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          • 本申請涉及電子設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種折疊機(jī)構(gòu)、電子設(shè)備及電子設(shè)備的裝配方法。折疊機(jī)構(gòu)包括第一門板和第二門板,第一門板和第二門板轉(zhuǎn)動連接,第一門板還與第一中框連接,第二門板還與第二中框連接,第一門板的表面設(shè)置有至少一個第一補(bǔ)償膠槽,第一補(bǔ)...
          • 本申請?zhí)峁┝吮苷戏椒ā⒀b置和系統(tǒng),涉及環(huán)境感知領(lǐng)域,該方法包括:根據(jù)第一場景圖像,確定第一位置信息,第一場景圖像包括設(shè)置于第二物體上的第一輔助設(shè)備,第一位置信息用于指示第一輔助設(shè)備與第一物體之間的相對位置;確定來自第一輔助設(shè)備的第一參考信息...
          • 本發(fā)明適用于計算機(jī)領(lǐng)域,提供了一種山區(qū)航道橋墩主動防碰撞視覺監(jiān)測預(yù)警方法及系統(tǒng),所述方法包括:定時獲取目標(biāo)區(qū)域能見度數(shù)值;根據(jù)目標(biāo)區(qū)域能見度數(shù)值,生成模式選擇指令;獲取目標(biāo)區(qū)域的實(shí)時圖像;根據(jù)所述模式選擇指令,識別目標(biāo)區(qū)域?qū)崟r圖像中的有效信...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N多手識別方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,其方法包括:持續(xù)獲取車廂內(nèi)部環(huán)境的監(jiān)控圖像,獲取每一幀監(jiān)控圖像中的手部圖像;選定間隔設(shè)定時長的兩幀監(jiān)控圖像,將兩幀監(jiān)控圖像中先獲取的監(jiān)控圖像作為在先幀監(jiān)控圖像,后獲取的監(jiān)控圖像作為在后...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N情緒識別方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及車輛,涉及智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。在本申請技術(shù)方案中,以用戶的語音特征信息和相對應(yīng)的人臉特征信息,通過所建立的情緒識別模型,結(jié)合實(shí)現(xiàn)對情緒識別結(jié)果的獲取,與現(xiàn)有技術(shù)中的以聲音信號識別情緒的...
          • 本申請?zhí)峁┯糜谛腥塑壽E預(yù)測的方法及系統(tǒng),其包括:根據(jù)場景中行人的歷史軌跡視頻確定所述行人的空間坐標(biāo),并根據(jù)所述行人的空間坐標(biāo)生成所述行人的第一視角的視覺圖像;分別利用預(yù)先訓(xùn)練第一圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第二圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別從目標(biāo)行人的空間坐標(biāo)生成...
          • 本發(fā)明涉及一種基于巡檢機(jī)器人的安防監(jiān)控方法,屬于安防監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中使用固定攝像頭存在安全死角以及由于背景運(yùn)動導(dǎo)致目標(biāo)檢測不準(zhǔn)確的問題。方法包括:獲取所述巡檢機(jī)器人拍攝的連續(xù)視頻圖像;基于所述視頻圖像使用移動場景的運(yùn)動目標(biāo)檢測...
          • 本公開涉及一種車標(biāo)檢測方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及車輛,其中,車標(biāo)檢測方法包括:獲取車輛在同一位置的第一圖像和第二圖像,第一圖像和第二圖像分別為圖像采集設(shè)備在第一曝光模式下和第二曝光模式下采集的包含車標(biāo)和行車燈的圖像,第一曝光模式對應(yīng)的曝光度大...
          • 本發(fā)明涉及一種適應(yīng)不同視場速度的圖像穩(wěn)定湍流抑制方法,屬于湍流視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取待抑制湍流視頻圖像;提取所述待抑制湍流視頻圖像中各幀圖像的特征點(diǎn)并生成各幀圖像相對于其前一幀圖像特征點(diǎn)的橫向位移圖和縱向位移圖;基于橫向位移圖...
          • 本發(fā)明涉及一種移動場景的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法,屬于目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中檢測運(yùn)動目標(biāo)時閾值選擇困難,多幀對齊配準(zhǔn)過程中,算力消耗大、僅適應(yīng)存在角點(diǎn)特征的問題。方法包括:獲取包括待檢測運(yùn)動目標(biāo)的視頻圖像;提取所述視頻圖像中各幀圖像的特...
