三维物体重建方法、装置、电子设备和计算机可读介质

    公开(公告)号:CN118097010A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410213569.X

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 本公开的实施例公开了三维物体重建方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:获取编码图像序列;根据编码图像序列对应的各个条纹宽度,对编码图像序列进行拆分处理,以生成第一编码图像序列和第二编码图像序列;对于第二编码图像序列中的每个第二编码图像,对第二编码图像进行分解处理,以生成分解后编码图像组;将第一编码图像序列和所生成的各个分解后编码图像组进行组合排序处理,以生成重排编码图像序列;根据重排编码图像序列,生成点云数据;根据点云数据,对目标三维物体进行三维重建处理。该实施方式提高了重建的三维重建模型的精度。

    医疗实体识别系统
    23.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117313733A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311618441.3

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本公开的实施例公开了医疗实体识别系统。该系统的一具体实施方式包括:输入设备、查询服务器、中央处理器和输出设备,其中:输入设备,用于从用户终端上获取医疗查询文本,以及将医疗查询文本发送至查询服务器;查询服务器,用于将医疗查询文本发送至中央处理器;中央处理器,用于得到目标医疗查询文本;中央处理器,用于得到目标医疗诊断文本;中央处理器,用于得到医疗实体识别信息;中央处理器,用于将目标医疗诊断文本和医疗实体识别信息发送至输出设备;输出设备,用于响应于接收到目标医疗诊断文本和医疗实体识别信息,将目标医疗诊断文本和医疗实体识别信息发送至用户终端。该实施方式可以提高了医疗实体识别的准确度。

    一种高光谱塑料垃圾材质快速分类方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN115984632A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310132966.X

    申请日:2023-02-20

    Abstract: 本发明涉及一种高光谱塑料垃圾材质快速分类方法、装置及存储介质,应用于垃圾分类技术领域,包括:通过提取流水线上的RGB图像,通过边缘检测算法提取RGB图像中的塑料垃圾,在塑料垃圾中随机选取一定大小的局部图像,通过提取局部图像的高光谱特征,再分别提取高光谱图像的光谱注意力特征以及空间注意力特征,将光谱注意力特征以及空间注意力特征进行结合,得到深度特征,对深度特征进行分类,得到局部图像的分类结果,将局部图像的分类结果作为整个垃圾的分类结果,本申请中,采用局部图像进行分类识别,数据的处理量少,可以提高垃圾分类识别的速度,且通过双分支的光谱注意力特征以及空间空注意力特征的结合,可以有效的提高垃圾分类识别的精度。

    孔洞填充设备控制方法、装置、设备和计算机可读介质

    公开(公告)号:CN114782450B

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210715342.6

    申请日:2022-06-23

    Abstract: 本公开的实施例公开了孔洞填充设备控制方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括:对待填充板材进行拍摄,得到待填充板材图像;对待填充板材图像进行孔洞坐标提取处理,得到孔洞坐标组集;对于孔洞坐标组集中的每个孔洞坐标组,执行以下孔洞填充信息生成步骤:根据L2范数和孔洞坐标组,确定目标能量泛函;对目标能量泛函进行转换,得到无约束待处理函数;初始化迭代次数;生成目标椭圆参数;生成对应孔洞坐标组的孔洞填充信息;控制相关联的孔洞填充设备根据待填充板材图像和所得到的各个孔洞填充信息,执行孔洞填充操作。该实施方式提高了填充的效率和安全性。

    一种基于小型辅助网络的人脸检测算法

    公开(公告)号:CN112307889A

    公开(公告)日:2021-02-02

    申请号:CN202010998860.4

    申请日:2020-09-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于小型辅助网络的人脸检测算法,在已有的人脸检测网络基础上,针对特征提取网络,增加根据其网络结构设计出的小型辅助网络,在使用人脸检测数据集训练网络时,使得该辅助网络可以根据检测任务的特点进行从零训练,并使用该辅助网络对应层的特征对主网络特征图进行补充。

    高分辨率遥感影像快速分割方法

    公开(公告)号:CN105574887A

    公开(公告)日:2016-05-11

    申请号:CN201610112981.8

    申请日:2016-02-29

    CPC classification number: G06T2207/10032 G06T2207/20152

    Abstract: 本发明涉及图像处理领域,公开了一种高分辨率遥感影像快速分割方法,该方法包括:步骤S1、读取高分辨率遥感影像;步骤S2、计算所读取的高分辨率遥感影像的多波段形态学梯度,从而得到由所述多波段形态学梯度构成的多波段形态学梯度图像;步骤S3、对所述多波段形态学梯度图像进行形态学重建,以得到形态学重建后的梯度图像;步骤S4、对形态学重建后的梯度图像进行分水岭分割以得到分水岭分割后的图像;以及步骤S5、对分水岭分割后的图像进行区域合并。本发明能够快速分割具有海量数据的遥感影像,并能够有效地减小过分割。

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