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  • 本申请涉及一种立焊缝轨迹确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:扫描待焊接件,得到待焊接件的第一点云数据,待焊接件包含筋板和底板;从第一点云数据中筛选出第一筋板点云数据和第一底板点云数据,根据第一筋板点云数据,确定待焊接件的立焊...
  • 本发明公开了一种目标对象的追踪方法、装置及电子设备,其中,该方法包括:获取目标相机下包含目标对象的待识别图像,并确定待识别图像中的目标检测框;其中,目标检测框包括待投影检测点组,待投影检测点组包括目标检测框的左上角的第一角点和目标检测框的右...
  • 本发明属于计算机视觉与目标跟踪技术领域,尤其为一种基于时空特征融合的水下目标跟踪方法,包括以下步骤:S1、构建特征提取网络,对模板帧与观测帧进行特征提取,得到模板帧的空间特征和观测帧的空间特征; S2、构建时序建模模块,利用长短期记忆网络L...
  • 本发明属于动作捕捉技术领域,具体涉及一种面向患者的无标记点运动捕捉系统、计算机存储介质。本发明提供一种面向结构畸形或异常步态的患者的基于深度学习的无标记动作捕捉系统。该系统由同步与标定模块、姿态估计模块、预测模块、报告模块和隐私与数据管理模...
  • 本公开提供了一种基于语义约束的轨道特征配准方法和装置,该方法包括:对源点云和目标点云进行基于轨道特征的语义分割,确定每个数据点的轨道语义标签;形成语义源点云和语义目标点云;根据轨道语义标签,对语义源点云和语义目标点云进行粗变换得到第一变换矩...
  • 本申请设计的一种改进型点云匹配方法,通过多尺度网格划分策略,在保证配准精度的前提下,显著减少了计算量。与传统NDT算法相比,在处理大规模点云数据时,缩短了配准时间,满足了实时性要求较高的应用场景,如自动驾驶中车辆在高速行驶时能够快速完成点云...
  • 本发明公开了一种基于结构熵采样的空地多源点云鲁棒配准方法,包括:S1,分别读取源点云和目标点云,得到源点云和目标点云的空间坐标、法向量和曲率;S2,对源点云和目标点云进行标准化预处理;S3,对标准化处理后的源点云与目标点云进行结构熵采样,构...
  • 本申请公开了一种基于深度学习的脑部多模态多序列数据配准方法和装置。方法包括:对目标图像和第一移动图像进行第一迭代处理得到第一形变场,第一迭代处理包括与目标图像的图像对齐约束处理、第一形变场的平滑约束处理、图像中肿瘤区域的区域对齐约束处理;基...
  • 本申请公开了多模态病理图像融合配准方法及系统,涉及病理图像融合技术领域,本申请包括特征提取、特征匹配、变换模型应用、优化处理和图像融合,通过采用双流编码器分别提取HE和mIHC图像的特征,引入深度特征互信息作为相似性度量,相较于传统的图像级...
  • 本公开涉及图像配准技术领域,提出了一种基于扩散模型与密度引导机制的医学图像配准方法及系统,包括:获取固定图像与移动图像作为输入,送入训练好的编码器‑解码器结构的配准网络,进行多尺度特征提取与融合,得到初步配准特征;由解码器生成初步变形场,并...
  • 本发明公开了一种基于边缘特征匹配的体积电子显微镜三维刚性对齐方法,属于体积电子显微镜三维图像处理技术领域。本发明通过特征点提取、匹配、几何一致性约束以及刚性变换估计等步骤,实现相邻切片间的高精度刚性对齐,从而恢复样品在三维空间中的真实几何关...
  • 本发明涉及计算机图像技术领域,提供一种时序图像配准驱动的空间弱小动目标检测方法及系统,包括获取空间弱小动目标检测的时序图像短序列;对时序图像短序列进行帧间配准,得到配准变换矩阵,对后续帧进行几何校正,完成空间配准;基于完成空间配准的时序数据...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,具体提供一种多视角点云配准方法,在粗配准阶段利用RANSAC算法基于多维特征对源点云和目标点云进行粗配准,获得粗配准变换矩阵;在精配准阶段以粗配准变换矩阵作为初始值,在至少两个分辨率空间进行点云配准,利用每个分辨...
  • 本公开提供一种图像数据的处理方法、系统及设备、存储介质和程序产品。一种图像数据的处理方法,应用于图形处理单元,所述处理方法包括:读取图形存储器中的图像纹理数据,并进行渲染,得到渲染数据;其中,所述GPU与图像编码单元共享所述图形存储器中的至...
  • 本发明提出一种基于切片自查询的室外自监督单目深度估计方法及装置。本发明在编码路径中引入垂直像素自注意力机制提取列级全局深度信息,通过切片自查询层计算列间特征相关性并融合全局深度信息,得到生成列级全局先验特征。在解码路径中,利用切片概率融合层...
  • 本申请提供一种基于双分支深度网络和多注意力融合的深度估计方法,涉及图像处理技术领域,应用于预先通过自监督学习训练好的深度估计网络,包括细节分支模块、全局分支模块、纹理增强模块、滑动窗口自注意力模块和深度预测头;该方法包括,获取需要进行深度估...
  • 本发明公开了一种基于多模态特征融合与生成引导的立体视差估计方法,该方法首先获取由双目图像对和视差图构成的数据集。其次将双目图像对输入到几何特征提取器和语义特征提取器,分别提取双目图像对的几何特征和语义特征;将几何特征和语义特征进行融合,得到...
  • 本发明涉及自动驾驶技术领域,具体涉及基于双分支渐进融合的深度图补全方法,包括,通过基于混合注意力融合与渐进细化的双分支深度补全网络对同一目标场景的彩色图像和激光雷达稀疏深度图像进行处理,使用深度补全数据集中的训练集对基于混合注意力融合与渐进...
  • 本公开涉及图像识别技术领域,提出了一种基于双目摄像头的深度估计方法、装置及设备,其中,该方法包括:将主摄像头获得的第一图像输入第一轻量神经网络,得到第一特征向量,并将第一特征向量输入深度估计网络,得到初始深度估计结果;将辅助摄像头获得的第二...
  • 本发明提供了一种基于卷积补偿双通道自注意力的单目深度估计方法及产品,涉及计算机视觉领域。包括:将目标场景的事件流转化为三维张量表示;基于目标场景的图像和三维张量表示得到事件图像融合多尺度空间特征;通过上下文建模自注意力分支利用事件图像融合多...
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