本文提供一种目标分类方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括:获取针对同一目标对象采集的超声灰阶图像和超声造影图像；对超声灰阶图像进行特征提取，获得灰阶特征，并对超声造影图像进行特征提取，获得造影特征；对灰阶特征和造影特征进行特征融合，获得融合特征；对融合特征进行分类，获得目标对象的类别。在上述方案的实现过程中，通过对同一目标对象采集的超声灰阶图像提取出的灰阶特征和超声造影图像提取出的造影特征进行特征融合，获得融合特征，并对所述融合特征进行分类，从而有效地利用了灰阶特征和造影特征在不同模态之间的互补信息，且有效地利用图像表征的多样性来提高了对图像进行分类的正确率。

 本文提供了一种船舶工件的焊缝分段方法和装置、计算机介质，该方法包括:在工件点云中，对表示坡口的坡口点云进行等距切片得到切片点云，在各切片点云中选取两个数据点分别作为规划点，求取各切片点云中初始规划点的中点为规划中点；按照各规划中点的位置信息的排列顺序，将未分段坡口点云中的第一个规划中点作为分段起点，顺次计算各规划中点与分段起点的弓高；将位于分段起点之后、且弓高大于弓高阈值的第一个规划中点作为断点，将断点之后的切片点云作为新的未分段坡口点云继续进行分段处理。本申请通过将坡口点云进行点云化得到坡口点云，根据坡口点云的弯曲情况，对坡口点云进行分段，当弯曲程度达到一定界限时对坡口点云进行自动分段。

本技术涉及图像增强技术领域，具体涉及一种基于BIM技术的低空智能融合轨交集成系统。包括获取模块，用于获取巡检灰度图像，划分为不同的等分块；区域划分得到光照影响的正常区域和异常区域；细节识别模块，用于进行边缘检测得到每一区域内的边缘像素点，确定每一异常区域的细节特征影响程度；分布分析模块，用于根据所有异常区域的位置分布特征，确定异常区域的分布集中程度；增强模块，用于根据每一异常区域的细节特征影响程度和分布集中程度，确定光照影响程度；根据光照影响程度筛选出光照影响待增强区域，并对光照影响待增强区域进行图像增强。本发明能够增强图像细节的清晰度，提升图像增强后的质量。

本文公开了一种指纹识别传感器、显示面板和指纹识别传感器的制作方法。指纹识别传感器包括压电层、发射层和第一隔离层；发射层设置于所述压电层的一侧，其包括沿第一方向间隔设置的多个发射电极；第一隔离层设置于压电层和发射层之间。通过上述设置，第一隔离层可隔离剥离液与压电层的直接接触，防止压电层在制作和使用的过程中发生脱落，从而提升指纹识别传感器的识别精度。

本技术公开了基于视频流的人体关键点分析识别方法、系统，涉及图像数据处理技术领域，基于视频流获取目标视频，对应目标视频进行分层得到多个视频层；在多个视频层中提取出人体轮廓，将涉及人体轮廓的多个视频层进行整合得到人体视频；对人体视频中的人体进行识别并构建人体运动模型，基于人体运动模型标记人体关键点得到关键点运动模型；将关键点运动模型与人体轮廓重合得到人体关键点运动视频。本发明能够提高视频中获取人体视频的完整性，具有较好的人体关键点分析作用，能够结合所有的视频信息对人体轮廓进行获取，同时在视频时间线上进行人体轮廓的追溯和推选，可以在复杂背景下对人体轮廓进行提取。

本公开提供了一种图像处理方法，涉及自动驾驶领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为:确定N个图像中具有匹配区域的第i图像和第i+1图像，其中，N为大于等于2的整数，i＝1，……N‑1；确定第i图像与第i+1图像之间的匹配区域，得到第i图像中的第一匹配区域和第i+1图像中的第二匹配区域；确定第一匹配区域和第二匹配区域各自的多个第一匹配子区域和多个第二匹配子区域；根据多个第一匹配子区域的图像与多个第二匹配子区域的图像彼此之间的差异，确定目标匹配图像对；以及根据目标匹配图像对，对第i图像和第i+1图像中的至少一个进行处理。本公开还提供了一种图像处理装置、电子设备和存储介质。

本文涉及三维重建技术领域，特别是涉及一种电力作业场景与虚拟化展示方法。包括:获取目标电力作业场景在每一预设点云获取轨道上的每一预设图像获取位置的图像，以得到场景图像列表集；根据所述场景图像列表集和每一预设点云获取轨道对应的精度系数，确定目标电力作业场景对应的目标点云获取轨道；根据所述目标点云获取轨道，获取若干包含目标作业区域的点云数据；根据若干包含目标作业区域的点云数据，构建目标电力作业场景的三维模型，并进行展示；本申请在保障了重点区域的建模准确度的基础上，还节约了计算资源。能够构建出完整的且相对精准的三维模型。

 本技术涉及体育运动辅助设备技术领域，公开了一种乒乓球辅助训练方法、存储介质、装置及终端设备，其中所述方法包括:通过深度摄像机获取球台位置信息，根据深度摄像机的标定信息和球台位置信息构建三维坐标系；通过深度摄像机获取第一乒乓球运动图像；基于三维坐标系与第一乒乓球运动图像获得乒乓球坐标值；根据乒乓球坐标值得到乒乓球运动轨迹和落点；通过投影仪将乒乓球运动轨迹和落点投影到球台上。本发明是集智能化，数据化，信息化为一体的乒乓球辅助训练系统，可同时捕获乒乓球运动轨迹和运动员的动作信息。可将乒乓球的运动轨迹投影到球台上，同时可以通过投影和AI模型对运动员的动作进行评分和指导。有效提高乒乓球训练的效率和质量。

 本技术涉及一种离轴数字全息图的重建最佳分数阶估计方法，包括以下步骤:运行离轴数字全息光路系统，获得待处理的离轴全息图；对离轴全息图进行分数阶傅里叶变换，获取离轴全息图的正一阶的时频域信息，然后对正一阶的时频域信息进行滤波处理；利用分数傅立叶的旋转相加性，设定粒子群优化算法的搜索范围，然后设定粒子群优化算法的参数，通过适应度函数计算重建振幅图像的能量梯度；应用粒子群优化算法估计重建振幅图像的最大能量梯度对应的分数阶，该分数阶即为最佳分数阶。与现有技术相比，本发明具有精确度高、计算速度快等优点。

 本技术涉及一种消除离轴数字全息零级项的方法，包括以下步骤:获取离轴数字全息的全息图数据，通过傅里叶变换获取频谱信息。选择频谱中强度高于一定值的像素点作为初始数据对象，通过K‑means聚类方法划分初始数据对象的聚类类别，并计算聚类中心。将聚类中心作为GMM的初始均值，计算每个聚类的协方差，根据每个聚类中数据点的比例，计算GMM的混合系数，通过贝叶斯定理计算每个数据点属于每个高斯分布的后验概率，并更新GMM模型，从而得到最终的聚类结果。消除位于频谱中心位置处的聚类结果，即可消除零级频谱信息。与现有技术相比，本发明具有精确度高、通用性强等优点。