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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明提出一種融合多層級(jí)失真感知的全景圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法與系統(tǒng)，該方法包括：基于處理后的全景圖像得到階段失真感知細(xì)化特征圖；基于階段失真感知細(xì)化特征圖，通過局部分支和全局分支處理后，得到階段經(jīng)過可變形自適應(yīng)失真感知模塊處理后的失真感知特征圖；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的焊縫檢測方法、裝置，方法包括：在管道的不同區(qū)域獲取第一圖像；所述不同區(qū)域包括直管段、彎頭、接頭；對(duì)所述第一圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到第一紋理特征和第一形態(tài)特征；所述預(yù)處理至少包括多尺度特征提取；基于所述第一紋理特征和所...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種血管分割方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。其中，該方法包括：獲取目標(biāo)組織的CT圖像；采用目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一編碼器，對(duì)CT圖像進(jìn)行下采樣處理，得到CT圖像對(duì)應(yīng)的多個(gè)尺度的第一特征，其中，第一編碼器中包含多個(gè)下采樣層，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種毛刺邊緣仿真定量方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：遍歷原始圖像中的所有像素，對(duì)原始圖像進(jìn)行邊緣檢測；然后基于強(qiáng)邊緣像素點(diǎn)，模擬毛刺所在區(qū)域；接著根據(jù)原始圖像構(gòu)造毛刺分量；最后融合原始圖像和毛刺分量得到毛刺邊緣仿真...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種紫外與可見光圖像自適應(yīng)配準(zhǔn)的放電檢測方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，通過成像模塊分別捕獲電力設(shè)備放點(diǎn)區(qū)域的紫外圖像和可見光圖像；通過配準(zhǔn)模塊分別在運(yùn)動(dòng)場景，根據(jù)光流運(yùn)動(dòng)估計(jì)計(jì)算可見光圖像序列的運(yùn)動(dòng)矢量并映射至紫外圖像進(jìn)行位...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種激光控制系統(tǒng)的圖文處理方法，通過獲取魚眼相機(jī)拍攝的機(jī)器工位照片，對(duì)機(jī)器工位照片進(jìn)行矯正處理得到背景圖，向服務(wù)端導(dǎo)入圖文并獲取圖文的文件格式，根據(jù)文件格式對(duì)圖文進(jìn)行圖片處理得到設(shè)計(jì)圖，根據(jù)背景圖構(gòu)建畫布，將背景圖與畫布進(jìn)行第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了駕駛場景渲染方法、裝置、車輛及介質(zhì)，本發(fā)明通過以建立空間哈希網(wǎng)格的方式將自車所在目標(biāo)區(qū)域的所有待渲染目標(biāo)映射至空間哈希網(wǎng)格中，依次檢驗(yàn)每一哈希網(wǎng)格中包含的待渲染目標(biāo)數(shù)量，根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)各個(gè)待渲染目標(biāo)在空間哈...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及虛擬現(xiàn)實(shí)教育技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多模態(tài)感知與動(dòng)態(tài)評(píng)估的沉浸式虛擬教學(xué)系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、渲染模塊和評(píng)估模塊；數(shù)據(jù)采集模塊用于采集用戶的外貌數(shù)據(jù)和語音數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊用于實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)采集模塊采集到的外貌數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種高精度注塑齒輪切水口方法及裝置，包括由機(jī)械手將注塑成型的齒輪毛坯移送至掃描工位，通過3D掃描儀對(duì)水口區(qū)域三維掃描生成三維模型數(shù)據(jù)，提取水口高度、直徑及位置參數(shù)，由控制模塊規(guī)劃切削深度與倒角角度并生成自適應(yīng)切削指令；之后力反饋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種面向教學(xué)互動(dòng)的數(shù)字人三維重構(gòu)系統(tǒng)，涉及人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過多模態(tài)傳感器陣列實(shí)時(shí)采集用戶的語音信號(hào)、手勢(shì)動(dòng)作數(shù)據(jù)、眼部追蹤數(shù)據(jù)和面部表情數(shù)據(jù)，并通過預(yù)設(shè)教學(xué)場景數(shù)據(jù)庫獲取當(dāng)前教學(xué)場景的教學(xué)類型標(biāo)識(shí)符、互...