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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N高架庫(kù)貨物視覺識(shí)別盤點(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：獲取車輛周圍三維空間環(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)明公開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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								      本公開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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								      本發(fā)明公開了一種基于目標(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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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┠繕?biāo)檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述目標(biāo)檢測(cè)方法包括：接收模板圖片與待檢測(cè)圖片；基于第一骨架網(wǎng)絡(luò)對(duì)模板圖片進(jìn)行特征提取，得到模板特征，并基于第二骨架網(wǎng)絡(luò)對(duì)待檢測(cè)圖片進(jìn)行特征提取，得到待檢測(cè)特征；將模板特征作為卷積核，將待檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開的基于人工智能的煤礦掘進(jìn)導(dǎo)航仿真孿生方法與系統(tǒng)，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理領(lǐng)域，該方法包括：采用AI智能工具解析煤礦掘進(jìn)作業(yè)規(guī)程文檔，并提取掘進(jìn)內(nèi)容；采用AI智能工具基于提取的掘進(jìn)內(nèi)容校驗(yàn)煤礦掘進(jìn)作業(yè)規(guī)程文檔是否完善，得到校驗(yàn)結(jié)果；當(dāng)校驗(yàn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N室內(nèi)場(chǎng)景表面重建的方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以應(yīng)用于三維重建技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：利用重建模型的特征提取網(wǎng)絡(luò)，對(duì)與兩個(gè)不同視角對(duì)應(yīng)的原始圖像進(jìn)行特征提取，得到每個(gè)視角的目標(biāo)特征圖；針對(duì)每個(gè)視角，對(duì)另一視角的目標(biāo)特征圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了融合地層巖性和防治措施的滑坡三維建模方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于滑坡防治信息技術(shù)領(lǐng)域，建模方法，包括：獲得多個(gè)滑體三維模型；獲得滑坡專業(yè)監(jiān)測(cè)三維模型和滑坡治理工程三維模型；融合多個(gè)滑體三維模型、滑坡專業(yè)監(jiān)測(cè)三維模型和滑坡治理...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)邊緣晶格排列調(diào)整的腫瘤模型生成方法及系統(tǒng)，其涉及腫瘤建模技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明綜合考慮邊緣梯度、曲率、密度等因素對(duì)邊緣晶格點(diǎn)的影響，動(dòng)態(tài)確定邊緣晶格點(diǎn)之間的虛擬彈簧對(duì)應(yīng)的彈簧剛度系數(shù)與阻尼系數(shù)，通過(guò)計(jì)算每個(gè)邊緣晶格點(diǎn)受的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種可控制的三維模型生成方法及系統(tǒng)。方法包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用。數(shù)據(jù)處理包括對(duì)三維模型進(jìn)行多尺度點(diǎn)云采樣，從高到低分為三個(gè)層次，以捕捉模型輪廓特征；同時(shí)統(tǒng)計(jì)模型的長(zhǎng)、寬、高，量化為長(zhǎng)方體并采樣為8維稀疏點(diǎn)云，作為條件輸...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于多視角的三維模型生成方法及系統(tǒng)。方法包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用。數(shù)據(jù)處理包括對(duì)三維模型進(jìn)行渲染，生成6個(gè)不同角度的RGB圖片，并采用隨機(jī)燈光變量以增加場(chǎng)景多樣性，同時(shí)渲染對(duì)應(yīng)的深度圖和法線圖。模型訓(xùn)練包括基于擴(kuò)散模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出一種多模態(tài)圖像融合的畜類肉品三維重建方法及裝置，其三維重建方法包括：使用多種模態(tài)的圖像數(shù)據(jù)采集設(shè)備，采集畜類肉品的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；將該結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配對(duì)準(zhǔn)及融合，生成該畜類肉品的體數(shù)據(jù)；使用重建模型通過(guò)該體數(shù)據(jù)，生成該畜類肉品的三維模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)驅(qū)動(dòng)的游戲3D美術(shù)資源風(fēng)格化生成方法，涉及人工智能與游戲開發(fā)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：S1、獲取多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)：接收并解析用戶輸入的多種組合數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括但不限于描述角色和場(chǎng)景的自然語(yǔ)言文本、2D概念原畫、參考美術(shù)風(fēng)格...
								
            
							
            
							
						
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