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          • 本發(fā)明適用計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種結(jié)直腸癌分類網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:構(gòu)建用于結(jié)直腸癌分類的核心協(xié)同對(duì)比網(wǎng)絡(luò),其包括核心特征提取模塊、協(xié)同特征提取模塊及對(duì)比優(yōu)化模塊,通過(guò)核心特征提取模塊對(duì)包含若干樣本類別的訓(xùn)練集進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)一種基于外觀特征提取的鱖魚(yú)圖像分級(jí)處理方法,包括:構(gòu)建水流背景運(yùn)動(dòng)基準(zhǔn)光流場(chǎng),獲取鱖魚(yú)實(shí)際動(dòng)態(tài)光流場(chǎng),通過(guò)差分運(yùn)算生成表征魚(yú)體自身動(dòng)態(tài)的光流場(chǎng)殘差,并基于殘差的全局統(tǒng)計(jì)學(xué)特征進(jìn)行分級(jí),本發(fā)明通過(guò)分離背景運(yùn)動(dòng)與...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種面向自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)的多源數(shù)據(jù)的融合方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取針對(duì)自然資源的多源數(shù)據(jù);通過(guò)預(yù)設(shè)清洗模型,對(duì)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、鐵塔攝像頭視頻數(shù)據(jù)和無(wú)人機(jī)視頻數(shù)據(jù)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,得到處理后的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、處理后的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合PRNU匹配與幀間幾何變換估計(jì)的視頻源識(shí)別方法,涉及視頻源識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:S1:感光響應(yīng)不均勻性提取;S2:三維幾何變換;S3:結(jié)合感光響應(yīng)不均勻性匹配與幀間幾何變換估計(jì)的視頻源識(shí)別;S4:幾何變換參數(shù)擬合;...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了電力設(shè)備缺陷圖像的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)識(shí)別方法,具體涉及電力設(shè)備圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域;獲取原始電力設(shè)備圖像數(shù)據(jù),并通過(guò)結(jié)構(gòu)解析網(wǎng)絡(luò)提取設(shè)備結(jié)構(gòu)特征圖;構(gòu)建包含缺陷定位標(biāo)簽和結(jié)構(gòu)特征約束的特征嵌入空間,將原始缺陷圖像嵌入該空間中形成結(jié)構(gòu)特...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了用于統(tǒng)計(jì)種鴨養(yǎng)殖數(shù)量的圖像特征提取計(jì)算方法,涉及種鴨養(yǎng)殖數(shù)量統(tǒng)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,包括如下步驟:設(shè)置種鴨圖像采集裝置,采集不同月份的種鴨腳掌的仰視圖像,得到鴨掌參考圖像數(shù)據(jù),并進(jìn)行鴨掌閾值提取處理,得到鴨掌圖像閾值數(shù)據(jù);采集鴨掌實(shí)際圖像...
          • 本發(fā)明涉及圖像分析技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于多光譜成像的混凝土拱橋裂縫語(yǔ)義分割方法,包括以下步驟:通過(guò)無(wú)人機(jī)采集多時(shí)段多光譜圖像,多光譜圖像K均值分割裂縫區(qū)域,提取多波段譜向量序列滑動(dòng)歸一生成主軸譜向量,計(jì)算譜向量夾角及變化率標(biāo)記跳變點(diǎn),結(jié)合方向...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于雙重自注意力機(jī)制的點(diǎn)云弱監(jiān)督語(yǔ)義分割方法,包括:獲取部分標(biāo)注的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含空間坐標(biāo)信息;通過(guò)GNE模塊對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的局部坐標(biāo)特征進(jìn)行編碼,生成具有判別性的局部信息表示;采用DLA模塊計(jì)算點(diǎn)云數(shù)據(jù)中點(diǎn)與點(diǎn)之間的特...
          • 一種用于多種水果葉片的病害嚴(yán)重程度的實(shí)時(shí)檢測(cè)方法。屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。其解決了如何更加準(zhǔn)確的評(píng)估水果葉片的病害嚴(yán)重程度的技術(shù)問(wèn)題。構(gòu)建葉片病變位置實(shí)時(shí)檢測(cè)模型,所述葉片病變位置實(shí)時(shí)檢測(cè)模型的結(jié)構(gòu)具體為:由編碼器和解碼器兩部分組成,...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真數(shù)據(jù)有效區(qū)域的識(shí)別方法,屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)仿真的技術(shù)領(lǐng)域,具體本申請(qǐng)將仿真數(shù)據(jù)圖像化后,通過(guò)簡(jiǎn)單的鄰點(diǎn)判斷和迭代循環(huán),能夠快速遍歷計(jì)算域內(nèi)的點(diǎn),大大提高有效區(qū)域的識(shí)別速度。通過(guò)逐步標(biāo)記和判斷計(jì)算域內(nèi)的點(diǎn),能...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種圖像標(biāo)準(zhǔn)化采集方法、裝置及設(shè)備,包括獲取樣本齒輪的關(guān)鍵要素訓(xùn)練數(shù)據(jù);將關(guān)鍵要素訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入不同類型的分類器進(jìn)行訓(xùn)練,并從訓(xùn)練完成的分類器中篩選出目標(biāo)分類器;將待檢測(cè)齒輪的測(cè)量參數(shù)輸入目標(biāo)分類器,并獲取目標(biāo)分類器所輸出的拍攝光...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種橋墩表面裂縫三維分布圖生成方法、裝置及設(shè)備,涉及橋梁裂縫識(shí)別技術(shù)域,該方法包括采用圖像拍攝設(shè)備環(huán)繞拍攝橋墩表面,得到多視角的橋墩表面RGB圖像;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)所述橋墩表面RGB圖像進(jìn)行裂縫檢測(cè),生成橋墩表面二值化裂縫蒙版...
