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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于RT?DETR改進(jìn)的輕量化糖尿病視網(wǎng)膜眼底圖像小目標(biāo)檢測(cè)方法，所述檢測(cè)方法包括如下步驟：步驟一、構(gòu)建糖尿病視網(wǎng)膜眼底圖像小目標(biāo)檢測(cè)模型；步驟二、獲取待檢測(cè)的眼底圖像，并將所述眼底圖像進(jìn)行預(yù)處理；步驟三、使用預(yù)訓(xùn)練集訓(xùn)練優(yōu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了模型訓(xùn)練方法、模型應(yīng)用方法和相關(guān)裝置，可以在模型中設(shè)置參數(shù)確定部分和圖像處理部分，在對(duì)目標(biāo)樣本部位圖像進(jìn)行部位替換的過(guò)程中，參數(shù)確定部分可以根據(jù)包括替換后目標(biāo)部位的目標(biāo)部位圖像確定第一圖像處理參數(shù)對(duì)應(yīng)的參數(shù)值，圖像處理模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)一種圖像信息提取方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備。本發(fā)明實(shí)施例可應(yīng)用于云技術(shù)。通過(guò)獲取輸入圖像中每個(gè)實(shí)體對(duì)應(yīng)的實(shí)體特征以及每個(gè)實(shí)體在輸入圖像中的空間特征；將每個(gè)實(shí)體特征和相應(yīng)的空間特征輸入到訓(xùn)練后的編碼模型中，得到每個(gè)實(shí)體對(duì)應(yīng)的注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種書(shū)寫(xiě)內(nèi)容關(guān)系提取方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取顯示界面中書(shū)寫(xiě)內(nèi)容的書(shū)寫(xiě)軌跡數(shù)據(jù)；將書(shū)寫(xiě)軌跡數(shù)據(jù)輸入至目標(biāo)檢測(cè)模型中，得到目標(biāo)檢測(cè)模型輸出的書(shū)寫(xiě)內(nèi)容塊集；基于書(shū)寫(xiě)內(nèi)容塊集中每個(gè)類別的書(shū)寫(xiě)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種交通信號(hào)燈識(shí)別方案，屬于智能駕駛技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：獲取高清地圖、車輛定位信息以及車輛前視相機(jī)傳感器采集的多張第一圖像；依據(jù)車輛定位信息和預(yù)設(shè)交通信號(hào)燈分組距離閾值，對(duì)高清地圖中的交通信號(hào)燈進(jìn)行分組；將高清地圖中的交通信...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種生物特征識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：從第一圖像上確定第一識(shí)別范圍；在第一識(shí)別范圍內(nèi)圖像的亮度未落入預(yù)設(shè)亮度范圍的情況下，對(duì)第一曝光參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到第二曝光參數(shù)；基于第二曝光參...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，公開(kāi)了一種濕地分類方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括：對(duì)濕地的高光譜圖像和激光雷達(dá)圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到高光譜特征圖和點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征圖；分別對(duì)高光譜特征圖和點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征圖進(jìn)行特征提取，得到光譜空間特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于三維重建領(lǐng)域，公開(kāi)了一種三維重建方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。該方法包括：從采集的平面圖像中選取關(guān)鍵幀；獲取IMU數(shù)據(jù)，基于所述關(guān)鍵幀對(duì)所述IMU數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)積分，得到預(yù)積分結(jié)果；根據(jù)所述預(yù)積分結(jié)果和所述關(guān)鍵幀進(jìn)行視覺(jué)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于草圖的樹(shù)木建模方法及系統(tǒng)。基于草圖的樹(shù)木建模方法包括：獲取樹(shù)木的二維草圖；將二維草圖表示為由節(jié)點(diǎn)集和邊集組成的圖結(jié)構(gòu)，其中，節(jié)點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)表示為二維坐標(biāo)，邊集中的邊由相鄰的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)組成；分別對(duì)節(jié)點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)和圖結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了一種虛擬資源處理方法、相關(guān)裝置和介質(zhì)。方法包括：在虛幻引擎中確定待導(dǎo)出的虛擬資源，虛擬資源包含多個(gè)類型的構(gòu)成元素；通過(guò)前端腳本，針對(duì)每個(gè)構(gòu)成元素，按照預(yù)定導(dǎo)出規(guī)則對(duì)虛擬資源中的構(gòu)成元素進(jìn)行導(dǎo)出，得到構(gòu)成元素對(duì)應(yīng)的資源導(dǎo)出文件；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種索引貼圖的生成方法、虛擬地形的生成方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，索引貼圖的生成方法包括：獲取各地表層級(jí)對(duì)應(yīng)的各權(quán)重貼圖，權(quán)重貼圖包括權(quán)重為第一預(yù)設(shè)值的白色區(qū)域和權(quán)重為第二預(yù)設(shè)值的黑色區(qū)域，每?jī)蓚€(gè)權(quán)重貼圖的白色區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于草圖的樹(shù)木動(dòng)畫(huà)模擬方法及系統(tǒng)。基于草圖的樹(shù)木動(dòng)畫(huà)模擬方法包括：將二維草圖表示為由節(jié)點(diǎn)和邊組成的圖結(jié)構(gòu)；對(duì)圖結(jié)構(gòu)中的每條邊賦予物理屬性，并根據(jù)物理屬性進(jìn)行物理模擬，物理屬性包括質(zhì)量、速度、角加速度等；通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖結(jié)構(gòu)進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種車道中心線生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法包括：獲取車輛當(dāng)前檢測(cè)到的車道線的集合；基于車輛位置、車輛朝向以及所述集合，生成包括多個(gè)引導(dǎo)點(diǎn)的參考引導(dǎo)線；針對(duì)每個(gè)引導(dǎo)點(diǎn)，根據(jù)所述引導(dǎo)點(diǎn)的朝向方向的垂線與所述集合中各條車道...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種圖像生成的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，其中，所述方法包括：對(duì)參考圖像集中的參考圖像進(jìn)行特征提取，得到第一提取結(jié)果，其中，所述參考圖像集中包括至少一個(gè)參考圖像；對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行特征提取，得到第二提取結(jié)果，其中，所述目標(biāo)數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述圖像處理方法，包括：獲取待處理的第一圖像；所述第一圖像的位寬為第一位寬；確定所述第一圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)的彩斑強(qiáng)度值；其中，彩斑強(qiáng)度值用于指示所述像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行位寬轉(zhuǎn)換后呈現(xiàn)彩斑...
								
