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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于目標(biāo)檢測(cè)的血管通路病變識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括，根據(jù)心電圖信號(hào)進(jìn)行心動(dòng)周期相位劃分，并計(jì)算血管DSA圖像序列相鄰幀間的位移矢量場(chǎng)，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償模型，生成穩(wěn)定DSA序列；通過(guò)U?Net分割模型將穩(wěn)定D...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種散熱器生產(chǎn)線實(shí)時(shí)監(jiān)控方法及系統(tǒng)。該方法包括：采集散熱器表面圖像，基于圖像梯度方向分布確定鰭片排列方向；依據(jù)該排列方向計(jì)算圖像中各像素點(diǎn)的邊緣點(diǎn)概率；在凝聚型層次聚類算法迭代中，結(jié)合待合并簇的空間鄰近度...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種面向小目標(biāo)的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)及其訓(xùn)練方法、檢測(cè)方法，包括：編碼器結(jié)構(gòu)和解碼器結(jié)構(gòu)；編碼器結(jié)構(gòu)包括雙分支混合編碼器，包括Transformer編碼器分支和CNN編碼器分支；Transformer編碼器分支包括多個(gè)Transform...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種端到端脈沖星候選體識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備。所述方法包括：獲取脈沖星候選體信號(hào)對(duì)應(yīng)的原始脈沖星候選圖像，對(duì)原始脈沖星候選圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到脈沖星候選圖像；對(duì)脈沖星候選圖像中子圖進(jìn)行標(biāo)注，構(gòu)建用于識(shí)別脈沖星信號(hào)類型的目標(biāo)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種脈沖星候選體識(shí)別模型構(gòu)建方法及脈沖星候選體識(shí)別方法；獲取預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集，對(duì)預(yù)設(shè)候選體數(shù)據(jù)集中各脈沖星候選體樣本圖像進(jìn)行子圖切分處理，得到目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集；對(duì)目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注處理，構(gòu)建標(biāo)注后的目標(biāo)子圖數(shù)據(jù)集；利用標(biāo)注后的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種面向光譜未覆蓋波段的遙感影像空?譜融合方法，首先對(duì)全色影像與多光譜影像進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的降分辨率與全分辨率樣本庫(kù)；然后采用監(jiān)督?無(wú)監(jiān)督并行學(xué)習(xí)策略，構(gòu)建波段自引導(dǎo)注意力模塊、跨分辨率跨通道交互學(xué)習(xí)模塊、多尺度殘差...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于鄰域幾何嵌入的點(diǎn)云學(xué)習(xí)特征表示方法及裝置。所述方法包括：獲取車(chē)輛周?chē)S空間環(huán)境的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到初始點(diǎn)特征表示；利用預(yù)先設(shè)置的鄰域確定策略構(gòu)建目標(biāo)點(diǎn)的多尺度鄰域；在多尺度鄰域內(nèi)每個(gè)鄰域中根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種利用殘差膠囊網(wǎng)絡(luò)的建筑物屋頂類型遙感識(shí)別方法，該方法包括獲取樣本屋頂遙感影像，得到屋頂樣本庫(kù)；所述屋頂樣本庫(kù)中的屋頂遙感影像數(shù)量為M，分別記為第一影像至第M影像；獲取對(duì)應(yīng)的屋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物料識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種物料種類及容量的圖像識(shí)別方法與系統(tǒng)，包括：根據(jù)任意兩個(gè)相鄰超像素塊中像素點(diǎn)的灰度信息、梯度信息和飽和度信息，獲得任意兩個(gè)相鄰超像素塊之間的相似度，并用于區(qū)域生長(zhǎng)，獲得每個(gè)儲(chǔ)料倉(cāng)物料圖像中的若干個(gè)區(qū)域；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種發(fā)動(dòng)機(jī)生產(chǎn)線裝配用實(shí)時(shí)監(jiān)控方法，該方法通過(guò)將當(dāng)前檢測(cè)點(diǎn)圖像與上一檢測(cè)點(diǎn)圖像進(jìn)行時(shí)序分析，能夠捕捉裝配過(guò)程中的細(xì)微變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)漏裝、錯(cuò)裝等問(wèn)題，顯著降低缺陷流入下一工序的風(fēng)險(xiǎn)，利用預(yù)訓(xùn)練的圖像生成模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N高架庫(kù)貨物視覺(jué