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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種超分模型的生成方法、圖像超分方法及相關(guān)設(shè)備，屬于深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域。其中超分模型的生成方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及初始的圖像超分網(wǎng)絡(luò)模型；其中，初始的圖像超分網(wǎng)絡(luò)模型基于過度參數(shù)化的行列卷積模塊搭建得到；采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)初...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及紅外圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于融合小波去噪的紅外拼接圖像多尺度增強(qiáng)方法。包括：S1：獲取原始紅外拼接圖像，利用對(duì)原始紅外拼接圖像的處理結(jié)果構(gòu)建Gaussian圖像金字塔；S2：構(gòu)建Laplacian圖像金字塔；S3：對(duì)La...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種圖像增強(qiáng)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：將待處理圖像輸入圖像增強(qiáng)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(qiáng)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(cè)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(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練、投入實(shí)際檢測(cè)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(cè)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(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及自動(dòng)控制技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過對(duì)目標(biāo)空間對(duì)應(yīng)的第一圖像進(jìn)行圖像識(shí)別，得到目標(biāo)位置，即目標(biāo)空間對(duì)應(yīng)的第一邊界坐標(biāo)和第一朝向角度，并對(duì)目標(biāo)物對(duì)應(yīng)的第二圖像進(jìn)行圖像識(shí)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(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序，方法包括：獲取當(dāng)前幀時(shí)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(dòng)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(duì)位姿數(shù)據(jù)，獲取可移動(dòng)設(shè)備在參考坐標(biāo)系下的第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種多目相機(jī)的標(biāo)定方法、多目相機(jī)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(gè)副攝畫面；基于所述主攝畫面和各所述副攝畫面的多個(gè)特征點(diǎn)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(shí)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(jī)的相機(jī)圖像，并確定所述待標(biāo)定相機(jī)的待調(diào)整相機(jī)參數(shù)；基于所述待調(diào)整相機(jī)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(jī)圖像、所述渲染色彩圖像和所述渲染像素坐標(biāo)圖像計(jì)算...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)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(duì)象的第一醫(yī)學(xué)圖像；基于第一醫(yī)學(xué)圖像，生成N個(gè)模型輸入，N為大于1的正整數(shù)，每個(gè)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(duì)多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種目標(biāo)角色動(dòng)作3D序列優(yōu)化方法和電子設(shè)備，所述方法包括：對(duì)源骨架動(dòng)作序列進(jìn)行骨架層面的重定向，得到目標(biāo)骨架動(dòng)作序列；通過源骨架動(dòng)作序列驅(qū)動(dòng)源角色形象得到源角色動(dòng)作3D序列，通過目標(biāo)骨架動(dòng)作序列驅(qū)動(dòng)目標(biāo)角色形象得到目標(biāo)角色動(dòng)作3...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種數(shù)字孿生模型的構(gòu)建方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)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(chǎng)景的需求文檔；將需求文檔輸入至預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)言模型；預(yù)訓(xùn)練的大語(yǔ)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(kuò)展后的原始地層等厚線圖，并與巖相資料結(jié)合，補(bǔ)充周緣大...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開屬于頁(yè)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(diǎn)抽稀；對(duì)各個(gè)層面的所述網(wǎng)格的數(shù)據(jù)點(diǎn)基于空間趨勢(shì)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(shí)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(shí)格架約束河道識(shí)別；井震聯(lián)合標(biāo)定判識(shí)不同類型河道特征；針對(duì)性地...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于攝像頭識(shí)別及UWB室內(nèi)定位技術(shù)的工牌冒用識(shí)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(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別，生成人臉識(shí)別結(jié)果集；通過UWB定位系統(tǒng)對(duì)人員進(jìn)行定位，生成人員定位標(biāo)簽集；比較計(jì)算在特定時(shí)間內(nèi)人員定位標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提出了一種圖像處理方法、裝置及設(shè)備、可讀存儲(chǔ)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(gè)待分類對(duì)象中各個(gè)待分類對(duì)象的對(duì)象特征；對(duì)第一對(duì)象特征與第二對(duì)象特征進(jìn)行特征交叉處理，得到第一對(duì)象特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N模型的訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)；從點(diǎn)云增強(qiáng)算法集合中確定一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)點(diǎn)云增強(qiáng)算法，其中點(diǎn)云增強(qiáng)算法集合包括多個(gè)候選的點(diǎn)云增強(qiáng)算法；基于目標(biāo)點(diǎn)云增強(qiáng)算法對(duì)初始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，得到增強(qiáng)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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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(cè)方法，結(jié)合多尺度的特征提取結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)局部區(qū)域篡改進(jìn)行高精度的檢測(cè)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(duì)來自RGB流和SRM噪聲流中與篡改相關(guān)區(qū)域的識(shí)別能力。然后通過一個(gè)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(duì)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(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于識(shí)別車道線的圖像標(biāo)注方法、裝置及存儲(chǔ)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(duì)每個(gè)子圖像進(jìn)行獨(dú)立的車道線標(biāo)注；采用語(yǔ)義關(guān)聯(lián)標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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