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								      本申請實施例公開了一種生物特征識別方法、裝置、計算機設備及存儲介質，屬于計算機技術領域。該方法包括：從第一圖像上確定第一識別范圍；在第一識別范圍內圖像的亮度未落入預設亮度范圍的情況下，對第一曝光參數(shù)進行調整，得到第二曝光參數(shù)；基于第二曝光參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領域，公開了一種濕地分類方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產(chǎn)品。該方法包括：對濕地的高光譜圖像和激光雷達圖像進行預處理，得到高光譜特征圖和點云數(shù)據(jù)特征圖；分別對高光譜特征圖和點云數(shù)據(jù)特征圖進行特征提取，得到光譜空間特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于三維重建領域，公開了一種三維重建方法、裝置、設備、存儲介質及計算機程序產(chǎn)品。該方法包括：從采集的平面圖像中選取關鍵幀；獲取IMU數(shù)據(jù)，基于所述關鍵幀對所述IMU數(shù)據(jù)進行預積分，得到預積分結果；根據(jù)所述預積分結果和所述關鍵幀進行視覺...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于草圖的樹木建模方法及系統(tǒng)。基于草圖的樹木建模方法包括：獲取樹木的二維草圖；將二維草圖表示為由節(jié)點集和邊集組成的圖結構，其中，節(jié)點集中的節(jié)點坐標表示為二維坐標，邊集中的邊由相鄰的兩個節(jié)點組成；分別對節(jié)點集中的節(jié)點坐標和圖結構...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種虛擬資源處理方法、相關裝置和介質。方法包括：在虛幻引擎中確定待導出的虛擬資源，虛擬資源包含多個類型的構成元素；通過前端腳本，針對每個構成元素，按照預定導出規(guī)則對虛擬資源中的構成元素進行導出，得到構成元素對應的資源導出文件；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種索引貼圖的生成方法、虛擬地形的生成方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，索引貼圖的生成方法包括：獲取各地表層級對應的各權重貼圖，權重貼圖包括權重為第一預設值的白色區(qū)域和權重為第二預設值的黑色區(qū)域，每兩個權重貼圖的白色區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于草圖的樹木動畫模擬方法及系統(tǒng)。基于草圖的樹木動畫模擬方法包括：將二維草圖表示為由節(jié)點和邊組成的圖結構；對圖結構中的每條邊賦予物理屬性，并根據(jù)物理屬性進行物理模擬，物理屬性包括質量、速度、角加速度等；通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡對圖結構進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種車道中心線生成方法、裝置、電子設備及存儲介質，方法包括：獲取車輛當前檢測到的車道線的集合；基于車輛位置、車輛朝向以及所述集合，生成包括多個引導點的參考引導線；針對每個引導點，根據(jù)所述引導點的朝向方向的垂線與所述集合中各條車道...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像生成的方法、裝置、存儲介質和電子設備，其中，所述方法包括：對參考圖像集中的參考圖像進行特征提取，得到第一提取結果，其中，所述參考圖像集中包括至少一個參考圖像；對目標數(shù)據(jù)信息進行特征提取，得到第二提取結果，其中，所述目標數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關于一種圖像處理方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述圖像處理方法，包括：獲取待處理的第一圖像；所述第一圖像的位寬為第一位寬；確定所述第一圖像中每一個像素點的彩斑強度值；其中，彩斑強度值用于指示所述像素點的像素值進行位寬轉換后呈現(xiàn)彩斑...
								
            
							
            
							
						
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								      為解決對象處于不同復雜姿態(tài)時其特定部位的智能定位決策問題，本發(fā)明提供了對象特定部位智能定位與決策的方法、系統(tǒng)和裝置。所述方法包括：對目標對象進行成像得到成像數(shù)據(jù)；將所述成像數(shù)據(jù)輸入人工智能系統(tǒng)以得到對象特定部位的點坐標和姿態(tài)可執(zhí)行度的識別定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于改進非極大抑制的激光中心線提取方法，該方法步驟為：(1)預處理激光圖像，將圖像灰度化；(2)使用Gamma算法對圖像進行噪音過濾，將圖像中過暗或過量的噪音進行刪除，保留合適的像素點集合；(3)Sobel算子獲取梯度：Sobel...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種用于光學檢測設備的目標檢測方法及裝置，基于待檢測圖像中待檢測目標的類型信息和輪廓信息進行目標檢測，以得到待檢測目標的檢測信息。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N芯片異常的檢測方法、裝置、設備及存儲介質。該方法包括：獲取待檢測芯片的原始設計版圖中版圖基本結構與分層信息；根據(jù)基本結構的連接特征與預配置的觀測模式，對接觸孔進行第一計算邏輯設置和顏色表征以獲取接觸孔層圖像；基于接觸孔層、金屬...
								
            
							
            
							
						
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								      公開了一種訓練用于圖像上色的模型的方法和設備、圖像上色方法和設備以及介質。訓練方法包括：獲得彩色視頻流中的當前幀線稿的像素點與參考幀線稿的像素點之間的對應關系和指示當前幀與參考幀的畫面之間存在差異的區(qū)域的遮擋掩膜；基于對應關系扭轉參考幀，得...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的實施例公開了一種圖像生成方法、裝置、設備、介質及產(chǎn)品，可應用于云技術、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景，該方法包括：獲取目標身份對應的目標身份特征向量，并初始化隨機噪聲圖像；根據(jù)目標身份特征向量對隨機噪聲圖像進行擴散去噪處理得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理，提供一種圖像處理方法，該方法包括：獲取待顯示的原始圖像；將所述原始圖像進行網(wǎng)格劃分，以生成目標網(wǎng)格；將所述目標網(wǎng)格的邊緣點作為控制點進行拉伸，以形成目標圖像的外輪廓，并獲取拉伸后所述邊緣點對應的像素坐標；生成與所述目標網(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理，提供一種圖像處理方法，該方法包括：獲取待顯示的原始圖像；將原始圖像進行網(wǎng)格劃分，以生成目標網(wǎng)格；將目標網(wǎng)格的邊緣點作為控制點進行拉伸，以形成目標圖像的外輪廓，并獲取拉伸后邊緣點對應的像素坐標；遍歷目標網(wǎng)格的內部填充點，根...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種紅外及可見光圖像轉換生成方法及裝置、存儲介質和終端，其中方法包括獲取待轉換圖像，將待轉換圖像輸入至紅外光及可見光圖像轉換模型，以獲取轉換完成圖像；紅外光及可見光圖像轉換模型生成過程包括：獲取訓練數(shù)據(jù)集，訓練數(shù)據(jù)集中包括多對訓...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開一種模型參數(shù)更新方法、裝置、電子設備和存儲介質，包括：對于N個執(zhí)行進程中的目標執(zhí)行進程，輸入對應的目標輸入量數(shù)據(jù)；利用目標執(zhí)行進程執(zhí)行基于目標輸入量數(shù)據(jù)的模型訓練過程，得到全部模型參數(shù)中每個模型參數(shù)的梯度值；基于模型參數(shù)集合...
								
            
							
            
							
						
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