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								      本公開(kāi)涉及一種交互形象換膚方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車(chē)輛，通過(guò)響應(yīng)于用戶為交互形象選擇目標(biāo)皮膚，從服務(wù)器下載目標(biāo)皮膚對(duì)應(yīng)的皮膚資源包，將交互形象的原皮膚加載路徑更改為皮膚資源包對(duì)應(yīng)的目標(biāo)保存路徑，當(dāng)接收到用戶的喚醒指令時(shí)，將目標(biāo)保存路徑的...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種渲染指令的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括獲取引擎層向目標(biāo)接口層發(fā)送的原始渲染指令序列，其中，所述目標(biāo)接口層用于屏蔽不同圖形驅(qū)動(dòng)接口的接口差異，向不同圖形驅(qū)動(dòng)接口發(fā)送對(duì)應(yīng)的渲染指令；獲取所述原始渲染指令...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種鼠標(biāo)指針圖像顯示方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，該方法包括：通過(guò)電子設(shè)備原生操作系統(tǒng)中運(yùn)行的第一應(yīng)用程序，獲取目標(biāo)鼠標(biāo)指針對(duì)象，目標(biāo)鼠標(biāo)指針對(duì)象是第一應(yīng)用程序基于獲取到的鼠標(biāo)指針數(shù)據(jù)生成的，鼠標(biāo)指針數(shù)據(jù)是第二應(yīng)用程序中的鼠標(biāo)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的一方面提供了一種計(jì)算機(jī)執(zhí)行的牙齒三維數(shù)字模型的局部坐標(biāo)系的設(shè)定方法，包括：獲取世界坐標(biāo)系下的表示第一牙齒的第一三維數(shù)字模型；對(duì)所述第一三維數(shù)字模型采樣N個(gè)面片，其中，N是預(yù)定的數(shù)量；基于所述N個(gè)面片的中心點(diǎn)坐標(biāo)、法向量、鄰接面片信息...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種道路數(shù)據(jù)的生成方法和裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。該方法可應(yīng)用于地圖領(lǐng)域，具體而言，該方法包括：獲取目標(biāo)道路上各個(gè)道路控制點(diǎn)各自對(duì)應(yīng)的相對(duì)位置數(shù)據(jù)；基于相對(duì)位置數(shù)據(jù)和為每個(gè)道路控制點(diǎn)分別配置的相對(duì)高程變量，構(gòu)建出與目標(biāo)道路相匹配...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像處理方法、設(shè)備及介質(zhì)，屬于圖像處理領(lǐng)域。方法包括：獲取待處理圖像；將待處理圖像轉(zhuǎn)換至頻域中，分別提取待處理圖像的低頻分量和高頻分量，獲得低頻圖像信號(hào)和高頻圖像信號(hào)；將低頻圖像信號(hào)輸入至輕量化圖像處理網(wǎng)絡(luò)的低頻圖像處理模型...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種消除目標(biāo)檢測(cè)誤報(bào)的方法，包括：S1.設(shè)定目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練；S2.設(shè)定誤報(bào)場(chǎng)景；S3.設(shè)定人形報(bào)警流程；S4.消除誤報(bào)報(bào)警流程：針對(duì)步驟S2的情況，由于動(dòng)態(tài)誤報(bào)，即非靜止目標(biāo)誤報(bào)且觸發(fā)誤報(bào)的幀數(shù)不連續(xù)，因此當(dāng)檢測(cè)到一幀誤報(bào)時(shí)并不...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種移動(dòng)對(duì)象的位移識(shí)別方法、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品。在位移識(shí)別方法中，獲取第一時(shí)段內(nèi)對(duì)目標(biāo)范圍進(jìn)行拍攝得到的多幀圖像后，可分別對(duì)該多幀圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到該移動(dòng)對(duì)象的多個(gè)檢測(cè)框。根據(jù)該移動(dòng)對(duì)象的多個(gè)檢測(cè)框的位置坐標(biāo)，確定該移...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供一種圖像處理方法、地圖構(gòu)建方法、裝置、介質(zhì)及車(chē)輛，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，圖像處理方法包括：獲取車(chē)輛的環(huán)視圖像；通過(guò)圖像處理模型對(duì)環(huán)視圖像進(jìn)行處理，得到用于構(gòu)建車(chē)輛周?chē)貓D的目標(biāo)特征數(shù)據(jù)，圖像處理模型用于通過(guò)如下方式得到目標(biāo)特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及一種障礙物檢測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及車(chē)輛，涉及車(chē)輛技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取第一特征圖以及第二特征圖，第一特征圖為車(chē)輛在目標(biāo)時(shí)刻獲取的高精地圖對(duì)應(yīng)的特征圖，第二特征圖為車(chē)輛在目標(biāo)時(shí)刻通過(guò)圖像傳感器采集的環(huán)境圖像對(duì)應(yīng)的特征圖，第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于ResNet?50模型番茄晚疫病的識(shí)別方法。