          • 本申請公開了一種自動駕駛模型的預(yù)訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及車輛,采用生成圖像子集的方式分批對模型預(yù)訓(xùn)練所需的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行生成和數(shù)據(jù)預(yù)熱,基于數(shù)據(jù)預(yù)熱完成的圖像子集自動對待訓(xùn)練模型進(jìn)行增量訓(xùn)練和模型驗(yàn)證。相比于對全部圖像數(shù)據(jù)同時進(jìn)行生產(chǎn)和數(shù)...
          • 本申請公開了一種目標(biāo)檢測模型的訓(xùn)練方法,獲取圖像樣本對數(shù)據(jù),將圖像樣本對輸入至第一、第二目標(biāo)檢測模型,第一、第二目標(biāo)檢測模型的模型結(jié)構(gòu)與待訓(xùn)練目標(biāo)檢測模型的模型結(jié)構(gòu)、模型參數(shù)相同,計算第一、第二樣本檢測損失函數(shù)值、特征損失函數(shù)值,根據(jù)第一樣...
          • 本發(fā)明提供了一種適用于萬噸級散貨船船型數(shù)據(jù)庫的三維重建方法,包括,S 1.在船舶上設(shè)置船舶標(biāo)記點(diǎn),在螺旋卸船機(jī)的垂直臂上設(shè)置動態(tài)標(biāo)記點(diǎn);S2.啟動船艙掃描裝置掃描各船艙獲得基于動態(tài)標(biāo)記點(diǎn)的船艙三維點(diǎn)云數(shù)據(jù);掃描船舶甲板面獲得基于動態(tài)標(biāo)記點(diǎn)的...
          • 本發(fā)明涉及一種去除移動目標(biāo)的三維重建方法,屬于三維重建方法技術(shù)領(lǐng)域,解決了現(xiàn)有技術(shù)中在三維重建過程中由于所拍攝照片含有運(yùn)動物體導(dǎo)致重建精度不高的問題的問題。方法包括:獲取包括待重建目標(biāo)的視頻圖像;基于所述視頻圖像,使用移動場景的運(yùn)動目標(biāo)檢測...
          • 本申請公開了一種人臉驅(qū)動模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。該方法包括:從三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)臉部運(yùn)動系數(shù),臉部運(yùn)動系數(shù)用于表征三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)所對應(yīng)的面部運(yùn)動信息;通過循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的第一生成器對與三維模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對應(yīng)的音頻訓(xùn)...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N生成圖像的方法、系統(tǒng)以及電子設(shè)備,方法應(yīng)用于電子設(shè)備,方法包括:響應(yīng)于用戶的操作,獲取第一圖像數(shù)據(jù);將第一圖像數(shù)據(jù)壓縮為第一特征向量;向服務(wù)器發(fā)送第一特征向量;接收服務(wù)器發(fā)送的第一差值特征;根據(jù)第一圖像數(shù)據(jù)和第一差值特征生成...
          • 一種語言圖像自然模型架構(gòu)和設(shè)備裝置,是在語言文本與可視的圖形圖像視頻影像之間構(gòu)建自然的對應(yīng)映射轉(zhuǎn)換系統(tǒng)機(jī)制架構(gòu),對于主干大肢體造型、末端小肢體造型、造型變換涉及的運(yùn)動軌跡,進(jìn)行分析歸納歸類,使用或者根據(jù)造型以及運(yùn)動軌跡序列,表達(dá)或者理解特定...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N圖像優(yōu)化處理方法、裝置及電子設(shè)備,獲取待優(yōu)化圖像以及電子設(shè)備的資源狀態(tài)信息后,基于該資源狀態(tài)信息,確定電子設(shè)備上部署的圖像優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)運(yùn)行參數(shù),從而基于圖像優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)運(yùn)行參數(shù),對待優(yōu)化圖像進(jìn)行優(yōu)化處理,輸出目標(biāo)圖像;其...
          • 本發(fā)明公開了一種基于時空信息動態(tài)融合的壓縮視頻質(zhì)量增強(qiáng)方法,主要包括以下步驟:構(gòu)建時間特征提取器和空間特征提取器分別提取時間信息和目標(biāo)幀的空間信息;構(gòu)建時空信息動態(tài)加權(quán)融合模塊,自適應(yīng)地聚合時間信息和空間信息;構(gòu)建多通道增強(qiáng)殘差塊作為質(zhì)量增...
          • 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉驅(qū)動模型訓(xùn)練、人臉圖像合成方法,通過將第一身份人臉圖像作為驅(qū)動人臉圖像,與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動模型,得到第一合成人臉圖像;將第二身份人臉圖像作為驅(qū)動人臉圖像,與源人臉圖像一起輸入至人臉驅(qū)動模型,得到第二合成...
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