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          • 本申請涉及宣傳用具技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種教育用宣傳裝置,包括宣傳機(jī)構(gòu)和框架機(jī)構(gòu),框架機(jī)構(gòu)包括底框組件、頂框組件和兩個(gè)側(cè)框板,底框組件內(nèi)部轉(zhuǎn)動安裝有多個(gè)轉(zhuǎn)動座,每一轉(zhuǎn)動座的中心均貫通設(shè)置有插接口,插接口的截面形狀呈多邊形設(shè)置;宣傳機(jī)構(gòu)包括多個(gè)宣...
          • 本發(fā)明涉及智慧社區(qū)技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種智慧社區(qū)安防系統(tǒng)及安防攝像頭,包括門禁裝置、攝像裝置、輸入面板和圍欄,本發(fā)明中通過攝像頭識別人員面部,并通過數(shù)據(jù)庫的社區(qū)人員進(jìn)行對比,當(dāng)識別為社區(qū)人員時(shí),驗(yàn)證身份成功并通過處理器控制欄板機(jī)構(gòu)開合,而身份...
          • 本發(fā)明提供一種基于圖像解析的考勤處理方法與系統(tǒng),屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體包括:基于不敏感設(shè)備的施工工地之間的考勤圖像的人臉圖像的相似系數(shù)的監(jiān)測處理方案,以及施工單位的不敏感設(shè)備的施工工地?cái)?shù)據(jù),確定施工單位的識別可靠程度滿足要求時(shí),以施工單...
          • 本申請?zhí)峁┮环N竣工圖多要素提取與矢量化方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。涉及竣工圖處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對竣工圖進(jìn)行分割,得到田塊、道路、水渠、建筑物和井口的二值掩碼圖像;對各個(gè)二值掩碼圖像執(zhí)行開閉運(yùn)算、形態(tài)學(xué)平滑、噪聲去除和/或孔洞填充操作...
          • 本發(fā)明涉及表面缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及PE膜表面靜電微塵識別系統(tǒng)及方法,包括:圖像采集模塊通過環(huán)形LED陣列和多波長照明系統(tǒng)采集PE膜表面的多角度多波長圖像;多流形映射背景抑制模塊將PE膜表面視為復(fù)合流形,分離背景和微塵特征;微分幾何特...
          • 本公開提供了一種海上光伏樁周浮冰預(yù)警方法、海上光伏樁周浮冰預(yù)警裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)和電子設(shè)備,涉及工程安全技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取海上光伏區(qū)域內(nèi)管樁的樁周的浮冰圖像集;根據(jù)浮冰圖像集確定管樁的樁周的浮冰碎片特征,并根據(jù)浮冰碎片特征對浮...
          • 本發(fā)明公開了一種基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的海域監(jiān)測方法及系統(tǒng),涉及遙感技術(shù)領(lǐng)域,首先通過資源集生成多期多波段遙感柵格數(shù)據(jù),其次,通過監(jiān)測目標(biāo)監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的外部環(huán)境數(shù)據(jù),獲取不同時(shí)間上的聯(lián)合樣本向量,采用多變量核密度估計(jì)算法,得到四維聯(lián)合概率密度分布函...
          • 本發(fā)明屬于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)語義類別分類方法及系統(tǒng),首先預(yù)處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)集并劃分訓(xùn)練集和測試集,構(gòu)建點(diǎn)云語義分割模型并進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和優(yōu)化,使用訓(xùn)練支持集和查詢集微調(diào)訓(xùn)練基于多模態(tài)原型增強(qiáng)的小樣本點(diǎn)云語義...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種軸類零件鍛造成型監(jiān)測方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取成型后軸類零件的表面圖像內(nèi)像素點(diǎn)在HSV顏色空間中多個(gè)通道的特征值,以及像素點(diǎn)的梯度方向角;確定像素點(diǎn)的局部一致性;確定像素點(diǎn)之間的加權(quán)歐氏距離;根據(jù)所述...
          • 本發(fā)明涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于時(shí)序圖像的植物耐鹽響應(yīng)建模預(yù)測方法及系統(tǒng)。方法包括對獲取的植物樣本圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;利用基于U?Net的植物語義分割模型對預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像分割;構(gòu)建基于TimeSformer的植物耐...
