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          • 本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于RGB和多光譜特征的直播稻苗期群體均勻度評(píng)估方法及系統(tǒng),方法包括:利用無(wú)人機(jī)獲取高分辨率水稻苗期RGB圖像并進(jìn)行預(yù)處理,同步通過(guò)M3M多光譜傳感器采集大尺度水稻多光譜圖像;基于預(yù)處理后的高分辨率水...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)一種基于云影跨域特征融合的遙感圖像云檢測(cè)方法,涉及圖像檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。該方法先分別進(jìn)行空域上下文特征編碼(三次上下文提取與下采樣,獲不同層次特征)和頻域結(jié)構(gòu)特征強(qiáng)化編碼(經(jīng)卷積、結(jié)構(gòu)提取、縮放、融合等操作);接著將頻域強(qiáng)化特征與第三...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于圖像處理的電氣火災(zāi)監(jiān)控探測(cè)方法及系統(tǒng),屬于電氣火災(zāi)監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域,對(duì)電氣設(shè)備監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行圖像采集,獲取連續(xù)視頻幀;提取多個(gè)候選區(qū)域作為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間圖節(jié)點(diǎn),并基于空間位置關(guān)系構(gòu)建時(shí)間邊;對(duì)連續(xù)幀中對(duì)應(yīng)候選區(qū)域計(jì)算區(qū)域形變率與...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于血液生化文本引導(dǎo)的多模態(tài)骨腫瘤分類方法和系統(tǒng),該方法包括下述步驟:獲取多模態(tài)數(shù)據(jù);基于血液生化標(biāo)志物構(gòu)建血液生化文本引導(dǎo)因子;判斷多模態(tài)數(shù)據(jù)中的骨腫瘤影像或病理切片圖像是否缺失,不缺失時(shí)提取得到骨腫瘤影像結(jié)構(gòu)特征或病理切...
          • 本發(fā)明提供一種結(jié)合AI識(shí)別的單元式幕墻構(gòu)件匹配方法及系統(tǒng),首先獲取包含多個(gè)具有空間位置標(biāo)記的構(gòu)件局部圖像單元的待匹配單元式幕墻的現(xiàn)場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)集合,接著對(duì)現(xiàn)場(chǎng)圖像數(shù)據(jù)集合進(jìn)行圖像特征提取處理,得到構(gòu)件局部圖像單元的表面紋理特征和結(jié)構(gòu)輪廓特征,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的直腸癌醫(yī)學(xué)影像病灶分割方法及裝置,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)僅以醫(yī)學(xué)圖像作為單一輸入模態(tài),忽視了多模態(tài)數(shù)據(jù)間的潛在語(yǔ)義關(guān)聯(lián),導(dǎo)致分割效果欠佳的問(wèn)題。方法包括獲取待測(cè)直腸癌醫(yī)學(xué)影像病灶圖像及其對(duì)應(yīng)的臨床文本信息,將二者輸入...
          • 本發(fā)明提供一種乳粉干燥塔內(nèi)壁結(jié)焦區(qū)域圖像識(shí)別方法,通過(guò)干燥塔內(nèi)壁圖像,基于預(yù)設(shè)三維模型進(jìn)行圓柱坐標(biāo)逆向投影獲得平面展開(kāi)圖;利用雙向反射分布函數(shù)模型分解圖像為鏡面與漫反射分量,保留漫反射本征圖像;將該圖像輸入編碼器?解碼器網(wǎng)絡(luò)初步分割,其跳躍...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于BIM模型的數(shù)字化水利工程數(shù)字化管理系統(tǒng),包括:確定常態(tài)水位,并以常態(tài)水位構(gòu)建采集觸發(fā)范圍;響應(yīng)于實(shí)時(shí)水位超出采集觸發(fā)范圍,則以實(shí)時(shí)水位作為分界線,分別采集水上點(diǎn)云數(shù)據(jù)和水下點(diǎn)云數(shù)據(jù);基于分界線對(duì)水...
          • 本發(fā)明涉及地質(zhì)勘探與三維建模技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種礦用無(wú)人機(jī)高精度三維地質(zhì)建模系統(tǒng),包括多光譜成像采集模塊、點(diǎn)云?影像高精度配準(zhǔn)模塊、地質(zhì)特征融合提取模塊、三維地質(zhì)模型構(gòu)建模塊以及地質(zhì)屬性可視化輸出模塊;其中:多光譜成像采集模塊:采集配準(zhǔn)影...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了針對(duì)數(shù)字人的用戶個(gè)性化模型生成方法、裝置及設(shè)備,涉及數(shù)字人領(lǐng)域,方法包括:獲取導(dǎo)入的基礎(chǔ)模型資產(chǎn)對(duì)應(yīng)的第一OBJ文件、通過(guò)算法處理后的用戶個(gè)性化面部數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第二OBJ文件;對(duì)第一OBJ文件進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)檢驗(yàn),并在校驗(yàn)通過(guò)后對(duì)第一...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種虛擬角色的動(dòng)作生成方法,包括:獲取虛擬角色的初始設(shè)定;基于初始設(shè)定進(jìn)行特征提取以構(gòu)建第一融合特征向量;基于第一融合特征向量與預(yù)設(shè)的初始運(yùn)動(dòng)動(dòng)作預(yù)測(cè),以構(gòu)建對(duì)應(yīng)的初始動(dòng)作序列;遍歷所述初始動(dòng)作序列以對(duì)與初始設(shè)定不符的幀進(jìn)行標(biāo)簽...
