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一种基于磁共振引导的激光消融评估系统
一种基于磁共振引导的激光消融评估系统,包括预估模块、监测模块以及评估模块,预估模块通过对消融区域以及周边区域进行三维勾画,并附加相应的材料属性、存储组织材料属性清单,使用拟合函数或者能量扩散仿真模型,对消融面积进行预估以及消融实施参数进行预设；监测模块对消融过程进行实时监测和消融评估；评估模块对实时所记录的评估消融区域进行三维立体的建模,自动拟合成近似的消融区域,或者对术前结构相与术后的相同序列图像进行配准和对比分析,对发生改变的区域进行高亮标识,使用三维的快速勾画法重建出术后消融区域,与术前预估的消融区域进行对比,以便评估消融结果；本发明可以辅助相关工作者进行快速而精准的诊断和预测。
一种沉管隧道接头三维变形的监测方法、系统
本发明涉及一种沉管隧道接头三维变形的监测方法、系统,该方法包括：S1、设计分离式靶标,包括分别安装在沉管隧道接头两侧的沉管隧道管节上靶标a和靶标b；S2、采用相机连续拍摄分离式靶标图像；S3、基于分离式靶标图像,根据靶标成像模型解算在当前拍摄时刻分离式靶标体系中两个靶标的位置关系,包括旋转向量和平移向量；S4、随着分离式靶标图像的更新,根据分离式靶标体系中两个靶标的初始位置关系和最新位置关系计算沉管隧道接头的三维变形。与现有技术相比,本发明能实时监测,准确获取沉管隧道接头三向位移和扭转角度。
电路板故障检测方法、装置、设备以及存储介质
本公开提供了电路板故障检测方法、装置、设备以及存储介质,涉及云计算、计算机视觉领域。具体实现方案为：获取电路板的显微图像；根据显微图像以及预先训练的图像识别模型,确定候选故障区域,图像识别模型用于表征显微图像与故障区域的对应关系；根据候选故障区域,确定出测试输入节点和测试输出节点；响应于向测试输入节点输入测试激励,对测试输出节点的输出信号进行分析,确定故障特征向量；基于故障特征向量以及预先训练的故障预测模型,预测电路板的故障信息,故障预测模型用于表征特征向量与故障信息之间的对应关系。本实现方式可以对电路板进行自动故障检测,诊断速度快,结果准确度高。
一种基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法、设备及介质
本申请公开了一种基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法、设备及介质,所述方法包括步骤：对被测对象的所有超声回波信号构成的全矩阵采集数据进行时域预处理,提取被测对象中扩展目标的相关散射信号,所述扩展目标为被测对象中具有一定长度和角度的直线形缺陷；根据所述扩展目标的相关散射信号进行超分辨率成像,获取扩展目标的超分辨率超声图像；对所述超分辨率超声图像进行图像特征分析和扩展目标参数评估,获取扩展目标的长度和角度。本申请通过分析超分辨率超声图像,准确评估具有一定尺寸和角度的扩展目标的长度和角度,实现扩展目标的量化评估,从而准确掌握上述扩展目标的相关参数,实现超声无损检测时对缺陷进行更全面的检测和评估。
箱式结构的形变检测方法、装置、电子设备及存储介质
本申请提供了一种箱式结构的形变检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取箱式结构的侧面的深度图像；基于所述深度图像的深度信息,从所述深度图像中识别出所述侧面包括的多个部件分别对应的区域；确定与至少一个所述部件对应的基准平面,并确定每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离；基于每个所述区域包括的像素点与所述基准平面之间的距离,确定每个所述区域中的形变区域。通过本申请,能够高效且准确地检测出箱式结构发生形变的区域。
基于深度模型的图像清晰度评估方法和装置
本发明涉及图像识别技术领域,具体提供一种基于深度学习的人脸图像清晰度评价方法及装置,其中,方法包括：根据清晰度对用于训练的图像样本进行标注分类；使用经过标注的图像样本训练原始评估模型,得到清晰度评估模型；将待检测图像输入所述清晰度评估模型,输出对应评估结果,所述评估结果越接近最高值,则所述待检测图像的清晰度越高。本发明提出的人脸图像清晰度评价方法排序效果较好,筛选效果好,检测速度快,鲁棒性强,具备很好的工业实用价值。
医学影像的处理方法、标注方法和电子设备
本申请涉及医学智能技术领域,提供一种医学影像的处理方法、标注方法和电子设备,用解决相关技术中如何提高疾病诊断模型的阅片结果的准确性的问题。本申请中,当面对疑难病例时,可发起多人阅片进行对医学影像进行标注,然后融合所有人的标注结果,整合出准确的标注结果,由此降低个人经验缺乏、主观偏颇及疲劳过失导致的错误发生的概率。这样,基于多人协同标注结果能够构建出高质量的训练样本使得疾病针对模型能够学习到准确的可信度高的特征。此外,本申请实施例中通过丰富样本数量结合滚动训练逐步提高模型的检测结果的准确性。
激光雷达清洗系统的效果评估方法、装置、设备和介质
本公开涉及一种激光雷达清洗系统的效果评估方法、装置、设备和介质；其中,该方法包括：搭建用于评估目标清洗系统的清洗效果的测试场景；其中,测试场景中包括激光雷达、靶标和目标清洗系统；获取激光雷达扫描靶标得到的第一点云数据和激光雷达扫描靶标得到的第二点云数据；其中,第一点云数据和第二点云数据是采用不同的清洗方法对激光雷达的窗口进行清洗后,由激光雷达扫描靶标得到的点云数据；根据第一点云数据和第二点云数据,对目标清洗系统的清洗效果进行评估。本公开实施例能够有效实现对激光雷达的清洗系统进行客观定量的准确评估。
图像质量检测方法、装置、设备及介质
本发明用于人工智能领域,涉及区块链领域,公开了一种图像质量检测方法、装置、设备及介质,其中方法部分包括：获取待处理图像,并采用文字定位模型对待处理图像中的文字进行定位,以确定待处理图像中的文字区域,对待处理图像中的文字区域进行索贝尔算子卷积处理,获取文字区域的目标卷积矩阵,再根据目标卷积矩阵中像素的像素值和分布区间,获取文字区域的区域信息,最后根据文字区域的区域信息和预设质量条件确定待处理图像的质量检测结果；本发明中,能够减少图像背景信息的干扰,提高了质量检测算法的精度,进而提高了图像质量的准确度。
一种农产品生产用计量检测方法及装置
本发明公开了一种农产品生产用计量检测方法及装置,属于农产品生产技术领域,所述农产品生产用计量检测方法包括以下步骤：步骤S1：调节摄像机的快门为1/520s,在CCFL光源的光照环境下,使用帧速为22FPS连接采集66帧清晰的背景图像；步骤S2：对所获取的背景图像进行灰度处理；步骤S3：采用适应值函数fitness来评价灰度图像处理的质量,适应值越大,说明图像增强效果越好。本发明中,在农产品生产中,通过获取样品中,含有裂纹的种子在样品中的占比,去除了常规多尺度角点算法检测破损特征存在的冗余点,有效提高了多尺度下种子破损特征定位准确度,降低了迭代计算的时间复杂度,通过有效的计量检测,能够确定样品种子的发芽率。

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