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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明涉及交通運(yùn)輸管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種地鐵車載信息智能展示方法及系統(tǒng)。該方法包括以下步驟：獲取列車運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、車廂環(huán)境感知數(shù)據(jù)以及列車事件流數(shù)據(jù)；根據(jù)車廂環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行乘客行為分析，得到乘客行為數(shù)據(jù)；根據(jù)乘客行為數(shù)據(jù)得到聚焦態(tài)勢數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及海洋地球物理勘探與測繪技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種多源、多物理場重力數(shù)據(jù)超分辨率重建方法。所述方法包括：獲取預(yù)處理后的低分辨率衛(wèi)星測高重力數(shù)據(jù)和預(yù)處理后的高分辨率船載重力數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建對(duì)偶回歸深度學(xué)習(xí)模型；利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開基于物理擴(kuò)散模型的高光譜圖像超分辨率方法及裝置。本發(fā)明獲取低分辨率高光譜圖像和對(duì)應(yīng)高分辨率多光譜圖像；從高分辨率多光譜圖像中提取邊緣信息和語義信息；將低分辨率高光譜圖像、邊緣信息、語義信息輸入至物理擴(kuò)散模型，重建得到高分辨率高光譜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于滑模變結(jié)構(gòu)控制的圖像融合模型魯棒性增強(qiáng)方法，涉及圖像融合技術(shù)領(lǐng)域，以解決現(xiàn)有技術(shù)中融合方法魯棒性差，普適能力低，融合結(jié)果容易失真的技術(shù)問題。該方法包括以下步驟：獲取來自同一場景且已完成圖像配準(zhǔn)的原始紅外圖像與原始可見光圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于圖像處理的城市圖像去霧方法，包括：采集城市圖像，并篩選出霧圖；對(duì)霧圖進(jìn)行分區(qū)，獲得真實(shí)區(qū)域和非真實(shí)區(qū)域，其中非真實(shí)區(qū)域包括天空區(qū)域和光滑反光區(qū)域；分別獲得真實(shí)區(qū)域、天空區(qū)域以及光滑反光區(qū)域的透射率...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種掃描光場成像中運(yùn)動(dòng)偽影的優(yōu)化方法及裝置，該方法包括以下步驟：獲取待優(yōu)化的單幀原始光場圖像；通過像素重排將原始光場圖像按照空間及角度信息重排為空間?角度圖像；對(duì)空間?角度圖像進(jìn)行周期性掃描，得到不同空間位置和角度方向的亞像素，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于可學(xué)習(xí)頻域模塊的MRI缺失模態(tài)生成方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)腦膠質(zhì)瘤醫(yī)學(xué)多模態(tài)影像任意缺失模態(tài)進(jìn)行重構(gòu)、合成。該方法包括：獲取腦腫瘤多模態(tài)MRI影像的訓(xùn)練集和測試集，其中，訓(xùn)練集和測試集包括多個(gè)樣本，且每個(gè)樣本包括四個(gè)原始模態(tài)圖像，每個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于水下圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于視覺?文本融合的水下圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，方法的步驟為：構(gòu)建基于視覺?文本融合的增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)；增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)包括用以對(duì)圖像進(jìn)行處理生成增強(qiáng)圖像的生成器和用以判定圖像是真實(shí)圖像還是生成器生成圖像的判別器，生成器...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種鈦金屬表面檢測用圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。其方法包括：將待處理的鈦金屬表面圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換至HSI空間，獲取其亮度分量，將初始反射分量分解為多個(gè)高頻子帶系數(shù)和一個(gè)低頻子帶系數(shù)，確定各像素點(diǎn)的各向異性程度...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種屏幕外觀缺陷的非線性智能評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：通過工業(yè)攝像機(jī)對(duì)屏幕進(jìn)行成像，檢測并提取缺陷區(qū)域，計(jì)算每個(gè)缺陷的多維特征向量；對(duì)一系列典型缺陷樣本進(jìn)行人工評(píng)價(jià)，將每個(gè)缺陷樣本及其特征向量與評(píng)價(jià)結(jié)果關(guān)聯(lián)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫；基于收...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及電力設(shè)備檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種用于電力工程現(xiàn)場的電力設(shè)備智能檢測方法，方法包括：獲取電力設(shè)備圖像和灰度圖像，計(jì)算灰度圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的關(guān)注權(quán)重；將電力設(shè)備圖像輸入至YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)，由骨干網(wǎng)絡(luò)輸出多個(gè)第一特征圖；利用關(guān)注權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種基于行程編碼的孔洞填充方法與圖像處理裝置，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對(duì)所述二值圖像進(jìn)行行程編碼，在行程編碼的合集上進(jìn)行前景表示、外接矩操作、背景差集、孔洞剔除與填充并集。本申請(qǐng)以對(duì)行程編碼構(gòu)成的前景目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行孔洞填充...
								
