本技术公开了一种表格型文本图片的识别方法，首先将表格型文本图片进行灰度化处理得到灰度图，对灰度图运用自动阈值的二值化处理，然后使用霍夫变换提取表格横竖线结构，得到横竖线坐标及单元格；然后对表格型文本图片中的文本内容进行检测并得到具有标签的文本图像，所述标签具有坐标；对文本图像进行字符识别；再将步骤S1的单元格与步骤S2的标签进行自动坐标匹配，并将步骤S2的字符识别结果输出到相应单元格内。该方法用于实现金融资讯扫描文件等内容的识别，能够准备识别表格和其中的文本内容。

本技术公开了基于图像数据的人脸特征提取方法，涉及人脸特征提取技术领域，本发明通过采用多重任务优化和动态调整特征选择权重的方式，更好地适应不同光照、表情、姿态和遮挡等复杂场景下的人脸图像数据，提高模型的鲁棒性和泛化能力，引入张量主成分分析TPCA和改进的区块PCA算法更有效地提取和表示人脸图像中的高级语义信息，提高特征的判别性和表达能力，通过引入正则化项和面积投影模型有效处理复杂场景下的人脸识别问题，提高对遮挡、光照等因素的容忍度，使得模型在复杂场景下表现更加优异，最后通过多重任务优化和分块重组的预处理技术根据不同场景和数据动态调整特征的选择和权重，从而提高模型的适应性和泛化能力。

本技术实施例提供了一种环境识别模型训练方法、驾驶控制方法及相关装置，环境识别模型训练方法通过获取包含中断自动驾驶模式的环境的图像作为风格图像，将该风格图像和原始训练图像集中的原始图像输入图像风格迁移网络中，从而将包含中断自动驾驶模式的环境的图像的风格迁移到车辆行驶过程中所采集到的原始图像上，解决了环境识别模型难以获取训练数据的问题，此外，可通过训练好的环境识别模型识别实际驾驶场景中包含中断自动驾驶模式的环境图像，并将该图像作为新的训练图像来更新环境识别模型，使得环境识别模型识不断提升识别中断自动驾驶模式的各种环境的能力，提高了识别中断自动驾驶模式的环境的准确度，保证了自动驾驶的安全性能。

本文提供了一种基于GPU的深度学习应用的性能优化方法及装置，该方案在GPU加载深度学习应用对应的汇编指令的过程中，将该汇编指令中的第一目标汇编指令替换为第二目标汇编指令。执行指令时，只需执行第二目标汇编指令，不再执行第一目标汇编指令，而且，执行完第二目标汇编指令后，按顺序继续执行第一目标汇编指令之后的其它汇编指令，从而实现改变GPU中高性能函数库的执行逻辑得到新的算子。由上述过程可见，该方案是将新算子与GPU中高性能函数库相结合，使得新算子也能达到较高的计算性能，该方案既能够满足GPU对新算子的支持，即通用性，同时，提高了GPU执行新算子时的整体性能，即达到高性能。

 本技术公开了一种面向工业控制协议的通用模糊测试能力评估系统及其方法，评估系统包括源码判断模块用于判断待测工业控制协议的源码是否公开；插桩模块用于待测工业控制协议的源码公开时，在待测工业控制协议的设定位置插入监控代码，以收集模糊测试过程中生成的敏感信息；监控器模块用于读取敏感信息以及监控待测工业控制协议的系统环境和捕获待测工业控制协议与模糊测试工具之间的通信流量，并解析出待测工业控制协议的运行状态；评估信息处理模块用于收集敏感信息、运行状态和系统环境，并以结构化的格式保存，对收集的信息进行展现及将动态变化的数据保存至日志文件中，在模糊测试完成后，对每种动态变化的数据生成随时间变化的变化图。

 本技术涉及一种基于多频跳跃Mamba网络的高效全色锐化系统及其方法，属于图像处理及遥感技术领域。该基于多频跳跃Mamba网络的高效全色锐化系统，包括图像预处理模块、自适应性Mamba模块、跨域Mamba模块、多尺度融合模块和输出模块；自适应性Mamba模块用于将调整分辨率后的低分辨率多光谱图像与高分辨率全色图像，分别提取不同尺度下的图像频率特征，获取空间与光谱信息；跨域Mamba模块用于将自适应性Mamba模块提取得到不同尺度下的图像频率特征实现跨域Mamba模块空间与光谱特征融合，将全色图像中的高频细节与多光谱图像中的光谱信息进行整合；多尺度融合模块用于将跨域Mamba模块整合后的多尺度特征图像进一步整合。本发明能够更高效地提取空间和光谱特征，并在保持光谱一致性的前提下增强图像的空间细节表现。

 本技术公开了一种基于可微渲染的动物表面运动捕捉方法，包括:基于CT扫描的高精度动物网格模版构建，多视角同步动物运动图像采集，基于深度学习的监督信息提取以及基于可微渲染的网格配准，利用基于可微渲染的网格配准算法，计算出动物运动状态下的网格，实现动物表面运动捕捉。本发明可以得到动物运动状态下的三维网格，能够反映动物的运动状态、表面形状以及颜色纹理，与传统的动物行为捕捉算法相比，更为精确详细地描述了动物的行为信息，为动物行为分析提供了有力支撑。

 本技术涉及一种基于扩散模型的医学图像异常检测方法，属于医学图像异常检测领域。该方法包括:S1：获取医学图像，包括健康样本和异常样本；S2：构建Mem‑DDPM模型，包括扩散模型块和记忆模块；S3：训练Mem‑DDPM模型：以无监督的方式只使用健康样本同时训练扩散模型和记忆模块；S4：在测试中，固定记忆模块的参数不变，将待检测医学图像输入至训练好的Mem‑DDPM模型，筛选出待检测图像中的异常地方。本发明能提高医学图像异常检测的准确性。

 本技术涉及脑电信号处理技术领域，具体为一种基于自回归预训练和特征对齐的脑电图像生成方法，包括:1、将预处理后的脑电信号转换为脑电编码，计算脑电编码的位置编码，并将添加了位置编码的脑电编码传输到脑电自回归编码器中，得到潜在表征；2、利用自回归预训练法对脑电自回归编码器进行训练；3、利用潜在表征对CLIP模型进行训练；4、利用现有的脑电‑图像对数据集对稳定扩散模型内去噪U‑Net网络进行训练；5、对训练后的脑电自回归编码器、训练后的CLIP模型以及训练后的去噪U‑Net网络进行测试，并生成最终去噪后的图像。本发明通过特征对齐，建立了脑电信号与图像之间的映射关系，实现了从脑电到图像的跨模态转换。

 本技术公开了一种联合检测和特征嵌入的多目标跟踪方法，所述方法包括如下步骤:通过特征分离模块获取输入检测分支和身份分支的不同特征；输入身份分支的特征通过多尺度特征融合模块得到更精细的特征表达，输入检测分支的特征通过目标检测器获得t帧的检测结果；数据关联模块首先将高分检测框和现存所有轨迹进行第一次匹配，之后将第一阶段未匹配的轨迹与低分检测框间执行第二次匹配，使低分检测框中的目标正确匹配到之前的轨迹并去除背景干扰；若两次匹配均未成功，则对其进行持续假设跟踪，保留目标轨迹信息及特征x帧，最后执行统一的轨迹管理。所述方法能够在相机发生抖动和局部遮挡等情况下，依然保持跟踪的精度和速度。