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								      本發(fā)明涉及圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jìn)行處理，合成模糊圖像，建立模糊圖像數(shù)據(jù)集；基于運(yùn)動(dòng)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(yàn)?zāi)Ｐ秃湍繕?biāo)函數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于光照迭代調(diào)整的輕量級(jí)低光圖像增強(qiáng)方法，將待處理圖像進(jìn)行HVI顏色空間變換獲得HVI圖像，分離出光照強(qiáng)度分量得到光照強(qiáng)度特征圖，對(duì)HVI圖像進(jìn)行卷積處理得到淺層特征圖；對(duì)光照強(qiáng)度特征圖和淺層特征圖進(jìn)行特征融合和亮度調(diào)整得到深...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種PCB拼板自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)方法及裝置、存儲(chǔ)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(shí)別出待測(cè)圖像上的元器件，對(duì)于每一個(gè)元器件：基于該元器件從預(yù)設(shè)的關(guān)系...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)機(jī)車輪損傷檢測(cè)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(gè)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(gè)磨損車胎區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于圖像處理的膠水涂抹缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)。該方法包括：通過(guò)窄帶藍(lán)光LED對(duì)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(shí)別不同膠水得到特征數(shù)據(jù)；依據(jù)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行三維膠路建模分析形...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種磁瓦表面微小線性缺陷的定性檢測(cè)方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及磁性材料無(wú)損檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)光源方位角動(dòng)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(jī)的多向照明成像系統(tǒng)；這中間除了光源外，攝像頭通過(guò)步進(jìn)電機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于全景圖像的視覺(jué)多目標(biāo)跟蹤方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。該方法通過(guò)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(xué)習(xí)實(shí)例，并通過(guò)解碼網(wǎng)絡(luò)獲取目標(biāo)的邊界框及屬性信息；基于歷史軌跡構(gòu)建軌跡實(shí)例以提取當(dāng)前幀的預(yù)測(cè)信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于CCD圖像傳感器的圓徑測(cè)量誤差補(bǔ)償方法,所述方法包括：獲取待測(cè)物體的數(shù)字圖像；對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)光強(qiáng)評(píng)估和修正，以生成修正后的數(shù)字圖像；對(duì)修正后的數(shù)字圖像，通過(guò)預(yù)設(shè)的邊緣補(bǔ)償模型，生成圖像邊緣坐標(biāo)點(diǎn)集；基于圖像邊緣坐標(biāo)點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及視覺(jué)識(shí)別領(lǐng)域，尤其涉及基于3D視覺(jué)的料架識(shí)別定位方法，通過(guò)利用3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)料架的精準(zhǔn)識(shí)別和定位，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)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(guò)空間區(qū)域劃分、空間突變特征識(shí)別、識(shí)別周期分析等步驟，能...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定方法、裝置及電子設(shè)備，該方法包括：在當(dāng)前場(chǎng)景中采集圖像，對(duì)采集到的圖像中存在畸變的線性結(jié)構(gòu)的邊界像素點(diǎn)進(jìn)行識(shí)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(duì)水平方向和垂直方向上線性結(jié)構(gòu)的邊界進(jìn)行采樣，并對(duì)采樣點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于大模型的圖像生成與風(fēng)格遷移方法和系統(tǒng)。其中，本申請(qǐng)通過(guò)獲取用戶上傳的內(nèi)容圖、風(fēng)格圖及滑動(dòng)條參數(shù)，并捕捉滑動(dòng)軌跡生成帶時(shí)間戳的強(qiáng)度序列，經(jīng)動(dòng)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(yǔ)義輪廓和風(fēng)格圖的紋理區(qū)域，建立...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(jì)算機(jī)視覺(jué)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(kuò)散模型處理三維場(chǎng)景的多視角渲染圖像，對(duì)圖像和文本描述進(jìn)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(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      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(kāi)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(jìn)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(guò)three.js引擎搭建虛擬三維場(chǎng)景，實(shí)例化g...
								
            
							
            
							
						
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								      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(jī)制，導(dǎo)致成像精度低且適應(yīng)性差的問(wèn)題。本發(fā)明包括：獲取腔體內(nèi)壁光學(xué)特性生成反射路徑偏移量對(duì)照表，測(cè)量腔體形變偏差構(gòu)建幾何補(bǔ)償映射關(guān)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)基于圖像和路網(wǎng)拓?fù)潢P(guān)系的交叉口區(qū)域提取方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與地理信息科學(xué)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(wèn)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(duì)應(yīng)的圖像；步驟2：篩選所有圖像中的有效輪廓，并創(chuàng)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種分形驅(qū)動(dòng)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(duì)若干腹腔鏡視頻幀進(jìn)行特征建模，得到多尺度特征圖；對(duì)多尺度特征圖進(jìn)行多尺度時(shí)空特征融合與聚合處理，將處理所得結(jié)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明適用于工業(yè)安全檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于中紅外相機(jī)的氣體泄漏危險(xiǎn)等級(jí)評(píng)級(jí)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(guò)四層邏輯實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)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(guò)歸一化函數(shù)將異構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及用于機(jī)器視覺(jué)的AI邊緣計(jì)算方法及系統(tǒng)，包括多個(gè)邊緣計(jì)算機(jī)、AI控制終端和多個(gè)視覺(jué)采集端；視覺(jué)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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于無(wú)人機(jī)巡檢的林區(qū)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，首先獲取目標(biāo)林區(qū)包含地理位置標(biāo)識(shí)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(diǎn)的初始巡檢航線，接著調(diào)用搭載多光譜傳感器的無(wú)人機(jī)按航線動(dòng)態(tài)巡檢，獲取不同時(shí)間戳下多個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及FOD檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于機(jī)場(chǎng)跑道的車載式FOD動(dòng)態(tài)檢測(cè)與定位方法，本申請(qǐng)?zhí)岢鲆韵路桨福椒ㄍㄟ^(guò)車載設(shè)備采集的目標(biāo)數(shù)據(jù)生成目標(biāo)圖像，提取其中的畸變片段并構(gòu)建動(dòng)態(tài)特征樹(shù)。結(jié)合車輛運(yùn)動(dòng)參數(shù)和掃描視角信息，在特征節(jié)點(diǎn)下生成臨時(shí)子節(jié)...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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