本技术涉及摩托车配件生产技术领域，特别是一种基于智能调节的越野摩托车零件生产工艺优化方法。对特征图像进行边缘检测处理，得到加工零件的形状特征；对所述加工零件的形状特征进行Hough变换处理，得到若干边界点，并对所述边界点进行降冗处理，根据降冗后的边界点重构加工零件的实际形状三维模型图；根据实际形状三维模型图与标准形状三维模型图对加工零件进行评估分析；若加工零件为不合格件，则对激光雕刻设备进行故障分析，根据故障分析结果对激光雕刻设备进行调控处理，有助于提高生产效率、保证产品质量、降低维护成本，并为生产决策提供数据支持。

 本技术提供一种模型优化方法、装置及电子设备，涉及三维模型渲染技术领域。所述模型优化方法，用于虚幻引擎，所述方法包括:获取用户导入的静态网格体模型，其中，所述静态网格体模型包括顶点和三角形；在确定所述静态网格体模型的顶点大于第一预设阈值的情形下，基于所述静态网格体模型的屏幕占比确定所述静态网格体模型的顶点减少比例和三角形减少比例，基于所述顶点减少比例和所述三角形减少比例优化所述静态网格体模型，得到优化后的待绘制模型，能够提高渲染性能和用户体验。

 本技术涉及医学影像技术领域，具体提供了图像处理系统、方法、可读存储介质及计算机程序产品，该系统通过图像分割得到被检体CT图像中的掩码图像，生成掩码图像的第一目标正弦图和被检体CT图像的第二目标正弦图，将第二目标正弦图中目标区域内坐标点的像素值设置为1，通过训练好的图像校正模型对经过坐标点像素值设置的第二目标正弦图中目标区域进行坐标点的像素值校正得到h个第三目标正弦图，基于h个第三目标正弦图生成目标CT图像。根据本发明，能够消除CT图像中的伪影。

 本技术公开了一种基于特征融合和注意力机制的FCOS网络优化方法及系统，方法包括:对原始的全卷积单阶段目标检测FCOS网络进行特征融合方式的优化处理；在优化处理后的FCOS网络结构的特征金字塔和检测头之间，添加空间注意力机制和通道注意力机制，其中，根据特征金字塔输出的原特征图层，确定空间注意力权重和通道注意力权重，并根据原特征图层、空间注意力权重和通道注意力权重，获得特征金字塔的最终输出。利用本发明实施例，能够增强网络的信息融合能力和多尺度目标的特征表达，提高多尺度图像目标的检测能力。

 本技术公开了一种标准化流空间三维形状优化方法、装置、设备及介质，方法包括:获取目标车辆的图像数据；基于图像数据，提取目标车辆的特征点，计算得出特征点的三维空间点；通过训练后的网络对三维空间点对应的形状编码进行处理，预测三维空间点的符号距离函数值；基于符号距离函数值，计算三维空间点对应的目标损失函数值；目标损失函数包括表面损失、渲染深度损失以及掩膜损失；表面损失用于指示各个三维空间点的符号距离函数值的大小；渲染深度损失为三维空间点的深度距离的误差；掩膜损失用于指示被遮挡的三维形状的特征点；基于目标损失函数值更新形状编码，直至损失函数收敛。本发明能够提高三维形状重建的精确度、效率和鲁棒性。

 本技术提供一种驾驶员视线偏离检测方法和系统，涉及驾驶安全检测技术领域。所述方法包括；通过多个激光测距探头，测量多个第一距离；确定第一目标激光测距探头和第一基准距离，并确定驾驶员头部偏离评分生成警报消息；在驾驶员头部偏离评分低于第一评分阈值的情况下确定拍摄驾驶员多个时刻的面部图像；识别驾驶员的眼睛的第一轮廓、第一区域和第二区域，并确定驾驶员视线偏离评分生成警报信息。根据本发明，可检测驾驶员的头部偏移情况，并在头部没有偏移时，检测驾驶员视线偏离情况，并生成警报消息，有助于驾驶员及时了解驾驶时的视线偏离情况，降低运算复杂度，提升检测准确性和实时性，提高了驾驶安全性，降低了行车安全隐患。

 本技术公开了一种云端AI驱动的大数据处理系统，具体涉及大数据处理技术领域，包括:将云端任务按照使用场景划分为云端数据存储任务、云端数据访问任务和云端算力服务任务；采集得到云端服务器的任务完成相关数据，分析云服务过程数据，得到存储时间偏离度、访问时间偏离度和算力时间偏离度；分别判断存储时间偏离度、访问时间偏离度和算力时间偏离度和对应阈值的关系，基于判断结果采取措施；通过将云端任务划分为数据存储、数据访问和算力服务三种使用场景，能够更准确地识别和处理不同类型的任务，从而优化资源配置和性能管理，有助于快速响应性能问题，减少服务中断时间，提高用户体验。

 本技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种建筑文物3D扫描超高清增强方法、电子设备及介质，包括:获取建筑文物3D扫描结果在当前光照程度每个角度下的结构灰度图像和骨架连通区域；根据骨架连通区域的边缘线上边缘像素点的位置特征差异以及边缘像素点的分布情况得到骨架连通区域的特征偏向值；根据骨架连通区域的边缘线上相邻边缘像素点的边缘特征差异和边缘线的边缘形状特征得到骨架连通区域的视觉优先值；结合所述特征偏向值和视觉优先值，对当前光照程度的每个角度下的结构灰度图像中每个骨架连通区域的光照程度进行动态调整，得到建筑文物3D扫描超高清增强结果。本发明能够获得效果更好的建筑文物3D扫描超高清增强结果。

 本技术涉及货物运输技术领域，尤其涉及基于图像处理技术的货车装卸货异常检测方法及系统，本发明提出以下方案，首先通过获取并处理GPS轨迹数据来判断货车是否处于装卸货点，然后利用装卸货识别策略判断货车是否正在进行装卸操作；一旦确认车辆处于装卸状态，系统会采用异常检测策略进一步分析是否存在任何异常情况；若检测到异常事件，将触发报警机制；本发明对轨迹数据进行清洗、降噪和平滑处理，使用地点识别网络来鉴别特定地点，以及运用声学传感器与图像处理相结合的方法来识别搬运过程中的异常；此发明提高了货车装卸货过程的安全性和效率。

本技术公开了基于轻量化残差网络和反卷积级联的自适应目标检测方法，包括以下步骤:获取图像训练数据集和测试数据集；通过结合深度可分离卷积和残差学习的轻量化残差网络来提取待检测图像的深层次特征，获得目标的深层次表达；采用1x1卷积对提取到的不同层级特征图固定输出特征图维度；利用反卷积级联结构增大深层级特征图分辨率以实现与其前一层特征图的空间尺寸一致；利用语义特征指导候选区域生成网络在多尺度特征图上自适应生成与真实目标更加匹配的目标候选框；最后对生成的目标候选框Anchor进行修正。本发明有效的提高了目标检测的精确性，能够在复杂条件下快速准确地检测目标，有效提高目标检测的实时性。