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            拖動滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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                  		最新專利技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N細(xì)胞檢測和捕獲方法及裝置，用以提高細(xì)胞檢測的效率和準(zhǔn)確率。該方法包括：第一設(shè)備獲取細(xì)胞圖像，細(xì)胞圖像包括細(xì)胞的明場圖、微分干涉圖或相位圖中的至少一項(xiàng)，其中，明場圖用于指示細(xì)胞的顏色信息，微分干涉圖用于指示細(xì)胞的輪廓信息，相位圖...
								
            
							
            
							
						
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								      凝集紅細(xì)胞團(tuán)參數(shù)、檢測方法及其識別AI訓(xùn)練方法和裝置中，血液樣本經(jīng)過預(yù)處理，獲得鏡檢樣本；鏡檢樣本為懸濁液，讓紅細(xì)胞懸浮在液體中；鏡檢樣本平鋪；拍攝平鋪的鏡檢樣本，獲得鏡檢樣本圖像；對鏡檢樣本圖像中的凝集紅細(xì)胞團(tuán)進(jìn)行識別與標(biāo)注，進(jìn)行AI訓(xùn)練...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取第一圖像，第一圖像中包括待識別的對象；對第一圖像中該對象所在的區(qū)域進(jìn)行擾動，得到第二圖像；通過圖像識別模型分別對第一圖像和第二圖像進(jìn)行識別，得到第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種基于BEV的障礙物檢測方法、裝置、設(shè)備、移動工具及介質(zhì)，其中，方法包括：提取目標(biāo)圖像中的近距離深度信息、遠(yuǎn)距離深度信息以及特征信息；根據(jù)內(nèi)外參數(shù)將近距離深度信息、遠(yuǎn)距離深度信息以及特征信息投影到BEV空間中，得到BEV網(wǎng)格；遍...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種頭盔佩戴檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，基于視頻得到待檢測幀圖像，對待檢測幀圖像進(jìn)行區(qū)域檢測，得到目標(biāo)對象區(qū)域、待檢測幀圖像中多個初始車輛的第一坐標(biāo)數(shù)據(jù)和目標(biāo)對象的第二坐標(biāo)數(shù)據(jù)，對目標(biāo)對象區(qū)域進(jìn)行頭盔佩戴檢測，得到頭盔佩戴檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種標(biāo)簽排序模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，可以應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、自動語音識別技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)場景，以及可以應(yīng)用于預(yù)訓(xùn)練模型、自適應(yīng)計(jì)算等大模型場景；本申請通過待訓(xùn)練的標(biāo)簽排序模型，對待排序視頻標(biāo)簽...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像處理模型的訓(xùn)練方法、圖像處理方法、裝置及設(shè)備，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括多層第一網(wǎng)絡(luò)模塊和第二網(wǎng)絡(luò)模塊；通過多層第一網(wǎng)絡(luò)模塊對樣本圖像進(jìn)行特征提取，得到各層第一網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的第一圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品；本申請實(shí)施例可應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域，方法包括：基于多個圖像的圖像內(nèi)容特征，獲取與每個圖像通道對應(yīng)的特征分布參數(shù)，針對每個圖像內(nèi)容特征，基于與每個圖像通道對應(yīng)的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種脂肪分布確定方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取檢測對象的同相位圖像和反相位圖像；根據(jù)所述同相位圖像和所述反相位圖像，得到所述檢測對象的水分布圖像和脂肪分布圖像；根據(jù)所述水分布圖像和所述脂肪分布圖像，確定所述檢...