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          • 本申請?zhí)峁┮环N頭顱仿真模型、開顱手術(shù)訓練方法及系統(tǒng),其中的頭顱仿真模型包括顱骨仿真部,根據(jù)待仿真頭顱的影像數(shù)據(jù)建立顱骨三維模型,對所述顱骨三維模型執(zhí)行3D打印后得到;硬腦膜仿真部,采用第一厚度的塑料膜覆蓋所述顱骨仿真部的內(nèi)側(cè)后得到;腦組織仿...
          • 本申請公開了一種路面附著系數(shù)確定方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),方法包括:獲取在預(yù)設(shè)時長在同一道路上行駛的各目標車輛上傳的第一路面附著系數(shù);根據(jù)各目標車輛上傳的第一路面附著系數(shù)確定道路的第二路面附著系數(shù);將第二路面附著系數(shù)發(fā)送至道路的后續(xù)車...
          • 本發(fā)明涉及行車記錄儀系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種行車記錄儀智能系統(tǒng)及其控制方法,其包括:透過該客戶端設(shè)備根據(jù)用戶輸入以及透過用戶網(wǎng)絡(luò)獲取以產(chǎn)生一車主信息。透過該車載裝置擷取該車輛的一影像信息。根據(jù)該影像信息以及該車主信息以人工智能分析產(chǎn)生一...
          • 本發(fā)明公開了一種基于RT?DETR改進的輕量化糖尿病視網(wǎng)膜眼底圖像小目標檢測方法,所述檢測方法包括如下步驟:步驟一、構(gòu)建糖尿病視網(wǎng)膜眼底圖像小目標檢測模型;步驟二、獲取待檢測的眼底圖像,并將所述眼底圖像進行預(yù)處理;步驟三、使用預(yù)訓練集訓練優(yōu)...
          • 本申請實施例公開了模型訓練方法、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,在對目標樣本部位圖像進行部位替換的過程中,參數(shù)確定部分可以根據(jù)包括替換后目標部位的目標部位圖像確定第一圖像處理參數(shù)對應(yīng)的參數(shù)值,圖像處理模型...
          • 本申請實施例公開一種圖像信息提取方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備。本發(fā)明實施例可應(yīng)用于云技術(shù)。通過獲取輸入圖像中每個實體對應(yīng)的實體特征以及每個實體在輸入圖像中的空間特征;將每個實體特征和相應(yīng)的空間特征輸入到訓練后的編碼模型中,得到每個實體對應(yīng)的注意力...
          • 本申請涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種書寫內(nèi)容關(guān)系提取方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),該方法包括:獲取顯示界面中書寫內(nèi)容的書寫軌跡數(shù)據(jù);將書寫軌跡數(shù)據(jù)輸入至目標檢測模型中,得到目標檢測模型輸出的書寫內(nèi)容塊集;基于書寫內(nèi)容塊集中每個類別的書寫...
          • 本發(fā)明公開了一種交通信號燈識別方案,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)交通信號燈分組距離閾值,對高清地圖中的交通信號燈進行分組;將高清地圖中的交通信...
          • 本申請實施例公開了一種生物特征識別方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:從第一圖像上確定第一識別范圍;在第一識別范圍內(nèi)圖像的亮度未落入預(yù)設(shè)亮度范圍的情況下,對第一曝光參數(shù)進行調(diào)整,得到第二曝光參數(shù);基于第二曝光參...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,公開了一種濕地分類方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(chǎn)品。該方法包括:對濕地的高光譜圖像和激光雷達圖像進行預(yù)處理,得到高光譜特征圖和點云數(shù)據(jù)特征圖;分別對高光譜特征圖和點云數(shù)據(jù)特征圖進行特征提取,得到光譜空間特征...
          • 本發(fā)明屬于三維重建領(lǐng)域,公開了一種三維重建方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及計算機程序產(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)鍵幀對所述IMU數(shù)據(jù)進行預(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)鍵幀進行視覺...
          • 本發(fā)明提供一種基于草圖的樹木建模方法及系統(tǒng)。基于草圖的樹木建模方法包括:獲取樹木的二維草圖;將二維草圖表示為由節(jié)點集和邊集組成的圖結(jié)構(gòu),其中,節(jié)點集中的節(jié)點坐標表示為二維坐標,邊集中的邊由相鄰的兩個節(jié)點組成;分別對節(jié)點集中的節(jié)點坐標和圖結(jié)構(gòu)...
          • 本公開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出的虛擬資源,虛擬資源包含多個類型的構(gòu)成元素;通過前端腳本,針對每個構(gòu)成元素,按照預(yù)定導出規(guī)則對虛擬資源中的構(gòu)成元素進行導出,得到構(gòu)成元素對應(yīng)的資源導出文件;通...
          • 本申請公開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)備及計算機可讀存儲介質(zhì),索引貼圖的生成方法包括:獲取各地表層級對應(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,每兩個權(quán)重貼圖的白色區(qū)域...
          • 本發(fā)明提供一種基于草圖的樹木動畫模擬方法及系統(tǒng)。基于草圖的樹木動畫模擬方法包括:將二維草圖表示為由節(jié)點和邊組成的圖結(jié)構(gòu);對圖結(jié)構(gòu)中的每條邊賦予物理屬性,并根據(jù)物理屬性進行物理模擬,物理屬性包括質(zhì)量、速度、角加速度等;通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖結(jié)構(gòu)進...
          • 本申請公開了一種車道中心線生成方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),方法包括:獲取車輛當前檢測到的車道線的集合;基于車輛位置、車輛朝向以及所述集合,生成包括多個引導點的參考引導線;針對每個引導點,根據(jù)所述引導點的朝向方向的垂線與所述集合中各條車道...
          • 本公開提供一種圖像生成的方法、裝置、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備,其中,所述方法包括:對參考圖像集中的參考圖像進行特征提取,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參考圖像;對目標數(shù)據(jù)信息進行特征提取,得到第二提取結(jié)果,其中,所述目標數(shù)據(jù)...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(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像素點的彩斑強度值;其中,彩斑強度值用于指示所述像素點的像素值進行位寬轉(zhuǎn)換后呈現(xiàn)彩斑...
          • 為解決對象處于不同復雜姿態(tài)時其特定部位的智能定位決策問題,本發(fā)明提供了對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:對目標對象進行成像得到成像數(shù)據(jù);將所述成像數(shù)據(jù)輸入人工智能系統(tǒng)以得到對象特定部位的點坐標和姿態(tài)可執(zhí)行度的識別定...
          • 本發(fā)明一種基于改進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算法對圖像進行噪音過濾,將圖像中過暗或過量的噪音進行刪除,保留合適的像素點集合;(3)Sobel算子獲取梯度:Sobel...
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