          • 本公開實(shí)施例涉及一種鐵路通信設(shè)備的感興趣區(qū)域確定方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:獲取對通信機(jī)柜進(jìn)行分區(qū)域測量生成的多個(gè)候選點(diǎn)云數(shù)據(jù),并根據(jù)多個(gè)候選點(diǎn)云數(shù)據(jù),確定多個(gè)測量區(qū)域?qū)Γ淮_定多個(gè)測量區(qū)域?qū)?yīng)的多個(gè)連通邊界;獲取對多個(gè)連通邊界進(jìn)行...
          • 基于擴(kuò)散模型的純四邊形分區(qū)智能生成方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建包含多個(gè)目標(biāo)函數(shù)的全局整數(shù)線性規(guī)劃模型,通過最小化目標(biāo)函數(shù),生成奇異點(diǎn)對稱且對齊的四邊形網(wǎng)格;S2、根據(jù)開源三維CAD模型數(shù)據(jù)集ABC獲取CAD模型的二維輪廓圖;根據(jù)二維輪廓圖...
          • 本發(fā)明公開了一種基于跨模態(tài)注意力引導(dǎo)的非剛性三維編輯方法及系統(tǒng)。首先使用原始高斯濺射模型和若干不同的視角,渲染出原始幀,生成原始圖像數(shù)據(jù);接著使用二維擴(kuò)散模型進(jìn)行首輪編輯,挑選出一張最符合預(yù)期的圖片,作為引導(dǎo)幀;之后使用單圖像三維生成方法生...
          • 本發(fā)明提供了一種面向多對象空間條件的圖像生成系統(tǒng)和方法,所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)集構(gòu)建模塊、特征提取模塊、多對象空間條件的圖像生成模型、及模型訓(xùn)練與推理生成模塊。本發(fā)明基于包含對齊和非對齊空間條件的多模態(tài)數(shù)據(jù)集,提取對象級語義特征,以Control...
          • 本發(fā)明涉及一種包裹位置自適應(yīng)的泛化糾偏優(yōu)化方法和系統(tǒng),所述方法包括:根據(jù)不同采集信息和目標(biāo)圖像信息生成多種圖像,將多種圖像生成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集;根據(jù)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集訓(xùn)練圖像識別模型,所述圖像識別模型在主干網(wǎng)絡(luò)引入尺寸注意力機(jī)制和空間背景注意力機(jī)...
          • 本申請?zhí)岢鲆环N亞像素輪廓提取方法與圖像處理裝置,涉及圖像處理的技術(shù)領(lǐng)域。其中,亞像素輪廓提取方法通過的分叉點(diǎn)阻斷策略與迭代輪廓追蹤機(jī)制,從而解決輪廓粘連問題,確保復(fù)雜分叉結(jié)構(gòu)下輪廓鏈的完整性和獨(dú)立性;同時(shí),其動態(tài)梯度方向自適應(yīng)的亞像素插值模...
          • 本發(fā)明公開一種基于光譜解混的光伏組件表面污層檢測方法、系統(tǒng)及裝置,本發(fā)明利用高光譜圖像提供的空間?光譜信息,采用部分端元固定的初始化光譜解混和魯棒性光譜解混獲取現(xiàn)有及潛在表面污層的端元光譜和對應(yīng)的豐度矩陣,精準(zhǔn)提取表面污層的空間分布情況,有...
          • 本申請涉及一種面向鋁棒質(zhì)檢的輪廓彎曲檢測方法、系統(tǒng)及設(shè)備。方法包括:響應(yīng)于接收到脫模組件發(fā)出的脫模完成信號,獲取每個(gè)鋁棒的第一圖像;響應(yīng)于接收到傳輸信號,獲取每個(gè)鋁棒的多幀第二圖像;根據(jù)鋁棒的輪廓差異指數(shù),從多個(gè)鋁棒中確定初篩鋁棒;基于與初...
          • 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)影像處理領(lǐng)域,具體公開了一種醫(yī)學(xué)影像分割方法及分割系統(tǒng),方法包括,首先對三維CT數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和空間屬性,隨后沿RAS坐標(biāo)系的三個(gè)正交方向提取多視角二維切片,利用U?Net對切片進(jìn)行初步分割預(yù)測,并將預(yù)測得到的前...
          • 本發(fā)明涉及道路巡檢技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種基于無人機(jī)的道路表面病害實(shí)時(shí)巡檢方法及系統(tǒng),其中方法包括:采用無人機(jī)對道路表面進(jìn)行圖像采集并進(jìn)行預(yù)處理;使用改進(jìn)的YOLOv5算法對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行病害目標(biāo)的檢測采用改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對檢測到的病害目...
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