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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本公開涉及一種圖像增強方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：將待處理圖像輸入圖像增強模型中的第一卷積模塊得到淺層特征；將淺層特征輸入變換模塊得到深層特征；將深層特征輸入第二卷積模塊得到增強后的目標(biāo)圖像；特征變換具體包括：將淺層特征輸入自注...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)YOLOv5的ADSS光纜電腐蝕檢測的方法，包括：建立電腐蝕數(shù)據(jù)集、建立和改進(jìn)YOLOv5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練、投入實際檢測等步驟。本發(fā)明提供的一種基于改進(jìn)YOLOv5的ADSS光纜電腐蝕檢測的方法，根...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種位置校準(zhǔn)方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及自動控制技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過對目標(biāo)空間對應(yīng)的第一圖像進(jìn)行圖像識別，得到目標(biāo)位置，即目標(biāo)空間對應(yīng)的第一邊界坐標(biāo)和第一朝向角度，并對目標(biāo)物對應(yīng)的第二圖像進(jìn)行圖像識別，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      一種位姿獲取方法及裝置、顯示系統(tǒng)、存儲介質(zhì)和計算機程序，方法包括：獲取當(dāng)前幀時刻的第一位姿數(shù)據(jù)，第一位姿數(shù)據(jù)用于表示固定在可移動設(shè)備上的第一標(biāo)記物在參考坐標(biāo)系下的位姿；基于第一位姿數(shù)據(jù)以及第一相對位姿數(shù)據(jù)，獲取可移動設(shè)備在參考坐標(biāo)系下的第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種多目相機的標(biāo)定方法、多目相機的取景方法及裝置，其標(biāo)定方法包括：獲取待標(biāo)定設(shè)備的主攝畫面和至少一個副攝畫面；基于所述主攝畫面和各所述副攝畫面的多個特征點進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，得到標(biāo)定參數(shù)，所述標(biāo)定參數(shù)包括：所述主攝畫面到各所述副攝畫面的...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供參數(shù)標(biāo)定方法，其中所述參數(shù)標(biāo)定方法包括：獲取待標(biāo)定相機的相機圖像，并確定所述待標(biāo)定相機的待調(diào)整相機參數(shù)；基于所述待調(diào)整相機參數(shù)生成渲染色彩圖像和渲染像素坐標(biāo)圖像；根據(jù)所述相機圖像、所述渲染色彩圖像和所述渲染像素坐標(biāo)圖像計算...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供一種圖像重建方法和系統(tǒng)，該方法包括獲取目標(biāo)對象的第一醫(yī)學(xué)圖像；基于第一醫(yī)學(xué)圖像，生成N個模型輸入，N為大于1的正整數(shù)，每個模型輸入包括至少一張輸入圖像，每張輸入圖像為第一醫(yī)學(xué)圖像或第一醫(yī)學(xué)圖像的一部分；利用圖像處理模型對多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種目標(biāo)角色動作3D序列優(yōu)化方法和電子設(shè)備，所述方法包括：對源骨架動作序列進(jìn)行骨架層面的重定向，得到目標(biāo)骨架動作序列；通過源骨架動作序列驅(qū)動源角色形象得到源角色動作3D序列，通過目標(biāo)骨架動作序列驅(qū)動目標(biāo)角色形象得到目標(biāo)角色動作3...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種數(shù)字孿生模型的構(gòu)建方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域；方法包括獲取待構(gòu)建數(shù)字孿生模型的待構(gòu)建場景的需求文檔；將需求文檔輸入至預(yù)訓(xùn)練的大語言模型；預(yù)訓(xùn)練的大語言模型用于分析需求文檔，基于分析結(jié)果調(diào)用構(gòu)建待構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種坳陷盆地的原型盆地恢復(fù)及構(gòu)造古地理圖編制方法，屬于石油勘探開發(fā)研究技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明以待恢復(fù)盆地現(xiàn)今的殘余地層厚度圖為基礎(chǔ)，通過地層的剝蝕量恢復(fù)和縮短量恢復(fù)，得到地層縮短量擴展后的原始地層等厚線圖，并與巖相資料結(jié)合，補充周緣大...