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          • 本發(fā)明提出一種道路病害分布可視化方法及系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊通過移動檢測車搭載的工業(yè)相機、三維激光掃描儀及組合導(dǎo)航裝置,實時采集病害數(shù)據(jù),并進行時空同步與預(yù)處理;病害分析模塊基于位置數(shù)據(jù)實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)空間對齊,通過語義分割識別圖像中的病害邊界...
          • 本發(fā)明實施例公開了基于海洋溫鹽剖面的三維溫鹽場反演方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取觀測點所對應(yīng)的觀測剖面文件,并提取關(guān)鍵信息,關(guān)鍵信息包括經(jīng)緯度、時間及溫鹽剖面,溫鹽剖面包括溫度剖面及鹽度剖面;加載預(yù)先訓(xùn)練好的智能重構(gòu)模型;當觀測點位于預(yù)設(shè)的建模...
          • 本發(fā)明公開了一種互反射環(huán)境下的數(shù)字光柵投影三維重建方法,該方法包括:確定相移圖像的第一頻率和第二頻率以及標記條紋周期的格雷碼圖像,分別生成第一組多步相移圖像和第二組多步相移圖像,并向物體表面投射;捕獲物體表面反射并調(diào)制后的條紋圖像,基于第一...
          • 本發(fā)明公開了一種基于空間坐標的異形百葉窗片段拼接繪圖方法,涉及智能構(gòu)造領(lǐng)域,該方法通過使用激光雷達掃描設(shè)備獲取窗面初始點云,并建立局部空間坐標系下的三維點集表示,隨后執(zhí)行包括邊界邊緣識別、突變點檢測和結(jié)構(gòu)分段在內(nèi)的多層次邊界點提取流程,構(gòu)建...
          • 本申請涉及一種帶缺陷圖像的生成方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),方法包括:獲取帶缺陷樣本圖、無缺陷樣本圖、樣本控制條件以及樣本指令,其中,樣本控制條件用于指示帶缺陷樣本圖中的缺陷背景、缺陷位置和缺陷形態(tài),樣本指令用于描述缺陷的主類別和子類別;...
          • 本申請公開了一種點云數(shù)據(jù)處理的方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),屬于計算機技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:獲取待處理的點云數(shù)據(jù);所述點云數(shù)據(jù)包括多個點云點;對每個點云點進行平面擬合處理,以獲得每個點云點的法向量;對每個點云點的法向量進行特征分析處理,以獲得所...
          • 本申請實施例公開了一種車輛全景影像獲取方法及系統(tǒng),涉及全景影像技術(shù)領(lǐng)域,所述車輛全景影像獲取方法包括:在車輛上的圖像采集裝置的位姿發(fā)生變化的情況下,基于使所述圖像采集裝置發(fā)生變化的目標裝置的實時狀態(tài)值、所述目標裝置與所述圖像采集裝置之間的位...
          • 本發(fā)明涉及運動捕捉技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于多場地動捕相機的無縫追蹤系統(tǒng)及方法,方法包括以下步驟:設(shè)置至少兩組動捕相機分別部署于相互隔離的獨立場地,每組動捕相機覆蓋其所在場地的完整空間,采集剛體在局部坐標系中的運動數(shù)據(jù);建立控制端與各組動捕相機之...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于編解碼結(jié)構(gòu)的輕量級醫(yī)學(xué)2D圖像分割網(wǎng)絡(luò),包括:網(wǎng)絡(luò)輸入模塊,從各種醫(yī)學(xué)成像設(shè)備獲取醫(yī)學(xué)2D圖像,并進行預(yù)處理、執(zhí)行數(shù)據(jù)增強和歸一化,獲得輸入圖像;網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)模塊,用于和網(wǎng)絡(luò)輸入模塊通信連接,包括...
          • 本發(fā)明公開了一種大場景道路裂縫分布圖構(gòu)建方法、裝置及設(shè)備,涉及道路裂縫識別技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)策略在道路裂縫數(shù)據(jù)集上進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;設(shè)定道路巡檢路徑并進行所述巡檢路徑上道路圖像的拍攝,將所述道...
