用于鳢鱼水花图片骨架提取的去毛刺方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN117876459A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311642575.9

    申请日:2023-12-04

    摘要: 本发明公开了一种用于鳢鱼水花图片骨架提取的去毛刺方法、系统、设备及介质,所述方法包括:获取鳢鱼水花图片;针对鳢鱼水花图片,裁剪出包含鱼苗的水面;对任意两条粘连到一起的鱼苗进行分割;针对分割后的图片,提取鱼苗的粗略骨架;去除粗略骨架上多余的毛刺,得到鱼苗的精确骨架。本发明可以用于计算鳢鱼水花的体长和体宽信息,其具有更加准确鱼苗的骨架和度量鱼苗体长体宽的优点,使用骨架提取算法获取鱼苗的骨架和去骨架算法去除骨架上多余的毛刺,再结合拍摄时放入的标准块,可以计算出鱼苗的体长和体宽信息。

    基于二维图像特征引导的三维模型变形方法及装置

    公开(公告)号:CN116580170A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310383415.0

    申请日:2023-04-12

    摘要: 本发明公开了一种基于二维图像特征引导的三维模型变形方法及装置,包括:将目标图片输入至预先设立的双模型网络中,识别出目标图片的边界点和两端点,并使用相似度度量方法在三维模型库中获取与目标图片最相似的三维模型;获取最相似的三维模型的边界点和两端端点,并将进行最大主成向方向进行投影,得到二维网格模型的二维边界点和两端点;将二维网格模型的边界点映射到目标图片的边界上,获得二维目标边界;接着将三维模型的Z值坐标添加到二维目标边界,获得三维目标边界;将三维目标边界通过网格形变算法获得目标三维模型。本发明通过网格形变算法,精准确定网格模型形变的目标边界点。

    基于图卷积和自注意力机制的购物篮推荐方法及系统

    公开(公告)号:CN118820588A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410830003.1

    申请日:2024-06-25

    摘要: 本发明公开了一种基于图卷积和自注意力机制的购物篮推荐方法及系统,包括:基于包含购物篮、商品项、商品类型、价格以及用户等多个类型节点的图结构数据,通过图卷积网络聚合每个节点的邻接信息,从而更全面捕捉节点与图结构之间的内在联系。同时,构建用户的价格特征学习模块以精确表达相邻用户之间的相似价格偏好。通过引入注意力机制精确分配价格、用户、商品、购物篮之间的权重,使得模型可以结合用户偏好,做出具有针对性和个性化的推荐。本发明优化了推荐算法的性能,提高了用户的满意度,实现推荐系统与用户需求的更精确的匹配。