            
							
            
							
						
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								      本方案提供了一種基于提示增強(qiáng)的腹部器官分割SAM模型的構(gòu)建方法和應(yīng)用，獲取腹部器官三維CT影像；將腹部器官三維CT影像輸入到預(yù)訓(xùn)練的輕量級(jí)器官分割模型中輸出第一初始分割掩碼，將腹部器官三維CT影像以及全提示框輸入到SAM模型中輸出第二初始分...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于圖像灰度值分析的鞋底邊緣檢測方法，本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，通過多個(gè)攝像頭獲取待測鞋的彩色圖像并擬合成完整圖像，再轉(zhuǎn)換為灰度圖像；對(duì)灰度圖像進(jìn)行區(qū)域分割得到鞋底邊緣灰度圖像，并據(jù)此判斷鞋子是否為瑕疵品，若是則移除并刪除相關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于預(yù)制構(gòu)件表面氣孔區(qū)域分布分析的施工質(zhì)量評(píng)估方法，該方法包括：獲取預(yù)制構(gòu)件灰度圖像；按預(yù)設(shè)步長擴(kuò)展各像素點(diǎn)的初始鄰域窗口，滿足擴(kuò)展終止條件時(shí)確定目標(biāo)鄰域窗口；量化目標(biāo)鄰域窗口中像素分布的幾何對(duì)稱性，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種軌道扣件彈條異位視覺檢測方法、系統(tǒng)及裝置，涉及軌道扣件檢測技術(shù)領(lǐng)域，方法包括采集軌道全景俯視圖；根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)扣件間距，將軌道全景俯視圖裁剪為單元扣件圖像；依據(jù)扣件在軌道全景俯視圖中的順序，對(duì)每個(gè)扣件進(jìn)行編號(hào)；基于單元扣件圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于工業(yè)檢測與逆向工程技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于掃描點(diǎn)云的導(dǎo)管檢測方法，包括：動(dòng)態(tài)自校準(zhǔn)光學(xué)系統(tǒng)，獲取測量管初始點(diǎn)云；對(duì)初始點(diǎn)云分割處理，形成完整管型；通過相鄰圓柱軸線傾角變化區(qū)分直線段與折彎段，利用折彎點(diǎn)ICP算法對(duì)齊折彎點(diǎn)并獲取...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供消化道早癌病灶檢測模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)，該方法包括步驟：構(gòu)建多模態(tài)內(nèi)鏡圖像數(shù)據(jù)集并在各模態(tài)下訓(xùn)練早癌病灶檢測模型；訓(xùn)練任意內(nèi)鏡模態(tài)之間可相互轉(zhuǎn)換的生成模型；生成模型評(píng)估及優(yōu)化；篩選對(duì)應(yīng)匹配的內(nèi)鏡模態(tài)圖像；生成模型補(bǔ)足缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于SAM的多任務(wù)腦膠質(zhì)瘤自動(dòng)分割與IDH基因分型方法，實(shí)現(xiàn)分割與分型任務(wù)的協(xié)同優(yōu)化。該方法包括：獲取腦膠質(zhì)瘤多模態(tài)MRI影像數(shù)據(jù)集；對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，并按照預(yù)設(shè)比例，將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于智能實(shí)體麻將的三維定位方法及系統(tǒng)，涉及麻將識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。該用于智能實(shí)體麻將的三維定位方法，包括以下步驟：輸送帶輸送影響程度監(jiān)測；輸送通道輸送準(zhǔn)確性監(jiān)測；三維圖像定位準(zhǔn)確性監(jiān)測。本發(fā)明通過進(jìn)行輸送帶輸送影響程度評(píng)估以判斷是否進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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