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								      本申請公開了基于X光的堅果缺陷檢測系統(tǒng)及方法，涉及X射線檢測技術領域，解決了現有的堅果缺陷檢測方法，適用于不同種類堅果的檢測時，識別準確率降低的技術問題；獲取待檢測堅果的檢測圖像組；所述檢測圖像組由若干X光圖像組成；基于檢測圖像組生成識別特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像病灶檢測的技術領域，具體涉及一種纖維內窺鏡圖像病灶檢測方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：提供數據質量引導界面；捕獲軸向移動過程中內窺鏡離腸壁第一預設位置和第二預設位置的窄帶光圖像，計算藍光通道和綠光通道的亮度增益值，計算非對稱散...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于TVFNet網絡模型的作物病蟲害分割檢測方法，引入了極化注意力機制以增強特征提取能力，緩解邊緣特征模糊的問題。利用該注意力處理池化金字塔整合的特征能夠更好地捕捉多尺度信息，提升對復雜背景和病斑特征的分割能力；引入了雙交叉多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向電纜接頭成型缺陷檢測的圖像識別系統(tǒng)，具體涉及圖像識別領域，包括采集模塊、干擾建模模塊、對比模塊、特征融合模塊、篩選模塊；采集模塊用于采集電纜接頭圖像，并將每幀圖像與對應的時間序列標識、工件編號、采集設備編號構建三元組標識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于圖像分割的混凝土表面泛堿區(qū)域檢測方法，該方法通過計算初始連通域內像素值的方差，利用泛堿區(qū)域與污漬的本質特征差異，針對性剔除低方差的污漬區(qū)域，提升了檢測的準確性，通過預設圖像處理單元對參考二值圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數據處理技術領域，公開了一種基于人工智能的管道腐蝕修復方法、系統(tǒng)及存儲介質。該方法包括：通過管道內窺鏡采集腐蝕圖像，經高斯濾波和直方圖均衡化處理得到標準化特征數據集；輸入語義分割網絡識別分割，得到腐蝕三維坐標和體積數據；根據坐標結...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種OLED顯示面板中Mura缺陷智能檢測方法及系統(tǒng)，涉及缺陷檢測領域，所述方法流程為：基于OLED顯示面板的原始圖像獲取多尺度的特征圖像和融合特征圖像；對多尺度的特征圖像和融合特征圖像進行特征增強和特征融合，以得到初始預測圖像和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種基于注意力機制的肺部結構異常疾病圖像分割方法，能夠解決由于CT圖像質量差導致先天性肺氣道畸形的判斷錯誤率高的技術問題。該方法確定融合平掃圖像、靜脈圖像和動脈圖像的第N融合圖像、……、第一融合圖像；將第一融合圖像、第二融合...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像輪廓提取技術領域，提供了一種圖像邊緣輪廓提取的方法、裝置、電子設備以及存儲介質。通過對目標圖像進行邊緣檢測及區(qū)域劃分以獲得區(qū)域矩陣，對每個子區(qū)域進行掃描及輪廓點篩選以獲得每個子區(qū)域的輪廓點坐標鏈表，結合第一距離閾值對每個子區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于點云數據處理的技術領域，更具體地，涉及一種基于共視查詢嵌入的魯棒點云配準方法和裝置。所述方法包括使用KPConv?FPN作為特征編碼器對輸入的點云對進行多尺度采樣并提取逐點的特征；接著將最粗的采樣點及其特征輸入到塊間共視特征交互模...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種缺陷圖像擴散生成方法、裝置、設備及存儲介質，涉及圖像處理技術領域，包括：根據用戶輸入的自然語言提示文本確定目標缺陷對應的目標缺陷類型和缺陷尺寸參數；基于目標缺陷類型和缺陷尺寸參數構建缺陷物理向量；基于缺陷物理向量調整擴散過程...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了一種動畫生成方法、裝置、設備、介質及程序，包括獲取圖像信息和輸入信息；對所述輸入信息進行分析提取條件信息并生成控制參數；將所述圖像信息、所述條件信息和所述控制參數輸入關鍵幀生成模型生成關鍵幀圖像序列；基于所述關鍵幀圖像序列、所述...
								
            
							
            
							
						
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								      基于改進的GAN的面部特寫生成方法、裝置、設備和介質，涉及面部特寫生成技術領域。面部特寫生成方法包括：獲取目標人臉圖像和源人臉圖像；通過人臉解析模塊對目標人臉圖像進行解析，獲取目標背景、目標語義特征、目標人臉；通過人臉解析模塊對源人臉圖像進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)物理約束網絡的渦輪葉片全域溫度場重建方法，屬于航空發(fā)動機熱管理技術領域。針對全局熱傳導路徑建模不足、物理規(guī)則缺失及區(qū)域差異化感知空白問題，對稀疏測溫點進行歸一化及位置編碼，形成Transformer編碼器輸入序列；通...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于火電廠邊緣側單節(jié)點部署的人工智能監(jiān)測模型方法，涉及火電廠智能監(jiān)測技術領域。該方法包括獲取火電廠DCS系統(tǒng)數據和紅外熱像儀圖像數據，構建專用算子庫以提取特征信息，使用改進的MobileNetV3搭建監(jiān)測神經網絡模型，引入動...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及圖像特征提取領域，尤其涉及一種頻域自適應的生物啟發(fā)式脈沖視覺特征提取方法與設備。方法包括：獲取待識別圖像；將待識別圖像輸入預設細胞通道進行特征編碼，得到待識別圖像的全量脈沖序列，全量脈沖序列包括關聯有時間戳的若干個脈沖事件；根據全...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于改進PointNet++的工程機械滿斗率預測方法、裝置及可讀介質，涉及點云處理領域，包括：構建工程機械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型并訓練，得到經訓練的工程機械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型；工程機械挖斗滿載狀態(tài)語義分割模型采用改進...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙邊域運動校正的異常匹配去除方法及系統(tǒng)，該方法包括下述步驟：對不同視角圖像的匹配點對進行坐標歸一化，構建無序運動集合；對無序運動集合和歸一化坐標進行特征嵌入，構建初始運動特征；對初始運動特征進行迭代優(yōu)化，得到校正后的多層...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及晶體角度識別技術領域，尤其涉及一種基于電極特征的晶體角度識別方法，包括如下步驟：生成多模態(tài)特征模板，將原始晶體圖像中晶體目標與多模態(tài)特征模板進行匹配，輸出匹配結果；建立偏移基準；基于偏移基準，對優(yōu)化調整后的Blob分析的感興趣區(qū)域...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種基于視覺強化學習的模型訓練方法、裝置、設備及介質。包括：獲取樣本圖像幀及語義類別信息，將語義類別信息輸入視覺大語言模型，得到第一卷積核參數，及將樣本圖像幀輸入第一特征卷積核得到第一特征熱力圖；通過預設視覺強化學習模型得...
								
            
							
            
							
						
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