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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本公開是關(guān)于一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：在編輯界面中顯示原始圖像的縮略圖像；響應(yīng)于檢測(cè)到編輯操作，基于所述編輯操作編輯所述縮略圖像，得到編輯后的縮略圖像，所述編輯后的縮略圖像為編輯后的原始圖像的縮略圖像，所述編輯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種提升yolov8后處理速度的方法，所述方法在后處理過程中將concat操作去掉，直接取對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)做相應(yīng)的計(jì)算，其中softmax和卷積是必須要進(jìn)行的操作，故在做softmax和卷積操作之前只保留有效數(shù)據(jù)，去掉無效數(shù)據(jù)。本方法最...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括根據(jù)平滑序列中之前的多個(gè)姿態(tài)幀的平滑姿態(tài)參數(shù)、加速度衰減系數(shù)w的初始值和當(dāng)前姿態(tài)幀的加速度a的初始值，在包含當(dāng)前時(shí)刻的未來預(yù)設(shè)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)由遠(yuǎn)及近依次確定平滑序列中多個(gè)姿態(tài)幀的平滑姿...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)與芯片，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。包括：根據(jù)第一圖像的第一圖像參數(shù)與兩幀第二圖像的第二圖像參數(shù)，得到目標(biāo)圖像參數(shù)；其中，第一圖像參數(shù)用于表征第一圖像的像素灰度值的變化程度，第二圖像參數(shù)用于表征...
								
            
							
            
							
						
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								      本說明書實(shí)施例提供拍攝設(shè)備位姿確定方法、拍攝設(shè)備定位模型訓(xùn)練方法、車輛控制方法、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其中拍攝設(shè)備位姿確定方法包括：確定目標(biāo)拍攝設(shè)備拍攝的目標(biāo)圖像；將所述目標(biāo)圖像輸入拍攝設(shè)備定位模型，獲得所述目標(biāo)拍攝設(shè)備的設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種影像配準(zhǔn)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和配準(zhǔn)系統(tǒng)。通過獲取包括患者的目標(biāo)部位的三維影像、從第一角度成像的第一二維影像以及從第二角度成像的第二二維影像，第一二維影像和第二二維影像均包括目標(biāo)部位；對(duì)第一二維影像和三維影像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到成像...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種交互形象換膚方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及車輛，通過響應(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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								      本公開提供一種圖像處理方法、地圖構(gòu)建方法、裝置、介質(zhì)及車輛，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，圖像處理方法包括：獲取車輛的環(huán)視圖像；通過圖像處理模型對(duì)環(huán)視圖像進(jìn)行處理，得到用于構(gòu)建車輛周圍地圖的目標(biāo)特征數(shù)據(jù)，圖像處理模型用于通過如下方式得到目標(biāo)特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開涉及一種障礙物檢測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)以及車輛，涉及車輛技術(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，第二特征圖為車輛在目標(biāo)時(shí)刻通過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)帶來誤報(bào)的方法，包括：S1，開始訓(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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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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