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于脊柱信息的脊柱側(cè)彎程度評估預(yù)測方法和系統(tǒng)，該方法包括：對脊柱數(shù)據(jù)和脊柱全長X線圖片進(jìn)行分類處理，確定脊柱側(cè)彎類型并生成患者脊柱側(cè)彎數(shù)據(jù)，根據(jù)所述脊柱側(cè)彎類型和所述患者脊柱側(cè)彎數(shù)據(jù)，確定脊柱側(cè)彎運(yùn)動訓(xùn)練數(shù)據(jù)，生成脊柱運(yùn)動訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于旋轉(zhuǎn)掃描裝置的建模平臺及建模方法，裝置包括底座、旋轉(zhuǎn)云臺模塊、激光雷達(dá)和軟件處理器；建模方法為：激光雷達(dá)以設(shè)定方位角值掃描被測物，獲得被測物點(diǎn)云數(shù)據(jù)；軟件處理器讀取點(diǎn)云數(shù)據(jù)，創(chuàng)建多個點(diǎn)云輪廓，相鄰輪廓之間構(gòu)造三角網(wǎng)；合并構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關(guān)于一種三維曲面渲染方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，所述三維曲面渲染方法，包括：讀取道路中心線信息和道路邊緣信息；道路中心線信息和道路邊緣信息確定渲染所需的形狀點(diǎn)數(shù)量；再基于道路中心線信息、道路邊緣信息和形狀點(diǎn)數(shù)量生成頂點(diǎn)，通過...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像編輯方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，屬于人工智能領(lǐng)域。本申請可以獲取包括待編輯區(qū)域的待編輯圖像和具有編輯對象的示例圖像；從示例圖像中分割編輯對象所在的對象區(qū)域，并將對象區(qū)域融合至待編輯圖像的待編輯區(qū)域，得到初...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了圖形的渲染方法、裝置及設(shè)備，屬于圖形處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：電子設(shè)備獲取用于生成圖形的第一參數(shù)，第一參數(shù)用于表征圖形的圓角曲線部分，第一參數(shù)可以包括圓角半徑、直線夾角、圓度參數(shù)和延伸度參數(shù)。電子設(shè)備根據(jù)圓角半徑、直線夾角、圓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及缺陷檢測技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種數(shù)據(jù)監(jiān)測的光伏支架缺陷檢測的方法及系統(tǒng)，包括：對支架圖像進(jìn)行圖像修正處理，得到修正支架圖像，對修正支架圖像進(jìn)行平滑處理，得到平滑支架圖像，對平滑支架圖像進(jìn)行背景分割處理，得到前景支架圖像；對前景支架圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品；方法包括：對輸入圖像進(jìn)行光感參數(shù)預(yù)測處理，得到輸入圖像的光感參數(shù)；從候選光感參數(shù)與候選期望色溫的對應(yīng)關(guān)系中，確定光感參數(shù)對應(yīng)的期望色溫；確定輸入圖像的當(dāng)前色溫...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實(shí)施例適用于醫(yī)療圖像技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種磁共振圖像處理方法和重建方法，該方法包括：獲取目標(biāo)對象的多層第一混疊圖像，以及獲取目標(biāo)對象的多個第一單層圖像；對第一單層圖像依次進(jìn)行平移和混疊處理，得到第二混疊圖像；第一混疊圖像與第二混疊圖像的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N紅外圖像的增強(qiáng)方法、裝置和電子設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：在對紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng)時，可以對紅外圖像對應(yīng)的源直方圖進(jìn)行直方圖校正，得到對應(yīng)的加權(quán)直方圖；基于源直方圖確定紅外圖像中灰度分布的偏態(tài)類型，并基于偏態(tài)類型對源直...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種生成長截圖的方法、裝置、電子設(shè)備和可讀介質(zhì)，應(yīng)用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法中，在一次長截圖任務(wù)中，對兩幀相鄰的圖像中匹配的初始特征點(diǎn)對，基于兩階段的矯正——分組矯正和相似度矯正，獲得能夠準(zhǔn)確反映兩幀圖像交界面的目標(biāo)特征點(diǎn)對集...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供一種圖像處理方法、裝置、電子設(shè)備、芯片及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取第一圖像和第二圖像，第一圖像為內(nèi)容參照圖，第二圖像為色彩參照圖；對第一圖像進(jìn)行第一處理，以得到多個子圖像，多個子圖像具有不同頻帶信息，多個子圖像包括第一子圖像和至少一...
								
            
							
            
							
						
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