            
							
            
							
						
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								      為解決對(duì)象處于不同復(fù)雜姿態(tài)時(shí)其特定部位的智能定位決策問(wèn)題，本發(fā)明提供了對(duì)象特定部位智能定位與決策的方法、系統(tǒng)和裝置。所述方法包括：對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行成像得到成像數(shù)據(jù)；將所述成像數(shù)據(jù)輸入人工智能系統(tǒng)以得到對(duì)象特定部位的點(diǎn)坐標(biāo)和姿態(tài)可執(zhí)行度的識(shí)別定...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明一種基于改進(jìn)非極大抑制的激光中心線提取方法，該方法步驟為：(1)預(yù)處理激光圖像，將圖像灰度化；(2)使用Gamma算法對(duì)圖像進(jìn)行噪音過(guò)濾，將圖像中過(guò)暗或過(guò)量的噪音進(jìn)行刪除，保留合適的像素點(diǎn)集合；(3)Sobel算子獲取梯度：Sobel...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種用于光學(xué)檢測(cè)設(shè)備的目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置，基于待檢測(cè)圖像中待檢測(cè)目標(biāo)的類型信息和輪廓信息進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，以得到待檢測(cè)目標(biāo)的檢測(cè)信息。
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N芯片異常的檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：獲取待檢測(cè)芯片的原始設(shè)計(jì)版圖中版圖基本結(jié)構(gòu)與分層信息；根據(jù)基本結(jié)構(gòu)的連接特征與預(yù)配置的觀測(cè)模式，對(duì)接觸孔進(jìn)行第一計(jì)算邏輯設(shè)置和顏色表征以獲取接觸孔層圖像；基于接觸孔層、金屬...
								
            
							
            
							
						
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								      公開(kāi)了一種訓(xùn)練用于圖像上色的模型的方法和設(shè)備、圖像上色方法和設(shè)備以及介質(zhì)。訓(xùn)練方法包括：獲得彩色視頻流中的當(dāng)前幀線稿的像素點(diǎn)與參考幀線稿的像素點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系和指示當(dāng)前幀與參考幀的畫(huà)面之間存在差異的區(qū)域的遮擋掩膜；基于對(duì)應(yīng)關(guān)系扭轉(zhuǎn)參考幀，得...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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