本發(fā)明為了解決傳統(tǒng)的番茄晚疫病識(shí)別方法中存在的效率低下和準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。本發(fā)明建立了基礎(chǔ)的番茄晚疫病數(shù)據(jù)集，采用SDG方法優(yōu)化ResNet?50模型，提取主干網(wǎng)絡(luò)，輸出一維特征向...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖像方向識(shí)別方法、模型及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：檢測(cè)待識(shí)別圖像中的文字區(qū)域，獲得各個(gè)文字區(qū)域的位置坐標(biāo)和區(qū)域特征；根據(jù)所述文字區(qū)域的位置坐標(biāo)，獲取所述文字區(qū)域在所述待識(shí)別圖像中的圖像特征，并與所述文字區(qū)域的區(qū)域特征融合，得到所...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)提取方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)提取方法包括：響應(yīng)于接收到包含多個(gè)心電導(dǎo)聯(lián)信息的待處理圖像，根據(jù)所述待處理圖像中包含的導(dǎo)聯(lián)字符，確定各個(gè)待識(shí)別心電導(dǎo)聯(lián)信號(hào)分別對(duì)應(yīng)的第一圖像區(qū)域。針對(duì)每個(gè)第一圖像區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種改善數(shù)據(jù)增強(qiáng)帶來(lái)誤報(bào)的方法，包括：S1，開(kāi)始訓(xùn)練；S2，讀取圖片；S3，Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)：S3.1，拼接圖片；S3.2，計(jì)算拼接后的目標(biāo)框；S4，標(biāo)記低質(zhì)量目標(biāo)框；S5，獲取模型推理結(jié)果；S6，計(jì)算loss；S7，梯度反傳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種可通信環(huán)境下的多路口異步交通信號(hào)合作控制方法和系統(tǒng)，包括：步驟S1：將交通信號(hào)控制問(wèn)題建模為基于宏動(dòng)作的部分可觀測(cè)馬爾科夫決策過(guò)程，設(shè)計(jì)智能體的狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)信息；步驟S2：預(yù)處理狀態(tài)信息；步驟S3：捕捉宏動(dòng)作結(jié)束時(shí)的鄰近...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種特種車(chē)輛的行駛控制方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：獲取突發(fā)事件類(lèi)型、起點(diǎn)位置、終點(diǎn)位置以及規(guī)避突發(fā)事件類(lèi)型的程度；如果規(guī)避突發(fā)事件類(lèi)型的程度小于第一預(yù)設(shè)閾值，根據(jù)突發(fā)事件類(lèi)型、起點(diǎn)位置以及終點(diǎn)位置，確定第一...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)涉及用于確定車(chē)位的方法、裝置、控制器、車(chē)輛和程序產(chǎn)品。該方法包括基于停車(chē)場(chǎng)的車(chē)位信息，確定第一車(chē)輛的候選車(chē)位。該方法還包括獲取第一車(chē)輛的第一運(yùn)動(dòng)信息，其中第一運(yùn)動(dòng)信息至少包括第一車(chē)輛行駛至候選車(chē)位的第一時(shí)間信息。該方法還包括獲取第二車(chē)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N控制電路、顯示模組和電子設(shè)備?？刂齐娐酚糜隍?qū)動(dòng)顯示屏顯示，顯示屏包括第一子像素、第二子像素和第三子像素形成的像素陣列；控制電路包括：第一柵極驅(qū)動(dòng)電路，包括多級(jí)第一柵極驅(qū)動(dòng)電路單元，每一級(jí)第一柵極驅(qū)動(dòng)電路單元輸出第一掃描信號(hào)，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N背光控制方法、背光控制裝置、抬頭顯示系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取載具的環(huán)境光強(qiáng)度；確定抬頭顯示設(shè)備的背光源中與抬頭顯示畫(huà)面中的內(nèi)容子區(qū)域?qū)?yīng)的第一光源元件；根據(jù)環(huán)境光強(qiáng)度，控制第一光源元件以及與第一光...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)是關(guān)于一種顯示方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：基于待顯示的第一圖像的像素信息，確定與第一圖像匹配的灰階調(diào)整信息；基于灰階調(diào)整信息，調(diào)整像素信息，得到第二圖像，第二圖像中像素點(diǎn)的灰階大于或等于第一圖像中同一位置的像素點(diǎn)的灰階...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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