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								      本申請公開了一種聯(lián)合RGB和TOF的深度圖像生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括獲取同步拍攝的RGB圖像和TOF圖像，并對所述RGB圖像進(jìn)行深度估計(jì)以得到偽深度圖；根據(jù)所述偽深度圖將所述TOF圖像填充為稠密圖像；計(jì)算所述偽深度圖的深度梯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于梯度控制的高斯渲染處理圖像退化問題的方法，包括如下步驟：獲取退化圖像并進(jìn)行預(yù)處理，使用預(yù)訓(xùn)練的2D圖像恢復(fù)模型對預(yù)處理后的退化圖像進(jìn)行恢復(fù)，得到初步恢復(fù)圖像；利用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成的稀疏點(diǎn)云初始化3D高斯模型；采用初步恢復(fù)圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種三維全息圖像重建方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于光學(xué)顯示與人工智能領(lǐng)域；包括：獲取數(shù)據(jù)集，構(gòu)建三維全息重建網(wǎng)絡(luò)模型，以根據(jù)數(shù)據(jù)集對三維全息重建網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試；獲取目標(biāo)場景的目標(biāo)深度圖和目標(biāo)強(qiáng)度圖，將目標(biāo)強(qiáng)度圖和目標(biāo)深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于GPU的BRep模型水密網(wǎng)格轉(zhuǎn)換及拓?fù)渲亟ǚ椒?，包括：生成對?yīng)BRep模型每個(gè)面對應(yīng)二維參數(shù)空間的UV島；構(gòu)建初始UV圖集；獲得趨近正方形布局的優(yōu)化UV圖集；構(gòu)建初步二維三角網(wǎng)格；剔除跨越原始UV島邊界的偽三角形，僅保留...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及面向ESG管理的煤礦監(jiān)控圖像多尺度增強(qiáng)方法，包括：根據(jù)每個(gè)目標(biāo)人物在連續(xù)幀煤礦監(jiān)控圖像中的識(shí)別框內(nèi)像素點(diǎn)灰度值差異，確定每個(gè)目標(biāo)人物在每幀煤礦監(jiān)控圖像中的曝光變動(dòng)性，將每個(gè)識(shí)別框沿著水平方向等分若干個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于空域和頻域特征的非均勻性校正方法及系統(tǒng)，涉及紅外圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，校正步驟為：將待校正圖像輸入訓(xùn)練好的紅外圖像非均勻性校正模型中，輸出校正圖像；模型訓(xùn)練步驟為：基于可見光數(shù)據(jù)集構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建初始紅外圖像非均勻性校正...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于雙流多尺度特征融合的圖像偽造定位方法，屬于圖像偽造定位技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：對歸一化RGB圖像，通過雙分支結(jié)構(gòu)分別提取多尺度語義特征與噪聲特征；對同尺度特征堆疊生成初步融合特征；執(zhí)行多尺度增強(qiáng)操作，結(jié)合全局通道加權(quán)與局部空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種跨域少樣本目標(biāo)檢測中特征混淆的解決方法，屬于跨域少樣本目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：S1:對查詢圖像進(jìn)行特征提取，獲得查詢圖像塊特征序列；對支持集序列進(jìn)行特征提取，獲得支持集特征序列；S2:將查詢圖像塊特征序列和支持集特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于單階段網(wǎng)絡(luò)的跨域少樣本目標(biāo)檢測方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，將查詢圖像和支持目標(biāo)經(jīng)過權(quán)重共享的基座大模型中得到查詢圖像特征和支持目標(biāo)特征；然后支持目標(biāo)特征經(jīng)過支持集編碼器細(xì)化后和查詢圖像特征送入查詢圖像編碼器中，在提取查詢圖...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，公開了一種三維遮擋體素剔除方法、狀態(tài)估計(jì)方法、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括：獲取載體運(yùn)動(dòng)過程中的連續(xù)多幀圖像和連續(xù)多幀點(diǎn)云；針對每一幀圖像中的每個(gè)像素塊，計(jì)算各像素塊在每一圖像幀中的像素強(qiáng)度方差，以確定各圖像幀中的所有穩(wěn)定...
								
