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          • 本申請涉及一種圖像處理方法、裝置及存儲介質(zhì)。所述方法包括:獲取從同一圖像中分別提取的低分辨率特征圖和高分辨率特征圖;對高分辨率特征圖進行線性投影,獲得高分辨率投影特征圖,對低分辨率特征圖進行線性投影,獲得低分辨率投影特征圖;對低分辨率投影特...
          • 本公開是關(guān)于一種圖像分割方法、圖像分割裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。圖像分割方法包括:獲取待處理圖像,并確定所述待處理圖像中的待分割目標。根據(jù)所述待分割目標確定模板圖像。根據(jù)所述待分割目標圖像的圖像特征,在所述待處理圖像中確定第一匹配點。根據(jù)所...
          • 本申請實施例公開了一種光線反射效果的渲染方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及計算機視覺領(lǐng)域。包括:獲取場景深度圖,場景深度圖包含屏幕空間中各個像素的深度值;基于場景深度圖,對屏幕空間進行三角面劃分,得到空間三角面,空間三角面的頂點為屏幕空...
          • 本發(fā)明提供了一種辮狀河三角洲訓(xùn)練圖像生成方法及裝置,該方法,包括:步驟S1:構(gòu)建辮狀河三角洲水下分流河道的河道中線;步驟S2:基于所述河道中線構(gòu)建河道分叉;步驟S3:基于所述河道分叉刻畫出主河道和次河道;步驟S4:將所述主河道和次河道寫入三...
          • 本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提出一種消化道建模方法、系統(tǒng)、裝置和建模設(shè)備。該方法包括:在利用內(nèi)窺鏡對待測對象的消化道進行檢測的過程中,獲取通過第一外部攝像頭拍攝的內(nèi)窺鏡的插入部插入消化道的深度數(shù)據(jù)、基于第二外部攝像頭所拍攝圖像識別出的病灶事...
          • 本申請公開了一種圖像采集設(shè)備的標定方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。其中,該方法涉及大模型數(shù)據(jù)處理中的數(shù)據(jù)標定領(lǐng)域,包括:獲取真實世界中的第一圖像采集設(shè)備采集到的真實圖像;基于第一圖像采集設(shè)備的初始位置和初始姿態(tài),控制虛擬世界中的第二圖像采集...
          • 本申請公開一種標定特征的排序方法及裝置、圖像攝取裝置的標定方法及裝置、計算機設(shè)備、計算機可讀存儲介質(zhì)、以及計算機程序產(chǎn)品。標定特征的排序方法包括以下步驟:獲取一標定件圖像,所述標定件圖像配置為對一配置有多個標志物的標定件進行拍攝得到的圖像,...
          • 本申請實施例公開了信息處理方法和裝置,涉及媒體技術(shù)領(lǐng)域,用于提高圖像特征點的質(zhì)量。該方法包括:獲取傳感器信息,上述傳感器信息包括目標加速度和目標角速度,上述目標加速度為慣性測量單元測量的加速度,上述目標角速度為IMU測量的角速度;根據(jù)上述傳...
          • 本公開涉及一種信息處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及車輛,涉及信息分析處理技術(shù)領(lǐng)域,在本公開中,在確定目標對象的目標位置信息時,僅需要獲取圖像采集設(shè)備采集的至少兩張候選場景圖像,并利用至少兩張候選場景圖像的相關(guān)信息,即可計算獲得目標對象的目標位置信...
          • 本申請?zhí)峁┗谌S特征的物體位姿估計方法、裝置、終端及介質(zhì),通過將RGB圖像進行目標檢測,并利用目標檢測結(jié)果和深度圖像進行三維點云重建。利用三維數(shù)字模型進行位姿粗估計,并通過匹配算法將三維數(shù)字模型與點云數(shù)據(jù)相匹配的方式對位姿進行優(yōu)化。本申請...
          • 本申請?zhí)峁┗阱^框特征的物體位姿估計方法、裝置、終端及介質(zhì),通過采集RGB圖像和深度圖,并對RGB圖像進行目標檢測和錨框定位。接著利用錨框和對應(yīng)的深度圖進行三維點云重建,以生成目標物體的三維點云數(shù)據(jù)。最后基于三維點云,計算目標物體的物體間偏...