)識(shí)別盤(pán)點(diǎn)方法及相關(guān)設(shè)備，該方法包括：獲取貨箱區(qū)域圖像，進(jìn)行灰度變換和降噪得到標(biāo)簽局部信息圖像序列，識(shí)別投影角度偏差和距離誤差引起的焦點(diǎn)模糊和光線折射，生成貨箱標(biāo)簽圖像集；根據(jù)紋理細(xì)節(jié)確定紋理特征集，根據(jù)紋理特征集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像分析的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像處理的禽蛋智能分揀方法，解決對(duì)禽蛋的自動(dòng)化分級(jí)準(zhǔn)確性較差的技術(shù)問(wèn)題，包括以下步驟：S1，采集禽蛋的三路圖像數(shù)據(jù)；S2，重構(gòu)禽蛋的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提取裂紋或形變?nèi)毕莸牧炕瘞缀翁卣鳎籗3，提取潔凈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種遙感場(chǎng)景圖引導(dǎo)的語(yǔ)義信息推理方法，可應(yīng)用于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)遙感圖像進(jìn)行分割，生成場(chǎng)景分割圖；執(zhí)行目標(biāo)檢測(cè)，生成圖像塊集合；對(duì)圖像全局特征及圖像塊集合進(jìn)行細(xì)粒度解析，生成場(chǎng)景描述文本；進(jìn)行語(yǔ)法解析，提取物體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體的是一種建設(shè)工程施工合同要素提取方法與裝置，包括：以合同樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)目錄映射，將映射后處于同一表達(dá)形式下的合同樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行要素提取，得到多個(gè)基礎(chǔ)要素；建立各基礎(chǔ)要素之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，以基礎(chǔ)要素之間的連接...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于跨模態(tài)特征融合的開(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，在模型的多個(gè)階段中添加深度特征融合方法，實(shí)現(xiàn)圖片與文本特征信息之間的交互功能，學(xué)習(xí)高質(zhì)量的語(yǔ)言感知視覺(jué)表征和實(shí)現(xiàn)卓越的遷移學(xué)習(xí)性能，以增強(qiáng)開(kāi)放詞匯目標(biāo)檢測(cè)模型的泛化能力，從而提高模型對(duì)于未...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于擴(kuò)散變壓器先驗(yàn)的三維人體姿態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。本發(fā)明利用預(yù)訓(xùn)練的動(dòng)作?擴(kuò)散Transformer模型所學(xué)習(xí)到的人體運(yùn)動(dòng)分布作為先驗(yàn)知識(shí)，以約束世界坐標(biāo)系下的人體姿態(tài)估計(jì)結(jié)果，使得在不需要三維真實(shí)標(biāo)注監(jiān)督...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于機(jī)器視覺(jué)及云計(jì)算的無(wú)人商店顧客行為檢測(cè)系統(tǒng)，涉及圖像數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，包括：需求預(yù)測(cè)模塊，用于基于無(wú)人商店的歷史客流量和客流量影響信息，預(yù)測(cè)未來(lái)客流量；資源調(diào)整模塊，用于基于未來(lái)客流量，分配邊緣計(jì)算資源和云計(jì)算資源；信息采集模塊，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，為解決傳統(tǒng)技術(shù)中光照補(bǔ)償效果有限，導(dǎo)致無(wú)法正確識(shí)別學(xué)生，進(jìn)而造成考勤數(shù)據(jù)存在偏差的問(wèn)題，公開(kāi)了一種基于人臉識(shí)別的考勤方法及裝置，本發(fā)明將人臉光照模型應(yīng)用至光照補(bǔ)償中，即基于該模型來(lái)確定出人臉圖像中各像素點(diǎn)的光照濾...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種車(chē)輛日志上報(bào)方法、系統(tǒng)、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：通過(guò)電子控制單元中設(shè)置的與該電子控制單元中設(shè)置的多個(gè)軟件組件通信連接的日志代理服務(wù)模塊接收各軟件組件發(fā)送的填充有車(chē)輛健康報(bào)告日志的全局結(jié)構(gòu)體變量，并從全局結(jié)構(gòu)體...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種含火災(zāi)復(fù)盤(pán)的消防遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)處理模塊、路徑擬合模塊、響應(yīng)分析模塊、狀態(tài)判斷模塊、映射修正模塊；本發(fā)明中通過(guò)獲取火災(zāi)階段空間構(gòu)型參數(shù)和時(shí)間序列記錄，提供了更多維的火災(zāi)時(shí)空信息，標(biāo)注火災(zāi)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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