本技术涉及面向室内泊车环境下语义VI‑SLAM的数据关联方法，包括如下步骤:获取室内泊车环境的环视图像数据，通过语义分割提取环视语义对象；提取所述环视语义对象的几何信息和语义信息，分别计算所述环视语义对象和预先获取的环视语义标志之间的几何误差和语义误差；通过计算误差检测置信度，得到几何误差权重和语义误差权重；构建环视语义对象与环视语义标志的关联矩阵，基于所述几何误差、语义误差、几何误差权重和语义误差权重，通过紧耦合优化得到最优的关联矩阵，实现语义VI‑SLAM的数据关联。与现有技术相比，本发明具有提高语义VI‑SLAM系统的性能等优点。

本文涉及一种图像分辨率扩充处理方法、装置和控制终端，通过获取图像点阵信息；按照字节遍历所述图像点阵信息；根据预设顺序，对所述图像点阵信息中的像素点依次拷贝并储存，获得点阵扩充信息；根据所述点阵扩充信息并输出扩充图像；能够以字节即像素点为单位进行遍历，循环拷贝图像点阵信息中的像素点并储存，这样可以大大降低循环次数，且计算机操作字节相比操作位要熟练得多；等所有的字节遍历完成以后，图片的点阵信息也随之被扩大了一倍。

本文实施例公开了一种场景数据的展示方法、装置、设备及存储介质。该场景数据的展示方法包括:获取待展示场景的区域配准图，并提取所述待展示场景所属的每个目标场景区域的第一场景数据；确定每个所述第一场景数据的第一坐标，所述第一坐标是指所述第一场景数据在所述区域配准图中的展示位置；根据所述第一坐标，在所述区域配准图中展示所述各个第一场景数据。本申请实施例中可以直观、全面地展示大面积监控场景的场景数据，提高场景数据展示的实时性。

本文提供了一种电动自行车违规行为的检测方法及装置，该电动自行车违规行为的检测方法包括:获取电动自行车上摄像装置拍摄的车道线图像；对车道线图像中的车道线进行识别，得到车道线在车道线图像上的第一位置信息；基于车道线图像获取车道线图像的预设参考点的第二位置信息；基于第一位置信息和第二位置信息确定电动自行车的违规行为。本申请通过设置在电动自行车上的摄像装置拍摄车道线图像，对车道线的位置进行识别，然后根据车道线和预设参考点的位置确定违规行为，无需对电动自行车的位置进行识别即可确定违规行为，避免了电动自行车位置识别误差对检测结果的影响，提高了电动自行车违规行为的检测方法的精确度。

本技术公开了一种基于图像处理的管制刀具认定自动识别方法和系统，该方法包括:构建自动识别模型、创建视图，并确定标尺的实际面积和实际长度；实时接收用户请求，根据所述用户请求获取原始的刀具图形图像，并对所述原始的刀具图形图像进行裁剪和减噪处理，生成减噪后的刀具图形图像；基于所述自动识别模型，同时根据所述自动识别辅助参数和所述刀具数据结构，对所述减噪后的刀具图形图像进行图形识别处理，得到刀具数据，对所述刀具数据进行分析计算，获取分析计算结果；将所述分析处理结果与刀具判定参数进行对比，并返回对比结果。通过应用本发明提供的方法和系统，提升了刀具测量的灵活性、精准性、实时性和场景适用性。

本技术提供一种指纹图像的预处理方法，其应用于曲面指纹识别传感器，所述曲面指纹识别传感器包括供手指放置的曲面感测区，所述指纹图像的预处理方法包括:获取当前感测到的曲面指纹图像信号；以及对所述当前感测到的曲面指纹图像信号进行平面化处理得到预处理指纹图像信号。上述指纹图像的预处理方法，可以将曲面指纹识别传感器感测的曲面指纹图像信号进行平面化处理得到预处理指纹图像信号，并在该预处理指纹图像信号的基础上进行指纹图像处理和识别。由于平面化的图像信号的平面一致性较好、便于后期处理。此外，本发明还提供了一种指纹识别方法、曲面指纹识别传感器以及电子设备。

本技术为基于SIFT的广告素材与现场照片自动匹配评估方法、存储介质及计算机设备，其方法:对广告素材图片和现场图片进行特征点提取，对特征点进行快速匹配，剔除掉距离大于预设距离范围的特征点；若满足距离范围的特征点组数达到四组或以上则计算广告素材图片特征点映射到现场图片特征点的单应性矩阵；将广告素材图片的顶点坐标映射到现场图片上，得到映射后的顶点集合组成的多边形A，而现场图片顶点集合组成多边形B，在现场图片上计算两个多边形A、B的交集为多边形S；判断多边形S是否为凸四边形，若是则通过预设评估模型，计算现场图片拍摄质量的自动匹配评估分数。本发明有效减少人工审核的成本，解决不同人员审核标准不一的问题。

本技术实施例公开了一种图像缓存处理方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括:接收前端设备下发的至少一个图像缓存业务请求，并将所述至少一个图像缓存业务请求发送到图像缓存处理线程；通过图像缓存处理线程，在目标缓存空间下对所述至少一个图像缓存业务请求进行任务处理；所述目标缓存空间采用预设的图像数据缓存结构按照一个预设的缓存长度基本单位对预设物理空间进行初始化确定，且所述预设的图像数据缓存结构包括缓存结构总体部分、缓存节点描述部分以及缓存节点存储部分。采用本文方案，在进行缓存之前，可以根据业务需求对目标缓存空间所使用的缓存长度基本单位进行自定义设置，保证缓存数据长度上有着很好的通用性和扩展性。

 本技术涉及健康信息学技术领域，具体涉及一种健康大数据智能管理方法及系统，该方法包括:从待识别的处方图像的手写文字区域中识别出句子；确定句子中各字符的候选文字；将各字符的候选文字进行组合，得到候选文字组；根据候选文字组中的候选文字与对应字符的相似度，确定候选文字组作为句子的识别结果的可能程度；根据候选文字组中候选文字组成的词汇在数据库中出现的次数，确定候选文字组中的候选文字作为句子的识别结果的综合合理程度；利用可能程度和综合合理程度，确定候选文字组中的候选文字作为句子的识别结果的识别精确度；选取识别精确度最大的候选文字组中的候选文字为句子的识别结果。如此，提高了处方图像中处方内容的识别准确率。

本技术计算机视觉技术领域，具体涉及一种非视距物体识别方法、系统及装置，方法包括:获取目标物体的局部散斑图像，局部散斑图像由相干光或部分相干光照射目标物体而反射至散射面再反射至相机所拍摄获得，一个或两个所述反射的路径上存在障碍物；将局部散斑图像，输入已训练的物体信息预测神经网络，得到目标物体的信息，完成物体识别。本发明在相干光源、目标物体和相机所形成的光路中有部分遮挡、相机位置角度的局限、物体未完全进入预设位置、相干光源受到干扰等等因素导致视场有限的情形下，能够通过局部散斑来实现对非视距的目标物体的识别，相对现有技术，适用于工程实际，具有更广泛的应用场景和对实际应用的适应性。