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          • 本發(fā)明涉及圖像處理、計算機視覺與圖像盲去模糊技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于分層貝葉斯表示的自監(jiān)督圖像盲去模糊方法,包括:獲取清晰圖像并進行處理,合成模糊圖像,建立模糊圖像數(shù)據(jù)集;基于運動退化模型結(jié)合模糊圖像數(shù)據(jù)集構(gòu)建分層貝葉斯先驗?zāi)P秃湍繕撕瘮?shù)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于光照迭代調(diào)整的輕量級低光圖像增強方法,將待處理圖像進行HVI顏色空間變換獲得HVI圖像,分離出光照強度分量得到光照強度特征圖,對HVI圖像進行卷積處理得到淺層特征圖;對光照強度特征圖和淺層特征圖進行特征融合和亮度調(diào)整得到深...
          • 本發(fā)明涉及自動光學檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種PCB拼板自動光學檢測方法及裝置、存儲介質(zhì)。本發(fā)明采用局部拍攝后拼接的方式獲得PCB拼版的整體圖像,此方式節(jié)約了成本。其次,本發(fā)明識別出待測圖像上的元器件,對于每一個元器件:基于該元器件從預(yù)設(shè)的關(guān)系...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于計算機視覺的農(nóng)機車輪損傷檢測方法,包括:根據(jù)相鄰局部正面車胎厚度區(qū)域的車輪厚度的差異情況,獲取每個局部正面車胎厚度區(qū)域的車輪彈性磨損程度;根據(jù)初始車輪磨損程度和車輪彈性磨損程度,獲取每個磨損車胎區(qū)...
          • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于圖像處理的膠水涂抹缺陷檢測方法及系統(tǒng)。該方法包括:通過窄帶藍光LED對PCB板膠水涂抹區(qū)域光照成像獲取原始數(shù)據(jù);利用自適應(yīng)色彩分離通道選擇識別不同膠水得到特征數(shù)據(jù);依據(jù)特征數(shù)據(jù)進行三維膠路建模分析形...
          • 本發(fā)明公開了一種磁瓦表面微小線性缺陷的定性檢測方法、設(shè)備及介質(zhì),涉及磁性材料無損檢測技術(shù)領(lǐng)域。通過光源方位角動態(tài)調(diào)節(jié)凸顯不同走向缺陷的散射特性,構(gòu)建包含低角度線性光源與高分辨率偏振相機的多向照明成像系統(tǒng);這中間除了光源外,攝像頭通過步進電機...
          • 本發(fā)明公開了一種基于全景圖像的視覺多目標跟蹤方法,屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過將全景RGB圖像輸入至特征提取網(wǎng)絡(luò),提取圖像特征并生成可學習實例,并通過解碼網(wǎng)絡(luò)獲取目標的邊界框及屬性信息;基于歷史軌跡構(gòu)建軌跡實例以提取當前幀的預(yù)測信息,...
          • 本申請公開了一種基于CCD圖像傳感器的圓徑測量誤差補償方法,所述方法包括:獲取待測物體的數(shù)字圖像;對數(shù)字圖像進行動態(tài)光強評估和修正,以生成修正后的數(shù)字圖像;對修正后的數(shù)字圖像,通過預(yù)設(shè)的邊緣補償模型,生成圖像邊緣坐標點集;基于圖像邊緣坐標點...
          • 本發(fā)明涉及視覺識別領(lǐng)域,尤其涉及基于3D視覺的料架識別定位方法,通過利用3D點云數(shù)據(jù)實現(xiàn)了對料架的精準識別和定位,能夠準確檢測物料的存在、缺失、位置或姿態(tài)異常,以及料架結(jié)構(gòu)的完整性,通過空間區(qū)域劃分、空間突變特征識別、識別周期分析等步驟,能...
          • 本發(fā)明公開了一種相機內(nèi)參標定方法、裝置及電子設(shè)備,該方法包括:在當前場景中采集圖像,對采集到的圖像中存在畸變的線性結(jié)構(gòu)的邊界像素點進行識別,獲取線性結(jié)構(gòu)的邊界位置信息;根據(jù)邊界位置信息對水平方向和垂直方向上線性結(jié)構(gòu)的邊界進行采樣,并對采樣點...
          • 本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的圖像生成與風格遷移方法和系統(tǒng)。其中,本申請通過獲取用戶上傳的內(nèi)容圖、風格圖及滑動條參數(shù),并捕捉滑動軌跡生成帶時間戳的強度序列,經(jīng)動態(tài)采樣壓縮為頻域特征向量;利用大模型并行解析內(nèi)容圖的語義輪廓和風格圖的紋理區(qū)域,建立...
