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          • 本發(fā)明公開了一種基于長短時(shí)保留預(yù)測軌跡的軌跡管理方法,涉及3D多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,包括:S1、在基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)檢測的3D多目標(biāo)跟蹤中,對于輸入的當(dāng)前幀檢測目標(biāo),使用3D卡爾曼濾波算法得到預(yù)測軌跡;S2、通過軌跡管理模塊進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配,若匹配成功,則...
          • 本發(fā)明提供了一種超聲圖像血管檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:獲取超聲血管圖像并進(jìn)行預(yù)處理;確定不同尺度下超聲血管圖像的局部方向場主特征向量;構(gòu)建不同尺度下的方向自適應(yīng)的雙線結(jié)構(gòu)核;獲得血管增強(qiáng)圖像;基于血管增強(qiáng)圖像獲得血管檢測結(jié)果。本發(fā)...
          • 本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種焦油處理用廢氣泄漏檢測方法,包括:獲取每個(gè)監(jiān)測區(qū)域在廢氣疑似泄露時(shí)刻下的若干張廢氣監(jiān)測圖像,從每張廢氣監(jiān)測圖像中分割出若干個(gè)氣體區(qū)域,獲取每個(gè)氣體區(qū)域經(jīng)過圖像去霧后的去氣體區(qū)域,根據(jù)每張廢氣監(jiān)測圖...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的GIS設(shè)備紅外目標(biāo)故障分析方法及系統(tǒng),方法包括:通過C2f_SimAM模塊與SCConv模塊增強(qiáng)YOLOv8模型的特征提取能力,有效改善復(fù)雜背景下GIS設(shè)備的小目標(biāo)檢測精度;其次,利用DSDC?ASPP模塊與N...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提出了基于圖像處理的鉆井裝備磨損狀態(tài)量化評估方法,包括:采集若干PDC鉆頭使用過程中的各組PDC鉆頭圖像,記錄多種鉆頭結(jié)構(gòu)特性的數(shù)據(jù),以及多種地層結(jié)構(gòu)參數(shù)的參數(shù)數(shù)據(jù);量化各鉆頭結(jié)構(gòu)特性的地層關(guān)聯(lián)程度;劃分得到各鉆...
          • 本申請涉及一種眾源地理視頻數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和三維重建方法、裝置和設(shè)備。所述方法包括:獲取待處理視頻幀序列;待處理視頻幀序列是通過對眾源地理視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到的;構(gòu)建視頻質(zhì)量評估網(wǎng)絡(luò);視頻質(zhì)量評估網(wǎng)絡(luò)包括預(yù)訓(xùn)練的動(dòng)態(tài)物體檢測模塊、鏡頭轉(zhuǎn)換檢測...
          • 本發(fā)明公開了用于腫瘤放療的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法,涉及腫瘤數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該用于腫瘤放療的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法,包括以下步驟:S1,獲取腫瘤圖像數(shù)據(jù),對腫瘤圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;S2,構(gòu)建表面狀態(tài)特征圖和邊緣增強(qiáng)圖,進(jìn)行初步腫瘤位置預(yù)測,評估初步...
          • 本發(fā)明公開了一種應(yīng)用于網(wǎng)架結(jié)構(gòu)圓鋼管桿件的撓度非接觸檢測方法,本發(fā)明涉及鋼管桿架技術(shù)領(lǐng)域。該方法步驟包括:通過激光掃描儀獲取網(wǎng)架結(jié)構(gòu)點(diǎn)云數(shù)據(jù),經(jīng)體素劃分與密度分析篩選得出高密度體素;對高密度體素進(jìn)行球面擬合,根據(jù)球面擬合差異值提取空間球形錨...
          • 本申請實(shí)施例提供了一種焊接產(chǎn)品質(zhì)量檢測方法、裝置及品檢設(shè)備。該方法應(yīng)用于品檢設(shè)備,品檢設(shè)備中存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)圖像及焊接缺陷特征描述信息庫;標(biāo)準(zhǔn)圖像對應(yīng)焊接產(chǎn)品的預(yù)設(shè)合格形態(tài),標(biāo)準(zhǔn)圖像中包括多個(gè)焊點(diǎn),每一焊點(diǎn)設(shè)置有缺陷標(biāo)識(shí),用于表征該焊點(diǎn)出現(xiàn)特定焊接...
          • 本發(fā)明公開一種視頻圖像的處理方法、設(shè)備及裝置,該方法包括:依次接收視頻圖像,針對視頻圖像中的每個(gè)第一像素塊,基于與第一像素塊對應(yīng)的第一抖動(dòng)矩陣,將第一像素塊中位于中心位置處的目標(biāo)像素點(diǎn)的能量分散到第一像素塊中其他位置處的像素點(diǎn)上,得到第一目...