          • 本發(fā)明公開了一種基于視頻跟蹤的巖石薄片正交偏光視頻轉(zhuǎn)圖片方法及系統(tǒng),涉及涉及薄片鑒定和計算機視覺的交叉技術(shù)領(lǐng)域,包括:采集巖石薄片樣本旋轉(zhuǎn)偏光視頻數(shù)據(jù);采用CoTracker網(wǎng)絡(luò)對所述視頻數(shù)據(jù)的多個樣本點進行跟蹤;對所述樣本點的動態(tài)運動軌跡...
          • 本申請公開了一種缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其中,獲取待檢測對象的目標對象圖像;確定待檢測對象的目標缺陷檢測類型,并獲取對應(yīng)目標缺陷檢測類型的參考對象圖像及其參考檢測結(jié)果圖像;通過通用缺陷檢測模型,獲...
          • 本申請實施例公開了一種圖像采樣處理方法、裝置、計算機、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品,涉及人工智能領(lǐng)域,該方法包括:獲取初始圖像的引導(dǎo)特征以及待采樣特征;對引導(dǎo)特征與待采樣特征進行引導(dǎo)濾波處理,得到引導(dǎo)濾波特征;對引導(dǎo)濾波特征與待采樣特征進行互相似檢測...
          • 本申請公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巖心CT圖像三維超分重構(gòu)方法及裝置。該方法包括將預(yù)先獲得的預(yù)處理后的巖心CT序列切片輸入訓(xùn)練好的顆粒分割重構(gòu)模型,得到基于多切片的顆粒分割縱向超分圖像;顆粒分割三維重構(gòu)模型包括Transformer和3D?...
          • 本公開是關(guān)于一種對產(chǎn)線中產(chǎn)品執(zhí)行工藝操作的方法、裝置及存儲介質(zhì)。對產(chǎn)線中產(chǎn)品執(zhí)行工藝操作的方法包括:獲取產(chǎn)線中產(chǎn)品的實時二維圖像信息,并確定映射關(guān)系,所述映射關(guān)系用于將所述產(chǎn)品的參考二維圖像信息映射為所述實時二維圖像信息,所述參考二維圖像信...
          • 本發(fā)明公開了一種儲氣庫臨界出砂壓差的預(yù)測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括:獲取目標儲氣庫關(guān)聯(lián)的各油氣井的注采類型;其中,所述注采類型包括再利用注采井、新鉆井以及單采井;根據(jù)各油氣井的注采類型,確定各油氣井匹配的儲層參數(shù);根據(jù)各油氣井匹...
          • 本發(fā)明涉及一種裂縫性有水砂巖氣藏開發(fā)配產(chǎn)方法及系統(tǒng),屬于油氣田動態(tài)分析研究領(lǐng)域。所述方法包括基于生產(chǎn)井試井綜合滲透率、儲容比及斷縫指向強度系數(shù),確定優(yōu)化配產(chǎn)井;對確定的優(yōu)化配產(chǎn)井,建立基質(zhì)?裂縫供氣耦合圖版;基于基質(zhì)?裂縫供氣耦合圖版,以及...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的壓裂參數(shù)設(shè)計方法、裝置和設(shè)備,該方法包括:基于目標井所在區(qū)塊的油氣藏類型,構(gòu)建相同油藏類型的樣本數(shù)據(jù)庫;采用數(shù)據(jù)分析法對樣本數(shù)據(jù)庫分析篩選出各個壓裂段的產(chǎn)量影響因素;繪制樣本數(shù)據(jù)庫中各個壓裂段中產(chǎn)量影響因素的盒...
          • 本申請公開了一種推薦模型的訓(xùn)練方法、信息推薦方法、裝置及電子設(shè)備,所述訓(xùn)練方法包括:獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集,所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中包括多個推薦場景的樣本數(shù)據(jù)和各樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)的推薦結(jié)果標簽,所述樣本數(shù)據(jù)包括場景特征數(shù)據(jù);基于所述樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練推薦模...
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