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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人臉識別提高手勢跟蹤準確度的方法，所述方法包括以下步驟：S0、開始；S1、獲取圖像；S2、人臉識別；S3、手勢跟蹤；S4、手勢識別；S5、判斷是否結(jié)束：如果是，則結(jié)束整個流程；如果否，則返回步驟S1。提出使用人臉識別的結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于人臉識別的防撞臉的方法，包括：S1，通過圖像捕獲，進行人臉檢測、人臉關(guān)鍵點檢測、人臉特征提取，獲取人臉的五個角度：正臉、左側(cè)臉、右側(cè)臉、抬頭和低頭的特征向量；S2，特征歸一化：特征歸一化針對的是5個人臉特征向量；存儲歸一化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種文字角度矯正的方法，包括：S1，攝像頭獲取輸入圖像；S2，將采集的圖像送入文字偵測模型，進行文字偵測，通過模型得到圖像中文本分布的熱圖；S3，分別得到熱圖的各個連通域，并且通過分段方式獲取連通域的每個段分段外廓；以此獲取整個連...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供了一種視頻處理方法、模型訓練方法、相應的裝置和電子設(shè)備，涉及人工智能、計算機視覺、自然語言處理、機器學習、云技術(shù)、大數(shù)據(jù)、交通等領(lǐng)域。該方法通過訓練好的視頻特征編碼器，提取待處理視頻的目標視頻特征，并通過訓練好的視頻特征維度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種訓練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法、表情系數(shù)提取方法，該方法包括：先獲取表情系數(shù)采集序列和至少兩個圖像采集序列；再依據(jù)該表情系數(shù)采集序列和該至少兩個圖像采集序列，構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)，以便后續(xù)能夠基于該訓練數(shù)據(jù)進行模型更新處理，并利用更新后的模型進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的文生圖模型訓練方法、圖像生成方法、裝置、電子設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，可應用于云技術(shù)、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等各種場景；方法包括：獲取第一樣本圖像；對第一樣本圖像進行圖像特征提取處理，得到...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種芯片封裝焊球質(zhì)量預警方法和系統(tǒng)，芯片封裝焊球質(zhì)量預警方法，包括以下步驟：步驟1、在芯片封裝測試過程中，收集測試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的功能測試數(shù)據(jù)和封裝焊球質(zhì)量數(shù)據(jù)；步驟2、對測試夾具HiFix的尺寸數(shù)據(jù)以及芯片的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種納米孔過孔事件的檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，所述方法包括：獲取納米孔的待檢測數(shù)據(jù)；對所述待檢測數(shù)據(jù)進行預處理，得到所述待檢測數(shù)據(jù)對應的待檢測圖像；將所述待檢測圖像輸入至預先訓練好的過孔預測模型進行過孔分類識別，...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供圖像生成方法，其中圖像生成方法包括：獲取目標音頻和所述目標音頻對應的初始圖像，以及與所述目標音頻關(guān)聯(lián)的參考視頻；將所述目標音頻和所述參考視頻輸入至圖像生成模型，獲得所述目標音頻對應的至少一個目標圖像，其中，至少一個目標圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N游戲的渲染方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，通過終端設(shè)備提供圖形用戶界面，圖形用戶界面中顯示有虛擬場景，該渲染方法包括：獲取在基于物理的渲染流程中待優(yōu)化的目標環(huán)節(jié)對應的原始色彩變換函數(shù)；對原始色彩變換函數(shù)在設(shè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種虛實結(jié)合標定方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。本申請實施例提供的技術(shù)方案通過根據(jù)攝像頭的第一內(nèi)參矩陣、靶心世界坐標、多個特征點的特征點世界坐標、靶心在增強現(xiàn)實設(shè)備的透視視野的不同位置下的多個觀察圖像和定位標識與靶心對應時的多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于超聲的實時腹直肌分割和3D重建方法，屬于醫(yī)療成像技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的方案，在正式掃描前，通過超聲探頭設(shè)置三維重建的邊界，提前建立空的三維矩陣；通過超聲探頭對患者的左右腹直肌區(qū)域分別進行掃描，通過空間位置傳感器記錄每一張二維...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N圖像檢測方法及存儲介質(zhì)，涉及深度學習領(lǐng)域，該方法包括：獲取查詢圖像以及一個或多個提示信息對，每個提示信息對包括一個提示圖像、以及該提示圖像對應的提示真值；一個或多個提示信息對用于提示執(zhí)行檢測任務(wù)的種類為第一檢測任務(wù)；提示真值用...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明實施例提供電池表面的缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，其中所述電池表面的缺陷檢測方法包括：獲取深度傳感器采集的待測電池表面的深度圖；根據(jù)所述深度圖中各像素點的深度值，確定參考深度值；基于所述各像素點的深度值與所述參考深度值之間...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開是關(guān)于一種圖像處理方法、圖像處理裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取拍攝設(shè)備拍攝的待處理圖像和所述拍攝設(shè)備在拍攝所述待處理圖像時的運動路徑；基于所述待處理圖像確定圖像內(nèi)容路徑；基于融合比例對所述運動路徑和所述圖像內(nèi)容路徑進行融...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實施例提供模型部署策略確定方法、模型部署方法、計算設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，其中模型部署策略確定方法包括：確定任務(wù)處理模型的模型屬性信息、以及任務(wù)處理模型關(guān)聯(lián)的第二處理器的設(shè)備屬性信息，其中，任務(wù)處理模型部署于任務(wù)處理設(shè)備，任...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種關(guān)于房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)重建方法包括以下步驟：獲取房產(chǎn)AIGC大數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復值，提取有價值的特征；對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行抽樣；使用機器學習方法對數(shù)據(jù)進行建模和訓練；采用數(shù)據(jù)質(zhì)量控制機制，監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于AIGC技術(shù)的房產(chǎn)訊息大數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：收集房產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用AIGC技術(shù)分析多維度數(shù)據(jù)，提取有價值的特征，使用機器學習算法，建立房價預測模型，利用AIGC技術(shù)進行圖計算，揭示不同地區(qū)、房產(chǎn)市場之間的關(guān)聯(lián)和影響，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于用戶數(shù)據(jù)的產(chǎn)品推薦方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。包括：接收創(chuàng)建初始畫布請求，請求中攜帶用戶信息；在初始畫布中生成用戶選定的判斷組件；根據(jù)判斷組件對用戶信息進行篩選，得到用戶的屬性信息和用戶的操作行為信息；在判斷組件的基礎(chǔ)上生成數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N信息推薦方法、裝置、電子設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品，至少應用于人工智能或信息推薦領(lǐng)域，其中，方法包括：獲取推薦內(nèi)容序列對應的多個廣告槽位的增量屬性特征，以及每一候選廣告信息的第一預估交互概率；對廣告槽位的增量屬...
								
            
							
            
							
						
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