          • 本發(fā)明公開了一種核醫(yī)學(xué)顯像圖像中偽影區(qū)域識(shí)別與處理方法,涉及醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域。包括有:S1:獲取PET動(dòng)態(tài)圖像序列、CT雙能譜圖像和呼吸運(yùn)動(dòng)監(jiān)測信號(hào),生成配準(zhǔn)質(zhì)量圖譜;S2:將PET動(dòng)態(tài)圖像序列和CT圖像進(jìn)行結(jié)合,獲取PET動(dòng)態(tài)圖像序列...
          • 本申請涉及一種基于循環(huán)解耦模型的高光譜圖像復(fù)原方法及裝置。所述方法包括:根據(jù)預(yù)先引入的可描述因子構(gòu)建高光譜圖像混合退化數(shù)學(xué)模型;利用高光譜圖像混合退化數(shù)學(xué)模型推演出多個(gè)求解目標(biāo);構(gòu)建具有循環(huán)解耦結(jié)構(gòu)的高光譜圖像復(fù)原網(wǎng)絡(luò),基于多個(gè)求解目標(biāo)設(shè)計(jì)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)面修復(fù)效果預(yù)測方法,S1.生成標(biāo)準(zhǔn)化面部小創(chuàng)口圖像數(shù)據(jù)集;S2.得到預(yù)處理后的面部小創(chuàng)口圖像數(shù)據(jù);S3.形成具有明確創(chuàng)口區(qū)域標(biāo)識(shí)的特征圖像數(shù)據(jù);S4.基于特征圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建輕結(jié)構(gòu)Pix2Pix生成對抗網(wǎng)絡(luò);...
          • 本申請涉及一種用于暗可見光和紅外圖像融合方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。所述方法包括通過對樣本圖像對進(jìn)行處理生成新樣本圖像對,將兩組圖像對輸入至光照解耦網(wǎng)絡(luò)中得到紅外圖像、光照圖像以及可見場景圖像特征,并分別根據(jù)這些特征得到對應(yīng)的重構(gòu)圖像,將紅外圖...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于成像多尺度分析的圖像處理方法和系統(tǒng),包括如下步驟:基于多尺度圖像歷史存儲(chǔ)信息對不同成像設(shè)備進(jìn)行非均勻性檢測,依據(jù)檢測結(jié)果對不同成像設(shè)備進(jìn)行調(diào)整得到均勻性調(diào)整后的成像設(shè)備;利用調(diào)整后成像設(shè)備采集原始多...
          • 本發(fā)明公開了一種基于稀疏編碼的創(chuàng)面影像增強(qiáng)方法,包括如下步驟:S1.形成標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)面圖像;S2.將標(biāo)準(zhǔn)化創(chuàng)面圖像劃分為多個(gè)固定尺寸的創(chuàng)面圖像子塊,形成局部創(chuàng)面圖像塊集合;S3.獲得各創(chuàng)面圖像子塊的稀疏表達(dá)系數(shù);S4.根據(jù)各創(chuàng)面圖像子塊的稀疏表...
          • 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種基于FPGA的水下圖像識(shí)別CNN高能效計(jì)算系統(tǒng),設(shè)有計(jì)算引擎、重量化單元、反量化單元。計(jì)算引擎通過設(shè)置深度優(yōu)先的逐塊卷積單元,以采用深度優(yōu)先和逐塊處理方法,同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),執(zhí)行卷積運(yùn)算。重量化單...
          • 本發(fā)明涉及財(cái)產(chǎn)管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種財(cái)產(chǎn)清點(diǎn)的公證方法,包括以下步驟,獲取清點(diǎn)編號(hào)時(shí)間戳區(qū)域及物品索引生成責(zé)任鏈,排序數(shù)據(jù)設(shè)定責(zé)任指標(biāo),生成序列數(shù)據(jù),哈希生成指紋并綁定編號(hào),超時(shí)標(biāo)記異常,獲取日志比對一致性與完成率評分分類風(fēng)險(xiǎn),回溯計(jì)算影...
          • 本發(fā)明公開一種基于多元異質(zhì)數(shù)據(jù)票務(wù)收入清分的方法,涉及票務(wù)系統(tǒng)分成方法領(lǐng)域。該基于多元異質(zhì)數(shù)據(jù)票務(wù)收入清分的方法,通過建立清分規(guī)則模型,對各個(gè)參與方的貢獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行設(shè)計(jì)為貢獻(xiàn)因子,實(shí)現(xiàn)在合同約定的基礎(chǔ)分成比例前提下,根據(jù)各個(gè)參與方在其負(fù)責(zé)的貢...
          • 本發(fā)明提出基于大語言模型的客戶風(fēng)險(xiǎn)智能評估系統(tǒng)及方法,涉及風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)領(lǐng)域,方法包括獲取客戶的多模態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,提取結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化特征;構(gòu)建分層風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)體系,并通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生成式模型實(shí)現(xiàn)知識(shí)體系的自適應(yīng)演化;構(gòu)建初始負(fù)樣本庫,結(jié)...
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