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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高頻子帶系數(shù)和一個低頻子帶系數(shù)，確定各像素點的各向異性程度...
								
            
							
            
							
						
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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價方法，包括以下步驟：通過工業(yè)攝像機(jī)對屏幕進(jìn)行成像，檢測并提取缺陷區(qū)域，計算每個缺陷的多維特征向量；對一系列典型缺陷樣本進(jìn)行人工評價，將每個缺陷樣本及其特征向量與評價結(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，計算灰度圖像中每個像素點的關(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)輸出多個第一特征圖；利用關(guān)注權(quán)重...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請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。本申請以對行程編碼構(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)展各像素點的初始鄰域窗口，滿足擴(kuò)展終止條件時確定目標(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，對每個扣件進(jìn)行編號；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云的導(dǎo)管檢測方法，包括：動態(tài)自校準(zhǔn)光學(xué)系統(tǒng)，獲取測量管初始點云；對初始點云分割處理，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ICP算法對齊折彎點并獲取...
								
            
							
            
							
						
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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；生成模型評估及優(yōu)化；篩選對應(yīng)匹配的內(nèi)鏡模態(tài)圖像；生成模型補足缺失...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N基于SAM的多任務(wù)腦膠質(zhì)瘤自動分割與IDH基因分型方法，實現(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體麻將的三維定位方法及系統(tǒng)，涉及麻將識別技術(shù)領(lǐng)域。該用于智能實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估以判斷是否進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種空中錐套目標(biāo)檢測與定位方法，屬于目標(biāo)跟蹤與定位技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明提出一種空中錐套目標(biāo)跟蹤與定位方法；首先，通過在錐套上安裝近紅外LED燈珠以及在相機(jī)鏡頭上安裝紅外濾光片，完成紅外目標(biāo)圖像采集。然后，提出一種改進(jìn)的YOLOv11...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多級級聯(lián)與全局?局部融合的磁共振成像數(shù)據(jù)重建方法，它屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1.對采集到的欠采樣k空間數(shù)據(jù)執(zhí)行逆傅里葉變換得到零填充圖像；S2.進(jìn)行正則化或分通道處理；S3.圖像輸入多級級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，級聯(lián)塊內(nèi)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種投燈像素圖生成應(yīng)用方法及裝置、設(shè)備與介質(zhì)，所述方法包括：基于用戶輸入文本，確定待生成的投燈像素圖的圖像解析信息，圖像解析信息包括類型描述信息和內(nèi)容描述信息；識別類型描述信息所屬的類簇，當(dāng)屬于第一類簇時，調(diào)用端到端生成模型根據(jù)類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種檢測鋼渣單顆粒破碎特征的方法，涉及固廢材料顆粒檢測技術(shù)領(lǐng)域，基于形態(tài)效應(yīng)對于鋼渣單顆粒破碎強度的影響，通過不同加載速率和設(shè)定的量化形態(tài)條件下開展鋼渣單顆粒破碎檢測，得到單顆粒破碎模式和破碎能量，并采用Weibull分布分析顆...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于重要光線篩選的快速雙反射非視域成像方法，該方法包括：基于NLOS場景對采樣系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，確定待重建空間的尺寸；改變激光光路照明隱藏空間，獲取主動照明產(chǎn)生的陰影圖像，基于標(biāo)定信息對陰影圖像進(jìn)行處理，得到三維坐標(biāo)下的位姿與陰...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及海底線性目標(biāo)探測模型的構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種自適應(yīng)語義分割海底線性目標(biāo)探測模型的構(gòu)建方法。所述方法包括以下步驟：獲取海底場景原始圖像數(shù)據(jù)，并提取第一特征點與第二特征點，分析其間的結(jié)構(gòu)響應(yīng)差異；基于結(jié)構(gòu)響應(yīng)差異，計算連接路徑的線...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及設(shè)備故障檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智慧水站的故障檢測方法、系統(tǒng)及裝置，本申請?zhí)岢龅姆椒ㄓ糜诎ǜ⊥脖倔w、導(dǎo)軌、升降模組及視覺采集組件的裝置中，通過位置檢測組件與第一圖像傳感器聯(lián)合判斷是否存在異常響應(yīng)；若滿足進(jìn)入故障識別條件，基于響...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器視覺的用戶運動視頻圖像增強方法及系統(tǒng)，其方法包括：獲取運動視頻的穩(wěn)定坐標(biāo)；根據(jù)視頻幀的清晰度的變化規(guī)律，將運動視頻分為若干視頻分段；基于姿態(tài)估計算法和標(biāo)準(zhǔn)骨骼模型，獲取各視頻幀的節(jié)點坐標(biāo)和虛擬...
								
            
							
            
							
						
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