          • 本發(fā)明涉及無(wú)人機(jī)反制領(lǐng)域,具體是一種激光反無(wú)人機(jī)系統(tǒng)激光安全控制方法。本方法首先建立被防護(hù)區(qū)域的三維布局模型,然后結(jié)合目標(biāo)信息、設(shè)備信息以及被防護(hù)區(qū)域的三維布局模型,計(jì)算空域通視安全度、視域目標(biāo)安全度、屏蔽區(qū)域安全度,并引入目標(biāo)威脅度,最后...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于webGPU的數(shù)字孿生三維場(chǎng)景建模方法,涉及三維場(chǎng)景建模與圖形計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域,從稀疏點(diǎn)云、視頻紋理序列、場(chǎng)景語(yǔ)義標(biāo)簽圖及結(jié)構(gòu)邊界元組中異步采樣多源感知數(shù)據(jù),并通過(guò)歸一化算子生成六維結(jié)構(gòu)單元組;構(gòu)建以節(jié)點(diǎn)表示構(gòu)件實(shí)體、邊表示約束...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,特別是涉及藝術(shù)品光照效果跨媒介遷移渲染系統(tǒng)及其方法,包括風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)、光照特征解耦網(wǎng)絡(luò)、光照渲染網(wǎng)絡(luò)、光路生成器和三維模型渲染庫(kù),以及跨媒介渲染網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練模塊,風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)獲取二維畫(huà)作的風(fēng)格特征,而光照...
          • 本發(fā)明的一種數(shù)字孿生平臺(tái)GPU渲染資源動(dòng)態(tài)調(diào)度方法及系統(tǒng),方法包括:S1:實(shí)時(shí)采集當(dāng)前幀的渲染任務(wù)特征信號(hào),同時(shí)采集GPU多維資源消耗信號(hào);S2:基于渲染任務(wù)特征信號(hào)、歷史資源消耗信號(hào)及場(chǎng)景動(dòng)態(tài)變化信號(hào),生成未來(lái)幀的GPU資源需求預(yù)測(cè)信號(hào)與...
          • 本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)領(lǐng)域,主要涉及一種基于三維引擎的紋理加載方法、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì);其中,本發(fā)明提供的一種基于三維引擎的紋理加載方法,通過(guò)智能化的紋理加載和去重機(jī)制,提高了三維引擎在紋理加載時(shí)的效率,減少了顯存占用。該方法的核心思想是,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種顯微視野自適應(yīng)定位及高倍成像引導(dǎo)方法,屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先用訓(xùn)練樣本圖訓(xùn)練Yolov11?FocalModulation網(wǎng)絡(luò);接著將待檢測(cè)樣本裝載到顯微鏡裝載器,用低倍物鏡掃描并拼接得到全景圖;然后將全景圖輸入訓(xùn)...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例適用于計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療技術(shù)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種生成植入物術(shù)后評(píng)價(jià)信息的方法及計(jì)算機(jī)設(shè)備,所述方法包括:獲取對(duì)比影像數(shù)據(jù);從對(duì)比影像數(shù)據(jù)中提取脊柱點(diǎn)云,所述脊柱點(diǎn)云包括第一脊柱點(diǎn)云數(shù)據(jù)和第二脊柱點(diǎn)云數(shù)據(jù);采用第一脊柱點(diǎn)云數(shù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了動(dòng)態(tài)Voronoi骨架約束的多模態(tài)門(mén)體檢測(cè)與位置矯正方法及系統(tǒng),所述方法包括:通過(guò)RGBD相機(jī)和多線激光雷達(dá)獲取傳感器數(shù)據(jù);利用改進(jìn)的YOLO深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)RGB圖像進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)門(mén)體粗定位,并輸出門(mén)框的三維初始坐標(biāo);結(jié)合點(diǎn)云數(shù)...
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