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								      本申請公開了一種聯(lián)合RGB和TOF的深度圖像生成方法、裝置、設備及介質，所述方法包括獲取同步拍攝的RGB圖像和TOF圖像，并對所述RGB圖像進行深度估計以得到偽深度圖；根據(jù)所述偽深度圖將所述TOF圖像填充為稠密圖像；計算所述偽深度圖的深度梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N竣工圖與遙感影像地理配準方法、裝置、設備及存儲介質。涉及地理信息領域。該方法包括：獲取待配準的竣工圖和包含地理信息的遙感衛(wèi)星影像；對竣工圖和遙感衛(wèi)星影像分別進行預處理；將預處理后的竣工圖和預處理后的遙感衛(wèi)星影像進行多模態(tài)圖像匹...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于文本背景感知增強的小樣本工業(yè)缺陷圖像分割方法、系統(tǒng)及存儲介質，包括：根據(jù)工業(yè)缺陷圖像集構建對應支持?查詢對；建立文本背景感知增強模型；利用全部支持?查詢對訓練文本背景感知增強模型；將待分割的查詢圖像、對應支持圖像和掩碼標...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于邊緣檢測的LED球幕顯示插值方法。屬于LED球幕顯示技術領域。解決了現(xiàn)有的均勻抽點技術沒有解決圖像信息缺失的技術問題。所述方法包括如下步驟：S1、提取輸入圖像在四個方向，即0°、45°、90°和135°方向上的像素強度變化量，并生成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種融合自監(jiān)督語義引導與條件調制機制的圖像分割方法及其系統(tǒng)。本發(fā)明通過將二維圖像輸入至訓練好的擴散分割網(wǎng)絡，實現(xiàn)對圖像的分割。在主干路徑中引入雙通道的條件調制機制，將時間嵌入映射為系數(shù)調控特征演化，將條件路徑提取的語義先驗信息映射...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種缺失模態(tài)腦腫瘤圖像分割方法、裝置、設備、介質及產品，屬于圖像分割技術領域，構建知識蒸餾模型架構，知識蒸餾模型架構包括教師網(wǎng)絡和學生網(wǎng)絡，學生網(wǎng)絡包括至少一特征重建模塊，特征重建模塊用于基于不同模態(tài)的腦腫瘤圖像之間的語義關聯(lián)性重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于汽車制造工業(yè)自動化檢測領域，具體涉及一種汽車底盤托板定位銷狀態(tài)的檢測方法，包括，S1、獲取多張汽車底盤托板的局部圖像將其調整拼接成完整的汽車底盤托板圖像；S2、對相機采集的圖像進行預處理；S3、通過圖像訓練模型，獲取合格的待檢測定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種晶圓缺陷檢測方法及相關設備，涉及數(shù)據(jù)處理技術領域，包括：響應于晶圓缺陷檢測指令，接收相機采集相應晶圓的預設第一分辨率圖像，基于CPU?GPU協(xié)同計算策略，并行處理所述預設第一分辨率圖像，以確定所述預設第一分辨率圖像對應的二值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種用于海波管加工的管壁缺陷檢測方法。包括：獲取海波管的表面圖像內像素點的灰度值；對于表面圖像內像素點中的目標像素點，確定目標像素點的參考區(qū)域的紋理復雜度；利用邊緣檢測對表面圖像進行識別，得到表面圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種地圖印刷品質量檢測方法及系統(tǒng)，其方法包括：對所有灰度圖進行分區(qū)；根據(jù)目標灰度圖中各區(qū)域與標準灰度圖中對應區(qū)域的差分表現(xiàn)，獲取目標灰度圖中各區(qū)域的第一完整度；根據(jù)目標灰度圖中各區(qū)域與鄰域區(qū)域的關聯(lián)地圖結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像增強技術領域，具體涉及一種密封件檢測用圖像增強方法，其方法包括：采集密封件圖像，根據(jù)圖像中像素點灰度值的分布獲取每個灰度級的分布突出程度；根據(jù)灰度級的分布突出程度確定線性灰度變換的分段點，并通過分段點對灰度級進行分段；根據(jù)每個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于AI身份認證的輪胎全生命周期管理系統(tǒng)及方法，屬于輪胎數(shù)據(jù)管理技術領域，具體包括：向輪胎側面投射格雷碼并采集變形條紋圖像，重建三角網(wǎng)格曲面，篩選異常頂點并生成異常頂點集，對異常頂點集執(zhí)行形態(tài)學閉合操作輸出異常區(qū)域坐標；采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像采集與處理技術領域，尤其涉及一種基于圖像邊緣噪聲特征的圖像分類降噪方法。該降噪方法以中值濾波方法實現(xiàn)了濾波處理；以保護圖像邊緣為目標，對圖像邊緣區(qū)域細分，對邊緣點和弱噪點通過判別其邊緣方向并分八個方向依據(jù)灰度梯度大小完成降噪，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，尤其涉及一種基于機器視覺的監(jiān)控圖像增強方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：以監(jiān)控視頻流圖像幀中的像素點為中心獲取該像素點的局部范圍；根據(jù)像素點與對應的局部范圍中其他像素點之間的距離和灰度差異，得到該像素點的噪聲指標，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，具體公開了一種模擬多曝光圖像融合的單幅低照度圖像增強方法。該方法包括：對單幅低照度輸入圖像進行非線性變換，生成包含參考幀及多幀非參考幀的虛擬曝光序列；將虛擬曝光序列輸入VMEIF?Net網(wǎng)絡，通過多分支特征編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種用于焦油渣處理設備的監(jiān)控視頻增強方法，包括：獲取焦油渣處理設備內監(jiān)控視頻的多個視頻幀；對多個視頻幀分別進行視頻幀增強處理，獲取多個增強視頻幀；基于多個增強視頻幀，獲取監(jiān)控視頻的增強視頻；對每個視頻幀進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種基于自監(jiān)督學習的多模態(tài)圖像補全方法，包括：制作多模態(tài)數(shù)據(jù)集，針對同一場景圖像，選定其中一個模態(tài)的圖像作為源圖像，另一模態(tài)的圖像為目標圖像；通過提取最大內接矩形進行拼接裁剪的方法獲得兩個模態(tài)的真值圖像對...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于風光水多源數(shù)據(jù)融合的智能供水管理系統(tǒng)及方法，涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術領域。該系統(tǒng)包括時間對齊偏差量化模塊、時間對齊調控模塊、數(shù)據(jù)融合及時性響應量化模塊和及時性響應調控模塊。本發(fā)明通過量化多源數(shù)據(jù)時間參數(shù)得到時間對齊偏差量化結果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了養(yǎng)殖魚類患病及生長趨勢聯(lián)合預測與評估方法，涉及智能化水產養(yǎng)殖技術領域，采集水質數(shù)據(jù)以及魚類生長健康狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進行歸一化與標準化處理；基于預處理后的數(shù)據(jù)，提取特征變量。本發(fā)明通過構建融合LSTM與軟注意力機制的多任務學習模型，能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程造價管理技術領域，公開了一種工程造價動態(tài)管理方法。該方法在歷史造價數(shù)據(jù)庫中標記數(shù)據(jù)更新節(jié)點的時間戳，提取時間戳前后指定區(qū)間內各分項工程的消耗量指標，構建成本動態(tài)關聯(lián)的消耗量特征集；將消耗量特征集輸入優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡，經(jīng)時序對比分析...
								
            
							
            
							
						
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