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								      本發(fā)明提供一種缺失模態(tài)腦腫瘤圖像分割方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，屬于圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，構(gòu)建知識(shí)蒸餾模型架構(gòu)，知識(shí)蒸餾模型架構(gòu)包括教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)包括至少一特征重建模塊，特征重建模塊用于基于不同模態(tài)的腦腫瘤圖像之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)性重...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于汽車(chē)制造工業(yè)自動(dòng)化檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種汽車(chē)底盤(pán)托板定位銷(xiāo)狀態(tài)的檢測(cè)方法，包括，S1、獲取多張汽車(chē)底盤(pán)托板的局部圖像將其調(diào)整拼接成完整的汽車(chē)底盤(pán)托板圖像；S2、對(duì)相機(jī)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理；S3、通過(guò)圖像訓(xùn)練模型，獲取合格的待檢測(cè)定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種晶圓缺陷檢測(cè)方法及相關(guān)設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：響應(yīng)于晶圓缺陷檢測(cè)指令，接收相機(jī)采集相應(yīng)晶圓的預(yù)設(shè)第一分辨率圖像，基于CPU?GPU協(xié)同計(jì)算策略，并行處理所述預(yù)設(shè)第一分辨率圖像，以確定所述預(yù)設(shè)第一分辨率圖像對(duì)應(yīng)的二值...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于海波管加工的管壁缺陷檢測(cè)方法。包括：獲取海波管的表面圖像內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值；對(duì)于表面圖像內(nèi)像素點(diǎn)中的目標(biāo)像素點(diǎn)，確定目標(biāo)像素點(diǎn)的參考區(qū)域的紋理復(fù)雜度；利用邊緣檢測(cè)對(duì)表面圖像進(jìn)行識(shí)別，得到表面圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種地圖印刷品質(zhì)量檢測(cè)方法及系統(tǒng)，其方法包括：對(duì)所有灰度圖進(jìn)行分區(qū)；根據(jù)目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域與標(biāo)準(zhǔn)灰度圖中對(duì)應(yīng)區(qū)域的差分表現(xiàn)，獲取目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域的第一完整度；根據(jù)目標(biāo)灰度圖中各區(qū)域與鄰域區(qū)域的關(guān)聯(lián)地圖結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種密封件檢測(cè)用圖像增強(qiáng)方法，其方法包括：采集密封件圖像，根據(jù)圖像中像素點(diǎn)灰度值的分布獲取每個(gè)灰度級(jí)的分布突出程度；根據(jù)灰度級(jí)的分布突出程度確定線性灰度變換的分段點(diǎn)，并通過(guò)分段點(diǎn)對(duì)灰度級(jí)進(jìn)行分段；根據(jù)每個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于AI身份認(rèn)證的輪胎全生命周期管理系統(tǒng)及方法，屬于輪胎數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：向輪胎側(cè)面投射格雷碼并采集變形條紋圖像，重建三角網(wǎng)格曲面，篩選異常頂點(diǎn)并生成異常頂點(diǎn)集，對(duì)異常頂點(diǎn)集執(zhí)行形態(tài)學(xué)閉合操作輸出異常區(qū)域坐標(biāo)；采集...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像采集與處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像邊緣噪聲特征的圖像分類(lèi)降噪方法。該降噪方法以中值濾波方法實(shí)現(xiàn)了濾波處理；以保護(hù)圖像邊緣為目標(biāo)，對(duì)圖像邊緣區(qū)域細(xì)分，對(duì)邊緣點(diǎn)和弱噪點(diǎn)通過(guò)判別其邊緣方向并分八個(gè)方向依據(jù)灰度梯度大小完成降噪，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的監(jiān)控圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：以監(jiān)控視頻流圖像幀中的像素點(diǎn)為中心獲取該像素點(diǎn)的局部范圍；根據(jù)像素點(diǎn)與對(duì)應(yīng)的局部范圍中其他像素點(diǎn)之間的距離和灰度差異，得到該像素點(diǎn)的噪聲指標(biāo)，從...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種模擬多曝光圖像融合的單幅低照度圖像增強(qiáng)方法。該方法包括：對(duì)單幅低照度輸入圖像進(jìn)行非線性變換，生成包含參考幀及多幀非參考幀的虛擬曝光序列；將虛擬曝光序列輸入VMEIF?Net網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多分支特征編...