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								      本發(fā)明涉及圖像病灶檢測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種纖維內(nèi)窺鏡圖像病灶檢測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：提供數(shù)據(jù)質(zhì)量引導(dǎo)界面；捕獲軸向移動(dòng)過(guò)程中內(nèi)窺鏡離腸壁第一預(yù)設(shè)位置和第二預(yù)設(shè)位置的窄帶光圖像，計(jì)算藍(lán)光通道和綠光通道的亮度增益值，計(jì)算非對(duì)稱散...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于TVFNet網(wǎng)絡(luò)模型的作物病蟲害分割檢測(cè)方法，引入了極化注意力機(jī)制以增強(qiáng)特征提取能力，緩解邊緣特征模糊的問(wèn)題。利用該注意力處理池化金字塔整合的特征能夠更好地捕捉多尺度信息，提升對(duì)復(fù)雜背景和病斑特征的分割能力；引入了雙交叉多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向電纜接頭成型缺陷檢測(cè)的圖像識(shí)別系統(tǒng)，具體涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域，包括采集模塊、干擾建模模塊、對(duì)比模塊、特征融合模塊、篩選模塊；采集模塊用于采集電纜接頭圖像，并將每幀圖像與對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列標(biāo)識(shí)、工件編號(hào)、采集設(shè)備編號(hào)構(gòu)建三元組標(biāo)識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像分割的混凝土表面泛堿區(qū)域檢測(cè)方法，該方法通過(guò)計(jì)算初始連通域內(nèi)像素值的方差，利用泛堿區(qū)域與污漬的本質(zhì)特征差異，針對(duì)性剔除低方差的污漬區(qū)域，提升了檢測(cè)的準(zhǔn)確性，通過(guò)預(yù)設(shè)圖像處理單元對(duì)參考二值圖像進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于人工智能的管道腐蝕修復(fù)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：通過(guò)管道內(nèi)窺鏡采集腐蝕圖像，經(jīng)高斯濾波和直方圖均衡化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化特征數(shù)據(jù)集；輸入語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)識(shí)別分割，得到腐蝕三維坐標(biāo)和體積數(shù)據(jù)；根據(jù)坐標(biāo)結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種OLED顯示面板中Mura缺陷智能檢測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及缺陷檢測(cè)領(lǐng)域，所述方法流程為：基于OLED顯示面板的原始圖像獲取多尺度的特征圖像和融合特征圖像；對(duì)多尺度的特征圖像和融合特征圖像進(jìn)行特征增強(qiáng)和特征融合，以得到初始預(yù)測(cè)圖像和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于注意力機(jī)制的肺部結(jié)構(gòu)異常疾病圖像分割方法，能夠解決由于CT圖像質(zhì)量差導(dǎo)致先天性肺氣道畸形的判斷錯(cuò)誤率高的技術(shù)問(wèn)題。該方法確定融合平掃圖像、靜脈圖像和動(dòng)脈圖像的第N融合圖像、……、第一融合圖像；將第一融合圖像、第二融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像輪廓提取技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種圖像邊緣輪廓提取的方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。通過(guò)對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)及區(qū)域劃分以獲得區(qū)域矩陣，對(duì)每個(gè)子區(qū)域進(jìn)行掃描及輪廓點(diǎn)篩選以獲得每個(gè)子區(qū)域的輪廓點(diǎn)坐標(biāo)鏈表，結(jié)合第一距離閾值對(duì)每個(gè)子區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于共視查詢嵌入的魯棒點(diǎn)云配準(zhǔn)方法和裝置。所述方法包括使用KPConv?FPN作為特征編碼器對(duì)輸入的點(diǎn)云對(duì)進(jìn)行多尺度采樣并提取逐點(diǎn)的特征；接著將最粗的采樣點(diǎn)及其特征輸入到塊間共視特征交互模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種缺陷圖像擴(kuò)散生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：根據(jù)用戶輸入的自然語(yǔ)言提示文本確定目標(biāo)缺陷對(duì)應(yīng)的目標(biāo)缺陷類型和缺陷尺寸參數(shù)；基于目標(biāo)缺陷類型和缺陷尺寸參數(shù)構(gòu)建缺陷物理向量；基于缺陷物理向量調(diào)整擴(kuò)散過(guò)程...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種動(dòng)畫生成方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序，包括獲取圖像信息和輸入信息；對(duì)所述輸入信息進(jìn)行分析提取條件信息并生成控制參數(shù)；將所述圖像信息、所述條件信息和所述控制參數(shù)輸入關(guān)鍵幀生成模型生成關(guān)鍵幀圖像序列；基于所述關(guān)鍵幀圖像序列、所述...
								