          • 本發(fā)明涉及運(yùn)動(dòng)模組補(bǔ)償定位技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于視覺(jué)的二維補(bǔ)償算法,包括以下步驟:S1、設(shè)置帶有若干標(biāo)定點(diǎn)的標(biāo)定板,并移動(dòng)相機(jī)以調(diào)整標(biāo)定板的位置;S2、通過(guò)運(yùn)動(dòng)模組使相機(jī)移動(dòng),并記錄每個(gè)標(biāo)定點(diǎn)在參考坐標(biāo)系中的模組坐標(biāo);S3、根據(jù)模組坐標(biāo)構(gòu)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于兩階段分割與拓?fù)涮卣魅诤系乃靖扛櫡椒跋到y(tǒng),該方法首先采集若干幀種子圖像,然后通過(guò)實(shí)例分割得到種子個(gè)體,再通過(guò)語(yǔ)義分割得到種子個(gè)體的根、芽和主體,然后通過(guò)拓?fù)鋱D匹配實(shí)現(xiàn)種子主體跟蹤,因根芽與主體在圖像中同屬一個(gè)體,...
          • 本發(fā)明涉及水利工程安全監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了基于圖像識(shí)別的水利工程安全隱患評(píng)估預(yù)測(cè)系統(tǒng)及方法,通過(guò)多模態(tài)傳感網(wǎng)絡(luò)同步采集水利工程表面圖像、內(nèi)部結(jié)構(gòu)探測(cè)數(shù)據(jù)及環(huán)境參數(shù),采用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合三維點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)提取表面視覺(jué)特征參數(shù),利用自適...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種HER2表達(dá)狀態(tài)評(píng)估方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。本申請(qǐng)將目標(biāo)對(duì)象的HE染色圖像劃分為多個(gè)第一子圖像,通過(guò)第一子圖像確定HE染色圖像的浸潤(rùn)區(qū)域;將目標(biāo)對(duì)象的IHC染色圖像劃分為多個(gè)第二子圖像,通過(guò)第二子圖像確定IHC染色圖像中...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)與工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于知識(shí)蒸餾的產(chǎn)線口罩成品異常檢測(cè)方法,包括以下步驟:S1,數(shù)據(jù)集構(gòu)建與擴(kuò)充:構(gòu)建正常產(chǎn)線口罩成品數(shù)據(jù)集以及異常產(chǎn)線口罩成品數(shù)據(jù)集;S2,教師網(wǎng)絡(luò)與學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練:使用VGG?19網(wǎng)絡(luò)作為...
          • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種汽車零件注塑成型用智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),其方法包括:獲取待測(cè)汽車零件的注塑成型圖像,并計(jì)算所述注塑成型圖像的梯度場(chǎng);對(duì)所述梯度場(chǎng)進(jìn)行分層式拓?fù)浞治觯陨杀碚鲌D像局部區(qū)域結(jié)構(gòu)特性的拓?fù)涮卣鳎换谒鐾負(fù)?..
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于微針加密毛囊種植區(qū)域智能測(cè)算系統(tǒng),涉及頭皮圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該基于微針加密毛囊種植區(qū)域智能測(cè)算系統(tǒng),包括:毛囊中心點(diǎn)配準(zhǔn)模塊;脫發(fā)區(qū)域測(cè)算模塊;種植區(qū)域測(cè)算模塊。本發(fā)明通過(guò)獲取的目標(biāo)對(duì)象頭皮圖像進(jìn)行中心點(diǎn)映射,同時(shí)對(duì)中心...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種基于圖像處理的防撞梁焊縫缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng),該方法對(duì)已生產(chǎn)的防撞梁的焊縫區(qū)域進(jìn)行圖像采集,得到灰度圖像;對(duì)灰度圖像進(jìn)行初始分塊,分別獲取每個(gè)初始子塊的局部復(fù)雜性指標(biāo),基于每個(gè)初始子塊的局部復(fù)雜性指標(biāo),...
          • 一種泛癌細(xì)胞檢測(cè)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),包括獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù),使用多尺度鄰近感知函數(shù)獲取所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)細(xì)胞鄰近感知圖,使用細(xì)胞鄰近感知圖預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)獲取所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)細(xì)胞鄰近感知圖;計(jì)算真實(shí)細(xì)胞鄰近感知圖、預(yù)測(cè)細(xì)胞鄰近感知圖之間的第一損失,通...
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