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于焦油渣處理設(shè)備的監(jiān)控視頻增強(qiáng)方法，包括：獲取焦油渣處理設(shè)備內(nèi)監(jiān)控視頻的多個(gè)視頻幀；對(duì)多個(gè)視頻幀分別進(jìn)行視頻幀增強(qiáng)處理，獲取多個(gè)增強(qiáng)視頻幀；基于多個(gè)增強(qiáng)視頻幀，獲取監(jiān)控視頻的增強(qiáng)視頻；對(duì)每個(gè)視頻幀進(jìn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的多模態(tài)圖像補(bǔ)全方法，包括：制作多模態(tài)數(shù)據(jù)集，針對(duì)同一場(chǎng)景圖像，選定其中一個(gè)模態(tài)的圖像作為源圖像，另一模態(tài)的圖像為目標(biāo)圖像；通過(guò)提取最大內(nèi)接矩形進(jìn)行拼接裁剪的方法獲得兩個(gè)模態(tài)的真值圖像對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于風(fēng)光水多源數(shù)據(jù)融合的智能供水管理系統(tǒng)及方法，涉及電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括時(shí)間對(duì)齊偏差量化模塊、時(shí)間對(duì)齊調(diào)控模塊、數(shù)據(jù)融合及時(shí)性響應(yīng)量化模塊和及時(shí)性響應(yīng)調(diào)控模塊。本發(fā)明通過(guò)量化多源數(shù)據(jù)時(shí)間參數(shù)得到時(shí)間對(duì)齊偏差量化結(jié)果...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了養(yǎng)殖魚(yú)類(lèi)患病及生長(zhǎng)趨勢(shì)聯(lián)合預(yù)測(cè)與評(píng)估方法，涉及智能化水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)域，采集水質(zhì)數(shù)據(jù)以及魚(yú)類(lèi)生長(zhǎng)健康狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化處理；基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，提取特征變量。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建融合LSTM與軟注意力機(jī)制的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及工程造價(jià)管理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種工程造價(jià)動(dòng)態(tài)管理方法。該方法在歷史造價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)記數(shù)據(jù)更新節(jié)點(diǎn)的時(shí)間戳，提取時(shí)間戳前后指定區(qū)間內(nèi)各分項(xiàng)工程的消耗量指標(biāo)，構(gòu)建成本動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)的消耗量特征集；將消耗量特征集輸入優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)時(shí)序?qū)Ρ确治?..
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)一種基于工作流引擎的流程數(shù)據(jù)處理方法和裝置，屬于流程數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，通過(guò)識(shí)別目標(biāo)流程的新版本流程定義數(shù)據(jù)與舊版本流程定義數(shù)據(jù)之間的差異信息，確定目標(biāo)流程是否發(fā)生網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的分支流程變更，如果發(fā)生網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的分支流程變更，則獲取目標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N冷鏈運(yùn)輸方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取目標(biāo)冷鏈運(yùn)輸車(chē)輛所運(yùn)輸貨物的貨物類(lèi)型；根據(jù)所述貨物類(lèi)型確定至少一個(gè)車(chē)輛運(yùn)行參數(shù)及每個(gè)所述車(chē)輛運(yùn)行參數(shù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)范圍；在所述目標(biāo)冷鏈運(yùn)輸車(chē)輛運(yùn)行過(guò)程中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于物聯(lián)網(wǎng)的物流車(chē)輛裝卸貨識(shí)別系統(tǒng)及方法，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于物流車(chē)與車(chē)載稱(chēng)重傳感器獲取參照中心與稱(chēng)重參照點(diǎn)；基于第一數(shù)量次正常運(yùn)貨的物流車(chē)的數(shù)據(jù)獲取參照比例；基于參照比例計(jì)算出第一實(shí)時(shí)距離、第二實(shí)時(shí)距離、第三實(shí)時(shí)距...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于宜居性評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于情感分析與GA?BP的城市居住小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟：基于詞頻分析引導(dǎo)，構(gòu)建居住小區(qū)宜居性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；依據(jù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，根據(jù)小區(qū)客觀條件屬性進(jìn)行k?means聚類(lèi)，利用四分位法剔除...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的列車(chē)與客貨路徑協(xié)同重調(diào)度方法、系統(tǒng)，涉及鐵路列車(chē)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明基于目標(biāo)鐵路物理網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建出時(shí)空網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而建立三個(gè)子問(wèn)題的協(xié)同重調(diào)度模型，并結(jié)合拉格朗日松弛法、交替方向乘子法、線性化方法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行多輪迭代運(yùn)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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