检测方法及装置、检测设备和存储介质.pdf
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检测方法及装置、检测设备和存储介质.pdf
本申请提供了一种检测方法、检测装置、检测设备和非易失性计算机可读存储介质。检测方法包括获取多张PET图像和多张CT图像,所述PET图像和所述CT图像一一对应;融合对应的所述PET图像和CT图像,以生成多张PET‑CT图像;基于预设的检测模型,检测每张所述PET‑CT图像存在病患的概率;合成多张所述PET图像,以生成合成图像,每张所述PET图像对应合成图像的一行像素;确定概率最大的所述PET‑CT图像对应的所述PET图像为种子PET图像,并根据所述种子PET图像在合成图像中对应的一行像素,确定种子点;基于所
目标检测方法、装置、设备和存储介质.pdf
本发明公开了一种目标检测方法、装置、设备和存储介质。目标检测方法,包括:确定目标检测数据集,对目标检测数据集进行目标检测,提取图像特征;对图像特征嵌入第一数据库的标注知识,得到增强后的图像特征;将增强后的图像特征送入分类器进行检测,得到目标检测得分;对图像特征嵌入第二数据库的文本知识并处理,得到矫正分数;基于目标检测得分和矫正分数,得到目标检测的最终分类得分。采用本发明,可以提高目标检测的分类和定位能力,提高检测能力。
目标检测方法、装置、设备和存储介质.pdf
本发明实施例提供一种目标检测方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取采集时间对齐的多帧图像和多组点云数据;分别对多帧图像进行语义分割处理,以得到多帧图像各自包含的类别;根据点云数据和图像的对应关系以及多帧图像各自包含的类别,确定多组点云数据中各数据点的类别。在多组点云数据中分别获取组成待确认目标的数据点的类别,并根据多组点云数据中组成待确认目标的数据点的类别,确定目标组点云数据中待确认目标的初始检测结果的准确性,目标组点云数据是多组点云数据中的任一组。通过累积多帧图像的语义,以对其中一组点云数据中待确
图像检测方法、装置、设备和存储介质.pdf
本申请提供一种图像检测方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取通过平扫CT得到的检测图像,从检测图像中提取出目标身体部位图像;通过第一图像检测模型对目标身体部位图像进行第一图像分类分割处理,以确定目标身体部位图像中存在第一目标病灶类型及对应于第一目标病灶类型的病灶区域;通过第二图像检测模型对目标身体部位图像进行第二图像分类分割处理,以确定目标身体部位图像中存在的第二目标病灶类型及病灶区域,第二目标病灶类型是第一目标病灶类型的子类别。通过两个图像检测模型的协同,可以实现包含病灶类型和病灶区域的图像的精细
用于缺陷检测的方法、装置、检测设备和存储介质.pdf
本申请涉及深度学习技术领域,公开一种用于缺陷检测的方法,包括:获得被检测部件的深度图像;对深度图像进行预处理,获得待去噪数据;对待去噪数据进行频域转换,获得频域数据;根据条纹噪声的频域特征和缺陷的频域特征,对频域数据进行滤波处理,滤除频域数据中的条纹噪声并保留缺陷,得到去噪后的频域数据信息。通过本申请的方案,相较于现有技术中通过引导滤波处理来去除噪声的方案而言,没有对图像进行像素值的加减处理,这样就不会在去除条纹噪声的同时还将图像中原有的微小缺陷滤除,既有效的滤除了条纹噪声,还保留了图像的细节特征,从而提