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種陰影感知的衛(wèi)星影像神經(jīng)輻射場地表三維重建方法，包括：基于多時(shí)相衛(wèi)星影像優(yōu)化RPC模型并生成稀疏點(diǎn)云，通過外包圍球歸一化構(gòu)建統(tǒng)一坐標(biāo)系；沿像素視線方向采樣三維點(diǎn)，構(gòu)建訓(xùn)練集；SDF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測空間點(diǎn)有符號(hào)距離值，顏色網(wǎng)絡(luò)融合SDF特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了基于數(shù)字孿生的文博展館虛實(shí)融合導(dǎo)覽系統(tǒng)及方法，屬于展館導(dǎo)覽技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)文博展館進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，獲取文博展館復(fù)合型數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成文博展館復(fù)合型數(shù)據(jù)集合并進(jìn)行仿真模擬，構(gòu)建游客感官分析模型、游客行為分析模型與文物狀態(tài)分析模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于狀態(tài)空間模型的單流RGB?D目標(biāo)跟蹤方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，將RGB模態(tài)圖像和深度（Depth）模態(tài)圖像數(shù)據(jù)以Token形式進(jìn)行整合，通過Mamba單流主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取與第一階段融合，之后通過多模態(tài)Mix Ma...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種深基坑鋼支撐點(diǎn)云分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及三維點(diǎn)云處理與工程監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，本方法通過分層遞進(jìn)式處理策略，將線性特征提取與圓柱實(shí)例分割相結(jié)合，顯著提升了復(fù)雜場景下鋼支撐點(diǎn)云的分割精度與效率。改進(jìn)型RANSAC框架通過動(dòng)態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影像病變分割系統(tǒng)，涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取模塊、跨模態(tài)解碼模塊、聯(lián)合優(yōu)化模塊以及病變分割模塊；其技術(shù)要點(diǎn)為：對(duì)CT安全編碼數(shù)組和MRI安全編碼數(shù)組進(jìn)行跨模態(tài)解碼整合，生成融合病變分割數(shù)組；基于融...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種霍夫空間中基于書脊特征的輪廓擬合方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，載入書脊圖片，通過線檢測得到線段集；對(duì)線段集中所有線段通過改進(jìn)霍夫空間算法，完成線段由離散態(tài)向連續(xù)線性的轉(zhuǎn)化；保留中心坐標(biāo)在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的線段，計(jì)算角度在期望范圍內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于大數(shù)據(jù)的智慧農(nóng)業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)，包括：劃分單元、整合單元、分析單元、關(guān)聯(lián)單元和評(píng)估單元，本方案以單株為核心，依地上與根系特征動(dòng)態(tài)劃分網(wǎng)格，不同于傳統(tǒng)大面積的監(jiān)測，能夠?qū)r(nóng)作物實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)聚焦，融合圖像、環(huán)境、土壤...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及醫(yī)療科普展示技術(shù)領(lǐng)域，公開一種基于圖像識(shí)別的放療設(shè)備科普展示交互系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集構(gòu)建模塊，用于采集放療設(shè)備的實(shí)體圖像、三維模型及技術(shù)文檔并構(gòu)建知識(shí)庫；圖像識(shí)別模塊，用于將采集的圖像輸入至深度學(xué)習(xí)模型，提取圖像中放療設(shè)備的關(guān)鍵語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)分離和兩級(jí)對(duì)齊的圖像開集域適應(yīng)識(shí)別方法，屬于圖像類別識(shí)別領(lǐng)域，包括：將待識(shí)別目標(biāo)域圖像輸入訓(xùn)練完成的開集域適應(yīng)識(shí)別模型；得到識(shí)別結(jié)果；其中，開集域適應(yīng)識(shí)別模型的訓(xùn)練過程包括：利用源域訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型；將自適應(yīng)分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電纜質(zhì)量檢測技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種電纜質(zhì)量檢測監(jiān)管系統(tǒng)。本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有技術(shù)無法精準(zhǔn)提取多根導(dǎo)線絞合形成的不規(guī)則截面導(dǎo)體中心、導(dǎo)致偏心度計(jì)算偏差大的問題。該系統(tǒng)通過激光標(biāo)記定位模塊建立三維坐標(biāo)系、超聲放電成像模塊獲取高精度截面圖...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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