            
							
            
							
						
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								      一種對復(fù)雜環(huán)境下滾動(dòng)軸承故障進(jìn)行診斷的方法，屬于軸承故障診斷領(lǐng)域，將軸承的振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖像后進(jìn)行預(yù)處理，突出圖像中故障特征的邊緣信息和局部變化后輸入可變形卷積層，自適應(yīng)調(diào)整采樣點(diǎn)并提取圖像中的故障特征；依次經(jīng)過堆疊的多個(gè)故障特征提取模...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的多級爆破巖體結(jié)構(gòu)面智能化識(shí)別方法，包括：首先，通過獲取空間序列爆破工作面的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集。接著，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，依據(jù)解譯標(biāo)志表對數(shù)據(jù)集進(jìn)行解譯，標(biāo)注爆破巖體結(jié)構(gòu)面的位置和范圍，生成標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)知識(shí)蒸餾的礦物識(shí)別方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及礦物識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，所述礦物識(shí)別方法包括：獲取各類礦物圖像及物理屬性數(shù)據(jù)，并將其進(jìn)行編碼；將各類礦物圖像及編碼后向量輸入混合礦物識(shí)別模型中，得到各礦物類別概率；其中，使用礦...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)融合的肝病圖像識(shí)別處理方法、介質(zhì)及設(shè)備，方法包括：采集肝病診斷過程中的多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)；對多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)特征提取，得到血流?影像關(guān)聯(lián)特征；根據(jù)血流?影像關(guān)聯(lián)特征構(gòu)建生理約束的時(shí)空對齊模型，輸出血管幾何拓?fù)渚W(wǎng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于視覺傳感數(shù)據(jù)融合技術(shù)領(lǐng)域，具體提供了一種視覺傳感數(shù)據(jù)融合的氣體成像方法，方法主要包括：獲取原始傳感器信號(hào)，對原始傳感器信號(hào)進(jìn)行多源同步與特征提取，得到同步特征數(shù)據(jù)；基于同步特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行抗擾動(dòng)空間配準(zhǔn)處理，生成空間映射數(shù)據(jù)集；對空...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及鋒面路徑追蹤技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的昆明準(zhǔn)靜止鋒自動(dòng)識(shí)別方法，包括：獲取昆明準(zhǔn)靜止鋒歷史位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)；利用昆明準(zhǔn)靜止鋒歷史位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，獲取昆明準(zhǔn)靜止鋒標(biāo)簽集；利用氣象數(shù)據(jù)，獲取RGB圖像數(shù)據(jù)集；將昆明準(zhǔn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于時(shí)序遙感Mamba的遙感影像語義變化檢測方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：對時(shí)序遙感影像先進(jìn)行輕量化局部特征提取，然后捕捉地表動(dòng)態(tài)變化，得到多尺度特征；對多尺度特征先進(jìn)行拼接，然后提取特征，再按照層級進(jìn)行拼接，得到融合特征；...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于邊緣檢測和邊界斷線連接的田塊提取方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域、遙感圖像處理領(lǐng)域，田塊提取方法具體包括如下步驟：步驟1：提取遙感影像中的田塊范圍矢量數(shù)據(jù)A；步驟2：提取所述遙感影像的田塊邊界概率圖；步驟3：對所述邊界概率圖進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于視覺識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供了一種動(dòng)態(tài)場景下的多目標(biāo)視覺識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括：在動(dòng)態(tài)場景下實(shí)時(shí)采集多目標(biāo)識(shí)別圖像，整理為多目標(biāo)時(shí)序圖像序列，構(gòu)建多目標(biāo)識(shí)別圖像的背景模型，結(jié)合基于光流場計(jì)算的動(dòng)態(tài)背景干擾補(bǔ)償，生成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)掩碼矩陣，...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了用于城市軌道交通的數(shù)據(jù)采集與用戶行為分析系統(tǒng)，涉及行為分析技術(shù)領(lǐng)域，包括圖像采集模塊實(shí)時(shí)采集含像素點(diǎn)坐標(biāo)與數(shù)量的圖像數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對其預(yù)處理；中央計(jì)算處理模塊經(jīng)綜合計(jì)算和標(biāo)準(zhǔn)化處理得乘客換乘混亂參數(shù)，分析后若混亂則調(diào)用提示...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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