本申请提供虚拟模型的摆放方法及装置，其中所述虚拟模型的摆放方法包括:响应于虚拟模型摆放请求确定目标虚拟模型和预设地形；基于所述预设地形的地形属性信息和所述目标虚拟模型的模型属性信息确定模型摆放位置信息；根据所述模型摆放位置信息对所述目标虚拟模型进行摆放。本申请的虚拟模型摆放方法，在确定预设地形以及目标虚拟模型后，基于预设地形的地形属性信息和目标虚拟模型的模型属性信息自动化的确定目标虚拟模型在预设地形中的摆放位置，避免了人工调整模型摆放位置的情况，提升了虚拟模型的摆放效率，以及虚拟模型的摆放效果。

本申请涉及一种医学图像的分割方法和计算机可读存储介质，该方法包括:获取待分割图像中的各个器官图像；将各个器官图像分别输入对应的器官异常点分割模型中，得到各个器官图像对应的异常点分割结果；其中，器官异常点分割模型包括多个分割网络的级联结构，且后一个分割网络的输入数据包括前一个分割网络的至少一个输出结果；根据各个器官图像对应的异常点分割结果，得到待分割图像对应的全身异常点分割结果。该方法中可大大提高得到的全身异常点分割结果的准确性。

本公开提供了一种图像生成方法及装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习、大语言模型等领域。实现方案为:获取当前对话数据，其中，当前对话数据包括当前轮对话的用户输入数据和历史轮对话的历史对话数据；基于当前对话数据，确定用户在当前轮对话中的需求类型；响应于需求类型为图像处理需求，确定用于实现图像处理需求的动作序列，其中，动作序列包括至少一个图像处理动作；执行动作序列，以生成目标图像；以及基于目标图像，生成用户输入数据对应的应答数据。本公开能够实现对话式的图像生成。

本发明涉及一种基于OpenGL ES架构的图片处理方法，通过在移动终端运行内存（RAM）中构建专属于图像处理的虚拟缓存，解决了移动终端GPU没有专属容量的帧缓存导致图像导致难以高效处理图像效果的技术问题，无需提升移动终端GPU的性能即可在终端中实现多图层多效果叠加的图片美化修饰效果，大大提升了用户使用移动终端进行图片编辑、图片美化的效率和质量，从而提升了用户体验。本发明拥有广泛的应用场景，只要是便携式移动终端设备，均可以应用该技术在无需提升GPU性能的情况下实现多图层多效果的图片美化操作。

本发明提供一种电单车及其侦测旁车摆放姿势的方法、存储介质，通过获取当前电单车的运行状态，在车载摄像头满足预设的启动条件时获取车载摄像头抓拍到的第一影像，进而提取出停放于路边的被测电单车的第一车体图像信息，从而确定被测电单车的停车姿势是否为预设的乱停乱放姿势。此外，通过计算被测电单车的车身轴向相对于车载摄像头的轴心线的夹角θ

 本申请公开了一种喷金质量检测方法及装置，方法包括:获取喷金机喷金后的芯子喷金端面图像，并进行去噪、增强和分割，得到多个喷金区域图像，提取喷金区域图像中的多类喷金特征，以对各类喷金特征进行检测得到检测结果，生成喷金区域图像的质量检测报告，以通过质量检测报告确定喷金区域图像对应的喷金质量是否合格，统计各个喷金区域图像的所有质量检测报告，以确定喷金机的喷金质量是否合格。可见，对喷金机喷金后的图像进行喷金特征识别，并进行合格检测，能够实现对喷金机的喷金质量检测，使得在检测到芯子不合格后能够及时应对或剔除芯子，确保喷金后的芯子表面基本一致，提高喷金材料的利用率以及电容器的质量和可靠性。

 本发明公开一种基于文本‑区域匹配的带有缺失标签场景下的多标签图像识别方法，使用预训练视觉‑语言模型作为特征提取器，对视觉特征和查询向量进行交叉注意力运算生成区域级显著性图；利用多层感知机生成查询级特征，通过区域级显著性图对视觉特征进行聚合运算生成区域级特征表示；然后进行知识蒸馏过程，将区域级特征表示的知识迁移到查询级特征表示上，还基于多模态对比学习方法，利用记忆块视觉原型和文本原型进行存储以及对比学习，使得相同特定类别特征彼此趋近，不同特定类别特征适当拉远，从而使原模型建立起更好的类内和类间关系，有效地提高了带有缺失标签场景下的多标签图像识别的准确性。

 本发明属于图像分类技术领域，具体涉及一种基于先验信息的肾细胞癌窦性侵犯预测方法，包括:获取CT图像，根据CT图像构建肾细胞癌窦性侵犯预测数据集；对数据集中的数据进行特征提取，根据提取的特征图构建异构图；将异构图输入到训练后的先验驱动的图神经网络模型，得到肾细胞癌窦性侵犯预测结果；对预测结果进行评估；本发明通过扩散摄动策略以数据驱动的方式生成不同的潜在外观，并学习扰动不变特征，从而对跨数据集应用带来的网络性能衰减进行减益校正。

 本发明公开了基于GAT与CNN的特征加权融合高光谱图像分类方法，首先对高光谱数据集划分数据为训练集、测试集和验证集；然后构建结合CNN和GAT的双分支特征加权融合网络模型；将划分的训练集输入到分类网络模型中，设置参数，进行训练得到训练指标；最后对分类结果的指标、数据、图像信息进行评估。本发明利用深度可分离卷积和GAT分别对像素信息与超像素数据的捕获能力，充分提取高光谱图像的欧式与非欧式特征信息，提高了分类数据的准确性和泛化能力。

 本发明公开一种基于YOLOv5的多场景隧道事故判别方法、设备及可读介质，该方法步骤包括构建多场景隧道事故数据集，并对数据集进行标注，所述数据集包括火灾类、车辆碰撞类、行人占道类，并且考虑事故的发展阶段及严重程度进行细分、使用YOLOv5目标检测算法对标注好的数据集进行模型训练，得到能够识别火灾、车辆碰撞和行人占道的事故类型的模型、开发基于PyQt5的隧道事故判别软件平台，所述隧道事故判别软件平台集成图片检测、视频检测和摄像头实时检测功能，且在检测到事故时，软件平台自动发出警报等，本发明能够自动对隧道内监控录像进行识别，快速发现并判断出交通事故，自动发出警报信息，从而提高隧道运营管理的自动化水平。