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開屬于頁巖氣勘探開發(fā)領(lǐng)域，公開了一種基于水平井的三維地層建模方法和裝置，方法包括提取水平井鉆遇地質(zhì)小層層面信息；基于所述層面信息進(jìn)行網(wǎng)格構(gòu)建和資料點抽稀；對各個層面的所述網(wǎng)格的數(shù)據(jù)點基于空間趨勢面進(jìn)行擬合，得到地層層面數(shù)據(jù)；將所述地層層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種季節(jié)性無固定河道砂體識別與分類方法及裝置，屬于油氣勘探技術(shù)領(lǐng)域。結(jié)合氣候環(huán)境以及物源供給條件分析明確河道類型；古地貌背景分析確定各類河道展布規(guī)律；層序地層劃分建立等時格架約束河道識別；井震聯(lián)合標(biāo)定判識不同類型河道特征；針對性地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于攝像頭識別及UWB室內(nèi)定位技術(shù)的工牌冒用識別方法，包括，在指定區(qū)域內(nèi)部署攝像頭和UWB定位系統(tǒng)；通過攝像頭對人臉進(jìn)行識別，生成人臉識別結(jié)果集；通過UWB定位系統(tǒng)對人員進(jìn)行定位，生成人員定位標(biāo)簽集；比較計算在特定時間內(nèi)人員定位標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提出了一種圖像處理方法、裝置及設(shè)備、可讀存儲介質(zhì)、程序產(chǎn)品，可應(yīng)用于人工智能、圖像分類等領(lǐng)域，方法包括：提取待處理圖像包括的多個待分類對象中各個待分類對象的對象特征；對第一對象特征與第二對象特征進(jìn)行特征交叉處理，得到第一對象特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)岢鲆环N模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取初始點云數(shù)據(jù)；從點云增強算法集合中確定一個或多個目標(biāo)點云增強算法，其中點云增強算法集合包括多個候選的點云增強算法；基于目標(biāo)點云增強算法對初始點云數(shù)據(jù)進(jìn)行增強，得到增強點...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于改進(jìn)的HRNet的數(shù)字圖像篡改檢測方法，結(jié)合多尺度的特征提取結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了對局部區(qū)域篡改進(jìn)行高精度的檢測和定位。本發(fā)明通過改進(jìn)的注意力融合模塊來提高模型對來自RGB流和SRM噪聲流中與篡改相關(guān)區(qū)域的識別能力。然后通過一個基...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種建筑物樓高提取方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，通過目標(biāo)區(qū)域的數(shù)字高程模型以及數(shù)字正射影像，對所述目標(biāo)區(qū)域的遙感衛(wèi)星影像進(jìn)行匹配定位；然后通過所述數(shù)字高程模型，獲取所述目標(biāo)區(qū)域中目標(biāo)建筑物的底部高程；根據(jù)所述底部高程，將數(shù)字...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于識別車道線的圖像標(biāo)注方法、裝置及存儲介質(zhì)，其中方法包括獲取并篩選車道線圖像數(shù)據(jù)；采用多尺度圖像分割與標(biāo)注方法，將車道線圖像分解為不同尺度的子圖像，并對每個子圖像進(jìn)行獨立的車道線標(biāo)注；采用語義關(guān)聯(lián)標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種路面標(biāo)識檢測分割方法及存儲介質(zhì)，本發(fā)明包括四個部分：路面標(biāo)識語義分割網(wǎng)絡(luò)、車道線實例檢測網(wǎng)絡(luò)、融合網(wǎng)絡(luò)和后處理過程。其中，路面標(biāo)識語義分割算法；車道線實例檢測算法完成對道路場景下車道線的實例檢測和車道線的分類任務(wù)；融合網(wǎng)絡(luò)主...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于視覺信號感知3D場景信息的識別系統(tǒng)，包括：圖片獲取模塊、圖片處理模塊、運算模塊、數(shù)據(jù)匯總模塊、以及輸出模塊，其中，圖片獲取模塊用于獲取目標(biāo)圖片，圖片處理模塊用于對目標(biāo)圖片進(jìn)行處理，輸出處理結(jié)果，運算模塊用于基于處理結(jié)果進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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