動畫生成設備及方法。該設備包括：獲取模塊，用于獲取牙齒點云數據；構建模塊，用于基于牙齒點云數據，構建牙齒表面模型，以賦予牙齒點云數據空間結構；折疊模塊，用于對牙齒表面模型進行網格...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種基于視覺編碼器組合的多模態(tài)圖片理解方法及裝置，涉及人工智能技術領域，該方法包括：獲得多模態(tài)圖片包括的圖像和文本；將圖像輸入至視覺編碼器組合中，獲得每個視覺編碼器輸出的多個圖像特征；基于每個視覺編碼器輸出的多個圖像特征，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進Deeplab的作物長勢分析方法及設備，屬于衛(wèi)星遙感和農業(yè)技術領域。先構建作物識別模型并進行作物識別，在DeepLab v3+基礎上，融合了卷積級聯(lián)、CNN?Transformer雙分支全局特征提取、多特征融合模塊及S...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于DAG?SwishNet網絡的冬捕鰱魚分類與識別方法，屬于圖像識別與深度學習技術領域。提出改進的網絡架構，通過優(yōu)化ShuffleNet主干并引入膨脹卷積金字塔模塊，利用多膨脹率并行卷積捕獲多尺度特征，增強對鰱魚體型、鱗片等...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及圖像分類標注領域，提供一種圖像分類標注方法及裝置、電子設備、存儲介質，方法包括：獲取待標注圖像樣本集，隨機均勻地選取出占預設比例的若干待標注圖像樣本為帶標簽樣本并賦予其真實標簽，令其余待標注圖像樣本為未知樣本；構建數據表示表達公式...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進U?Net的煤巖裂縫智能提取方法，包括以下步驟：S1、構建煤巖裂隙CT圖像數據集；S2、構建改進U?Net分割模型，具體包括以下步驟：S2.1、以VGG16為骨干網絡，引入深度可分離卷積模塊；S2.2、在解碼器每層深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明申請?zhí)峁┝艘环N水下目標識別方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標區(qū)域的待識別水下圖像和區(qū)域環(huán)境圖像；對區(qū)域環(huán)境圖像進行識別，得到區(qū)域信息；將區(qū)域環(huán)境圖像分割為若干子圖像，并進行增強處理；獲取目標區(qū)域的流場數據，通過流體力學進行模擬得到預測移動軌跡...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢隽艘环N深度學習的遙感監(jiān)測植被數據管理方法及系統(tǒng)，屬于數據管理領域。其中，該方法首先對目標地區(qū)進行植被遙感監(jiān)測，獲取監(jiān)測數據和像元尺寸；然后采集時間和地形信息，識別地形遮擋陰影區(qū)域分布及其準確系數；接著采集氣象信息，識別干旱脅迫區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種結合遙感影像的流域生態(tài)環(huán)境演變分析方法及系統(tǒng)，涉及遙感技術領域，首先獲取覆蓋目標流域且?guī)в袝r間標記的多時相遙感影像數據集合，接著對其進行生態(tài)特征提取，得到流域生態(tài)要素的空間分布特征與時間序列特征，隨后基于空間分布特征與時間序列...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于重參數化視覺轉換器的多尺度道路車輛檢測方法，包括以下步驟：選用道路車輛數據集作為改進的網絡模型輸入端的數據集；改進的網絡模型采用串并行結構，分為特征提取網絡、多尺度特征融合網絡、檢測層；將處理后的道路車輛數據集的初始特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于熵調控的多通道監(jiān)督人臉識別方法，包括：人臉識別模型構建：對訓練圖像分別施加第一類數據增強與第二類數據增強，生成兩類增強圖像集；其中第一類增強保留關鍵面部結構特征，第二類增強引入更高程度的形變或遮擋；將兩類增強圖像分別分割為固...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智能停車管理方法及系統(tǒng)，涉及停車管理技術領域，車輛識別模塊獲取數據傳至數據處理模塊，判斷車輛類型及外來車停車時長，業(yè)主車位外來車超時通知物業(yè)驅逐，結合業(yè)主作息分級警告，允許臨時停放則計費分成；租用車位外來車，費用分攤給業(yè)主，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了地質災害聯(lián)網監(jiān)測預警方法，涉及地質災害監(jiān)測預警技術領域，包括以下步驟：S1，采集監(jiān)測區(qū)域內多類型監(jiān)測設備的原始數據，依據其時間與頻率分布，提取高幅突變區(qū)域與頻率漂移因子，構建高頻擾動感知矩陣，并生成擾動特征索引圖，用于表示非自然...
								
            
							
            
							
						
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