本技术公开了一种电子地图递归式分子标注结构生成方法，包括获取分子标注结构对应的标注结构单元(文字单元、分隔符单元)；基于所处的分数线层级，确定标注结构单元的等级值；按等级值由高至低，以递归方式按设定的规则将各标注结构单元进行合并分组得到分组结构单元，并计算其像素大小，重复直至全部替换，得到分子标注结构的完整像素大小；确定地图上的绘制位置坐标，将分组结构单元逆序还原为标注结构单元并确定绘制范围，重复直至全部还原，确定各标注结构单元的绘制范围；在地图上绘制生成分子标注结构。本发明能够支持复杂结构的多分子标注结构，扩展性强，并且支持标注内容位置的自动优化和自适应显示，满足标注数据的动态更新。

 本文涉及医学影像技术领域，尤其涉及一种医学影像智能评片系统，该系统包括:数据采集模块，用于采集患者体位图像序列、成像设备运行数据和设备运行环境数据，同时采集患者体厚数据；图像配准模块，用于对患者体位图像序列进行图像配准；体位抖动评估模块，用于评估患者的体位抖动程度；扫描范围评估模块，用于评估扫描范围匹配程度；设备运行评估模块，用于评估成像设备运行稳定性；成像质量预估模块，用于分析体位抖动程度、扫描范围匹配程度和成像设备运行稳定性，预估医学影像成像质量。本申请通过量化分析患者体位抖动情况和成像设备运行状态，提升了医学影像质量评估的准确性和可靠性。

本技术公开了一种基于广色域的图像调色方法、设备、存储介质，所述方法具体包括:输入原始图像并转换为广色域颜色空间、分离颜色通道及亮度通道、将数据转广色域的RGB数据、输出结果图；由于将图像转到了广色域下进行处理，比起窄色域的空间，调色算法又有更大的调色空间，且调色的结果更加细腻，且不易产生断层；由于调色操作都转为颜色与亮度可分离的广色域空间下的操作，通过因此无论进行了多少次的调色，都可以映射为广色域空间下的一次操作，算法的执行效率更好；本发明对Raw图像数据亲和，不需要改造算法就能很好的支持Raw数据的调色，且可以通过强制更改色彩空间的方式支持非Raw数据。算法兼容性好。

本技术提供的活体检测方法、装置、存储介质及计算机设备，将获取到的待测对象的原始图像输入至活体检测模型中，由于本文的活体检测模型是将不同材料的假体当作不同类别的假体进行网络训练，并分别针对不同假体提取对应的假体特征图，可以有效保留各类假体自身的特性，无需将差异很大的假体特征强行映射到同一特征空间，从而使得训练后的活体检测模型具备了有效区分活体与不同类别假体的能力，此时将待测对象的原始图像输入至活体检测模型后，预测得到的待测对象的活体分类结果的检测精度较高。

 本技术公开了一种冰雪晶粒子的图像识别系统及方法，所述系统包括:图像获取器，获取图像数据并预处理得到目标图像；冰雪晶粒子特征提取模型，接收目标图像输入并进行特征提取，由四个模组串联的嵌入单元和自适应大核注意力单元构成，其中嵌入单元接收目标图像并生成高维嵌入特征图，自适应大核变换单元以大核注意力模块的大感受野精准捕获粒子细粒度空间特征，并引入特征通道尺度感知，使模型聚焦关键特征，再通过反瓶颈前馈模块进行特征聚合；最终，分类器接收识别模型的特征输出，运用困难度调节损失优化得到最终识别结果。本发明能够精准识别表征云微物理过程的云粒子图像。

 本技术公开了基于HigherHRNet的智能假肢控制与姿态检测方法及装置，涉及计算机视觉领域，方法包括:S1，获取包括二维假肢用户人体图像的数据集；S2，构建基于HigherHRNet的智能假肢控制与姿态检测高分辨率网络；S3，使用智能假肢控制与姿态检测高分辨率网络对数据集中的二维假肢用户人体图像进行处理，获得最终关键点热图。本发明的轻量级智能假肢控制与姿态检测高分辨率网络，引入了自蒸馏模块、通道相关性蒸馏模块、DSNT模块和反卷积模块，实现了人体姿态检测中的蒸馏网络学习和关键点的精确定位，对于单人姿态蒸馏和多人姿态识别都有着很好的识别准确率，在提高人体姿势识别准确率的同时具有较低的计算参数和运算次数。

 本技术公开了基于分割计算的多光谱小目标推理加速方法及系统，包括如下步骤:构建多光谱小目标识别模型，由切割点为界限对多光谱小目标识别模型中的计算任务进行切割计算；加载配置，获取多光谱小目标识别模型的结构；收集客户端信息、网络环境以评估客户端的计算能力和服务端的计算能力；根据模型结构和网络情况查询近似分割卸载点并缓存，近似分割卸载点记为切割点；根据模型结构和网络情况计算最优分割卸载点记为切割点；根据切割点，客户端和服务器分别进行计算推理；服务端聚合计算推理结果，并进行特征融合和目标识别；目标识别结果与之前保存结果对比，根据两者之间的相似度更新切割点；本发明的有益效果为：加速模型推理。

 本技术公开了一种基于强化学习的人脸识别联邦学习系统后门攻击方法，涉及联邦学习安全技术领域。本发明包括:获取构建强化学习虚拟环境的基础信息；采用马尔科夫链构建用于强化学习的虚拟环境；构建基于深度神经网络的强化模型，并在构建的强化学习虚拟环境中对强化模型进行训练，基于训练好的强化模型得到后门攻击模型；再将该模型置于目标联邦系统的真实环境中进行测试以实现对模型参数的微调，得到用于目标联邦系统的后门攻击模型实例。本发明解决了现有联邦学习后门攻击存在的适应性不佳，需要大量后门设备以及持久性差的问题；并且可以进一步提升联邦学习系统对后门攻击的防御能力，以及丰富联邦学习系统的后门防御能力的评估方式。

 本技术公开了一种隧洞围岩建模及全类型岩体结构面识别方法、装置，所述方法包括:利用多角度布置的深度相机获取隧洞围岩的影像数据，处理后获得的影像帧包括带有颜色数据的点云模型；基于颜色一致性和深度一致性，对点云模型进行后配准，得到完整的隧洞点云模型；获取隧洞点云模型的几何姿态，并转换为颜色数据，并映射至二维图像得到几何姿态图像；识别几何姿态图像中的像素与邻域之间的关联程度，根据关联程度确定像素属于的邻域，提取反映相似地质特征的围岩面状语义区；对围岩面状语义区进行合并，得到岩体结构面。采用上述技术方案，顾及几何特征和纹理特征多样性差异，克服结构面形态差异及光照影响，实现多种类型结构面的准确全面提取。

 本技术公开了一种基于伪标签与轻量化模型的荧光皮肤真菌检测方法，包括以下步骤:S1、采集患者荧光染色的皮肤真菌图片数据集；S2、基于SAM的伪标签技术为数据集生成标签并迭代修正，进行数据预处理后，分为训练集、测试集和验证集；S3、构建轻量化目标检测网络，将训练集数据送入轻量化目标检测网络中进行多轮训练，通过验证集得到最佳轻量化模型，在测试集上能够精准识别真菌图像并输出检测结果；S4、对检测结果的真菌类别和数量进行统计分析，判断是否患有皮肤真菌相关疾病。本发明减少了人工标注的时间成本和工作量。本发明显著提升了检测速度，降低了硬件需求和成本。增强了模型在多种荧光染色场景下的泛化能力。