          • 本申請涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種視覺輔助下的螺絲清洗品質(zhì)視覺質(zhì)檢方法,該方法包括:采集清洗后的螺絲表面的灰度圖像,記為待測灰度圖像,提取待測灰度圖像中的邊緣輪廓;計算每條邊緣輪廓的低頻占比,對邊緣輪廓進行篩選,獲取不規(guī)則輪廓和規(guī)則...
          • 本發(fā)明公開了一種基于光度立體的電子屏幕膜面灰塵檢測方法,包括以下步驟:圖像采集:獲取4?8張不同入射方向的灰度圖像;圖像預(yù)處理:采用雙邊濾波器對原始圖像進行邊緣保持降噪處理,并結(jié)合高斯濾波器提升平滑性,將濾波后的圖像轉(zhuǎn)換為浮點型;法向重建:...
          • 本發(fā)明公開了一種基于紋理圖像分析的浸膠紙表面均勻性檢測方法,具體涉及圖像的增強與紋理分析領(lǐng)域,包括獲取浸膠紙圖像,并基于灰度差值構(gòu)建邊緣圖,提取邊緣圖中邊緣值低于第一閾值的圖像區(qū)域,定義為模糊區(qū)域;對所述模糊區(qū)域進行相鄰像素之間的邊緣值差異...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于矢量圖形的飛行訓(xùn)練器儀表顯示系統(tǒng)及動態(tài)渲染方法、計算機設(shè)備、存儲介質(zhì),其中,該方法包括:獲取駕駛艙儀表布局、矢量圖形元素、載體實時狀態(tài)及環(huán)境氣象地形信息。通過處理氣象地形數(shù)據(jù)生成光場信息并轉(zhuǎn)換為光學(xué)調(diào)節(jié)參數(shù),進而產(chǎn)生環(huán)境光...
          • 本發(fā)明涉及衛(wèi)星遙感圖像技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種查找遙感圖像變化區(qū)域的模型及方法,通過提出基于頻譜信息引導(dǎo)的小尺寸對象特征提取模塊的感受野和自適應(yīng)卷積核大小機制,并將該機制與孿生結(jié)構(gòu)變化檢測網(wǎng)絡(luò)協(xié)同提取輸入圖像特征?!翱臻g?通道?頻域”三注意力...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。提供了一種基于強度相位融合的OCTA圖像處理方法及系統(tǒng),對OCTA數(shù)據(jù)進行分裂光譜處理,得到多個子帶信號;對任意一個子帶信號,根據(jù)當前幀OCTA圖像與前一幀OCTA圖像的幀間誤差,對各幀OCTA圖像進行時域相位校...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及基于遞歸雙流Mamba的海溫補全方法及系統(tǒng),所述方法包括一下步驟:將破損的SST圖像、周平均SST圖像拼接后作為輸入,通過N個相同的遞歸層次化Mamba塊的N次遞歸迭代輸出預(yù)測的周平均SST圖像和預(yù)測的異...
          • 本發(fā)明提供一種環(huán)境藝術(shù)設(shè)計課程推薦方法及系統(tǒng),涉及智能教育技術(shù)領(lǐng)域,所述方法包括:根據(jù)多維度學(xué)生畫像中的能力匹配度和動態(tài)課程知識圖譜中課程間先修關(guān)系,篩選適配學(xué)生當前能力的候選課程集;在候選課程集中設(shè)置雙目標點:課程基礎(chǔ)要求與學(xué)生能力的最高...
          • 本申請?zhí)峁┝嘶诖髷?shù)據(jù)分析的校內(nèi)外素質(zhì)教育資源協(xié)同配置方法,涉及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:基于內(nèi)部資源集與外部資源集組建資源庫;收集學(xué)生用戶群的用戶群特征信息;協(xié)同用戶個體特征和教育需求特征對多個具備標注信息的資源進行篩選;調(diào)取資源評估機制...
          • 本發(fā)明公開了一種工程造價數(shù)據(jù)計算管理方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:分析待構(gòu)造工程的建筑材料屬性的負載需求,針對已知塔吊類型進行篩選,組建待構(gòu)造工程的可選塔吊類型集合;標記各個施工階段下影響塔吊作業(yè)效率因素,生成待構(gòu)造工程的可選塔吊...
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