          • 本發(fā)明公開了一種基于結(jié)構(gòu)感知的多視角紋理重塑方法及系統(tǒng),屬于計算機視覺處理領(lǐng)域。該方法使用結(jié)合控制網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練擴散模型處理三維場景的多視角渲染圖像,對圖像和文本描述進行編碼,提取結(jié)構(gòu)信息傳遞到UNet。構(gòu)建重建與編輯雙路徑架構(gòu),采樣噪聲進行...
          • 本發(fā)明涉及三維模型圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種三維模型粒子化分裂推散與多模態(tài)反饋的方法,方法包括:根據(jù)設(shè)備工藝結(jié)構(gòu)圖進行輕量化三維模型重構(gòu),生成具備工藝信息嵌入特性的glTF格式數(shù)據(jù)包;通過three.js引擎搭建虛擬三維場景,實例化g...
          • 本發(fā)明屬于圖像生成領(lǐng)域,具體涉及了一種基于球面反射腔體參數(shù)優(yōu)化的三維圖像生成方法,旨在解決現(xiàn)有技術(shù)缺乏協(xié)同優(yōu)化機制,導(dǎo)致成像精度低且適應(yīng)性差的問題。本發(fā)明包括:獲取腔體內(nèi)壁光學特性生成反射路徑偏移量對照表,測量腔體形變偏差構(gòu)建幾何補償映射關(guān)...
          • 本發(fā)明公開基于圖像和路網(wǎng)拓撲關(guān)系的交叉口區(qū)域提取方法及系統(tǒng),涉及計算機圖形學與地理信息科學技術(shù)領(lǐng)域,解決傳統(tǒng)交叉口提取方法提取效果不佳的技術(shù)問題;本發(fā)明包括步驟1:利用道路網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)信息生成對應(yīng)的圖像;步驟2:篩選所有圖像中的有效輪廓,并創(chuàng)...
          • 本發(fā)明公開了一種分形驅(qū)動的腹腔鏡Toldt氏線定位方法、裝置及介質(zhì),所述方法包括:獲取若干腹腔鏡視頻幀;根據(jù)Toldt氏線分割模型對若干腹腔鏡視頻幀進行特征建模,得到多尺度特征圖;對多尺度特征圖進行多尺度時空特征融合與聚合處理,將處理所得結(jié)...
          • 本發(fā)明適用于工業(yè)安全檢測技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于中紅外相機的氣體泄漏危險等級評級模型及系統(tǒng)。所述模型以多源異構(gòu)數(shù)據(jù)為輸入,通過四層邏輯實現(xiàn)風險量化:多參數(shù)輸入層接收物理參數(shù)、環(huán)境參數(shù)、介質(zhì)特性參數(shù)及空間參數(shù);數(shù)據(jù)預(yù)處理層通過歸一化函數(shù)將異構(gòu)...
          • 本發(fā)明涉及用于機器視覺的AI邊緣計算方法及系統(tǒng),包括多個邊緣計算機、AI控制終端和多個視覺采集端;視覺采集端包括攝像頭和外殼,外殼的一端穿設(shè)有絕緣管,絕緣管內(nèi)穿設(shè)有內(nèi)管,且絕緣管位于外殼內(nèi)的一端端部封閉;絕緣管位于外殼內(nèi)的一端套設(shè)有安裝固定...
          • 本發(fā)明提供一種基于無人機巡檢的林區(qū)監(jiān)控方法及系統(tǒng),首先獲取目標林區(qū)包含地理位置標識及地形特征參數(shù)的歷史巡檢數(shù)據(jù)集合,據(jù)此生成指示飛行路徑與圖像采集節(jié)點的初始巡檢航線,接著調(diào)用搭載多光譜傳感器的無人機按航線動態(tài)巡檢,獲取不同時間戳下多個監(jiān)測區(qū)...
          • 本申請涉及FOD檢測技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于機場跑道的車載式FOD動態(tài)檢測與定位方法,本申請?zhí)岢鲆韵路桨福椒ㄍㄟ^車載設(shè)備采集的目標數(shù)據(jù)生成目標圖像,提取其中的畸變片段并構(gòu)建動態(tài)特征樹。結(jié)合車輛運動參數(shù)和掃描視角信息,在特征節(jié)點下生成臨時子節(jié)...
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