            
							
            
							
						
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								      基于改進(jìn)的GAN的面部特寫生成方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，涉及面部特寫生成技術(shù)領(lǐng)域。面部特寫生成方法包括：獲取目標(biāo)人臉圖像和源人臉圖像；通過(guò)人臉解析模塊對(duì)目標(biāo)人臉圖像進(jìn)行解析，獲取目標(biāo)背景、目標(biāo)語(yǔ)義特征、目標(biāo)人臉；通過(guò)人臉解析模塊對(duì)源人臉圖像進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)物理約束網(wǎng)絡(luò)的渦輪葉片全域溫度場(chǎng)重建方法，屬于航空發(fā)動(dòng)機(jī)熱管理技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)全局熱傳導(dǎo)路徑建模不足、物理規(guī)則缺失及區(qū)域差異化感知空白問(wèn)題，對(duì)稀疏測(cè)溫點(diǎn)進(jìn)行歸一化及位置編碼，形成Transformer編碼器輸入序列；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于火電廠邊緣側(cè)單節(jié)點(diǎn)部署的人工智能監(jiān)測(cè)模型方法，涉及火電廠智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括獲取火電廠DCS系統(tǒng)數(shù)據(jù)和紅外熱像儀圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建專用算子庫(kù)以提取特征信息，使用改進(jìn)的MobileNetV3搭建監(jiān)測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，引入動(dòng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像特征提取領(lǐng)域，尤其涉及一種頻域自適應(yīng)的生物啟發(fā)式脈沖視覺(jué)特征提取方法與設(shè)備。方法包括：獲取待識(shí)別圖像；將待識(shí)別圖像輸入預(yù)設(shè)細(xì)胞通道進(jìn)行特征編碼，得到待識(shí)別圖像的全量脈沖序列，全量脈沖序列包括關(guān)聯(lián)有時(shí)間戳的若干個(gè)脈沖事件；根據(jù)全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)PointNet++的工程機(jī)械滿斗率預(yù)測(cè)方法、裝置及可讀介質(zhì)，涉及點(diǎn)云處理領(lǐng)域，包括：構(gòu)建工程機(jī)械挖斗滿載狀態(tài)語(yǔ)義分割模型并訓(xùn)練，得到經(jīng)訓(xùn)練的工程機(jī)械挖斗滿載狀態(tài)語(yǔ)義分割模型；工程機(jī)械挖斗滿載狀態(tài)語(yǔ)義分割模型采用改進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙邊域運(yùn)動(dòng)校正的異常匹配去除方法及系統(tǒng)，該方法包括下述步驟：對(duì)不同視角圖像的匹配點(diǎn)對(duì)進(jìn)行坐標(biāo)歸一化，構(gòu)建無(wú)序運(yùn)動(dòng)集合；對(duì)無(wú)序運(yùn)動(dòng)集合和歸一化坐標(biāo)進(jìn)行特征嵌入，構(gòu)建初始運(yùn)動(dòng)特征；對(duì)初始運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行迭代優(yōu)化，得到校正后的多層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及晶體角度識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于電極特征的晶體角度識(shí)別方法，包括如下步驟：生成多模態(tài)特征模板，將原始晶體圖像中晶體目標(biāo)與多模態(tài)特征模板進(jìn)行匹配，輸出匹配結(jié)果；建立偏移基準(zhǔn)；基于偏移基準(zhǔn)，對(duì)優(yōu)化調(diào)整后的Blob分析的感興趣區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于視覺(jué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。包括：獲取樣本圖像幀及語(yǔ)義類別信息，將語(yǔ)義類別信息輸入視覺(jué)大語(yǔ)言模型，得到第一卷積核參數(shù)，及將樣本圖像幀輸入第一特征卷積核得到第一特征熱力圖；通過(guò)預(yù)設(shè)視覺(jué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型得...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及超聲波無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及基于級(jí)聯(lián)線性注意力和CNN的焊縫TOFD圖像分類方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過(guò)引入級(jí)聯(lián)線性注意力機(jī)制，大幅降低了傳統(tǒng)Transformer中自注意力機(jī)制的二次計(jì)算復(fù)雜度，減少了模型推理時(shí)間，顯著提升了...
								
            
							
            
							
						
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