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  • 本发明提供了一种面向柔性脑电极植入的主动运动补偿方法及系统,包括:步骤S1:采集柔性脑电极图像;步骤S2:估计柔性脑电极植入靶点的三维坐标;步骤S3:基于所述三维坐标的预测结果和估计的时延,进而预测移动目标的三维运动,得到运动预测轨迹;步骤...
  • 本发明公开了一种多格式文档印章提取方法及装置,该方法包括:将多格式文档的印章文件转换为图像数据的格式;将图像数据的RGB颜色转换为HSV颜色,对图像数据进行双重掩码处理以覆盖图像数据的印章的完整颜色光谱并进行优化;检测图像数据中的印章的轮廓...
  • 本发明公开了一种固体推进剂燃速测量方法、装置、设备及存储介质,涉及固定推进剂燃烧测试技术领域,包括:获取固体推进剂燃烧过程的图像序列;对所述图像序列的多帧图像,基于图像的局部灰度统计特征,为图像中不同区域的像素生成自适应的阈值矩阵,以进行边...
  • 本发明涉及电力线路点云分割技术领域,公开了一种电力线路三维点云的分割方法、系统、设备和存储介质,包括获取电力线路的原始点云数据,将原始点云数据输入多尺度空间特征提取模型,得到空间特征;根据空间特征,对原始点云数据进行前景概率预测,得到前景点...
  • 本申请实施例适用于数据处理技术领域,提供一种图像处理方法和电子设备,包括响应于第一操作,根据待处理图像和第一模型得到N个第一掩膜图,分别对每个第一对象对应的至少两个第一掩膜图进行第一处理,得到每个第一对象对应的一个第二掩膜图,其中,第一操作...
  • 本发明工业视觉检测领域,尤其涉及一种圆锯片边缘检测方法,本发明构建双路径模块提取图像的边缘特征;构建动态注意力融合模块,提取到的特征进行加权残差融合;构建轻量化Transformer编码器,对加权残差融合后的特征进行编码;构建区域自适应特征...
  • 本申请提供一种低复杂度的视觉边缘检测方法、智能割草方法和智能割草装置。所述视觉边缘检测方法包括获取左边缘像素对和右边缘像素对;预设多组包括第一候选高度和第二候选高度的候选高度组;针对每一组候选高度组,分别将左边缘像素对和右边缘像素对空间映射...
  • 本发明适用于图像处理技术领域,提供了基于RISC‑V架构的边缘检测方法及图像处理加速器,所述图像处理加速器包括动态自适应边缘检测模块、控制模块、主处理器以及处理器扩展接口,所述控制模块与主处理器通过处理器扩展接口进行交互;所述动态自适应边缘...
  • 本申请公开了图像分割方法、模型及系统,其方法实现,包括:对待分割图像进行特征提取,得到多尺度特征;对多尺度特征进行语义增强处理,得到语义增强后的多尺度特征;对待分割图像进行特征编码及稀疏化处理,生成用于表征潜在目标区域的稀疏嵌入向量;基于稀...
  • 本发明公开了一种基于深度学习方法的光学卫星影像山区地形阴影去除方法,包括以下步骤:(1)获取山区光学卫星影像,对影像进行裁剪。(2)对裁剪后的影像进行人工标注、数据增强,构建“有阴影影像‑阴影掩膜”二元样本的数据集。(3)以U‑Net作为深...
  • 本发明公开了一种基于二维滤波和用户兴趣度的三维模型加载方法及系统,应用于实景三维模型技术领域。包括以下步骤:对目标三维模型对应的水平正射影像进行自动边缘检测和分割,在水平二维的分割区域采用垂直切割原三维模型从而实现对目标三维模型的单体化,得...
  • 本发明提供医用内窥镜图像智能增强与病灶识别系统,涉及数据处理技术领域,所述系统包括:原始采集模块;区域分割模块,用于检测并区分疑似微细血管网络区域与背景区域;结构保持模块,用于对背景区域执行平滑与色彩校正处理,同时对疑似微细血管网络区域执行...
  • 本申请公开了一种基于深度学习的脑肿瘤分割方法、装置、设备和介质。方法包括:获取脑部的多序列成像数据;基于粗分割深度学习模型对多序列成像数据进行多序列信息融合及区域对比识别的脑肿瘤粗分割,得到脑肿瘤位置粗分割结果;基于脑肿瘤位置粗分割结果对多...
  • 本发明实施例公开了一种医学图像分割方法及电子设备。该方法包括:获取待进行分割的目标医学图像以及已训练完成的医学图像分割模型,其中,医学图像分割模型包括双流编码器和解码器,双流编码器包括第一分支和第二分支;将目标医学图像输入到医学图像分割模型...
  • 本发明涉及医学图像处理领域,具体为一种皮肤瘢痕图像分割方法,用于自动化皮肤瘢痕区域识别与定量分析。解决现有方法中因特征表达不足、泛化能力弱及人工依赖导致的分割精度低、边界建模不准、量化计算不可靠问题。方法包括:S1获取皮肤瘢痕图像;S2输入...
  • 本发明公开了一种基于半监督的眼底图像视盘萎缩弧分割方法,该方法包括:S1、构建编码器‑解码器网络架构,编码器采用基于PVTv2的共享权重编码器,用于提取眼底图像的多尺度特征金字塔;S2、设计多任务解码器,包括主任务分支和状态空间分支,主任务...
  • 一种基于深度学习的腹部多器官CT图像自动分割方法,建立训练样本集;构建改进型编码器;构建改进型解码器;建立PCE‑TransUNet分割网络模型;使用训练集对PCE‑TransUNet分割网络模型进行训练,采用交叉熵损失与Dice损失的联合...
  • 本发明涉及数据增强领域,尤其涉及小样本医疗影像标注的数据增强系统及方法,通过设置病变分析模块,数据处理模块,标注干扰模块,数据增强模块,确定若干病情影响器官并进行病变分析,计算病变发生表征值,确定病变分析器官,确定纹理离散表征值以及定器官遮...
  • 本申请涉及图像处理技术领域,提供了一种图像分割方法、电子设备和计算机可读存储介质,该方法包括:获取待分割图像;采用人像分割模型,对待分割图像进行人像分割,得到人像分割结果;获取筛选掩模图,筛选掩模图为基于其他分割结果进行筛选后的掩模图;将筛...
  • 本申请提供一种基于深度学习的脊柱CT图像实例分割方法、装置、介质、程序产品及终端,通过对脊柱CT图像进行脊骨目标检测、语义分割、脊柱中心线构建和脊柱位置优化等步骤,实现了对脊柱的准确实例分割。本方法基于椎骨形态之间的相似性,可适应于各种脊柱...
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