本技术提出一种触屏交互下手绘微地图曲线拟合优化方法，涉及地图数据制备领域，本质上是一种复杂曲线拟合优化方法。该方法旨在优化移动端平台上用户手绘微地图曲线的几何形态，解决因手指遮挡、触屏精度等因素导致的手绘曲线抖动等问题，提升手绘微地图视觉效果和地理信息实用性。方法包括:通过分析手绘曲线的时空特征，选取分段点，将复杂曲线分段；运用支持向量机对线段进行分类；针对不同类型的线段采用最小二乘估计或贝塞尔曲线进行拟合优化；以主方向为约束，对优化后的线段进行方向规则化表达；最后，基于显著基准线将优化线段合并为完整曲线。本发明能有效提升手绘微地图的美观性和信息表达准确性，降低用户创作门槛，增强用户体验。

 本技术公开了一种结合图注意力和区域分类的视觉重定位方法，涉及计算机视觉中视觉重定位领域。该方法采取场景区域分类的方法，对空间场景进行建模与层次分类，对数据进行重标注，采用层次化的场景坐标区域回归与相对坐标预测的做法，将重定位问题由粗到细地将重定位问题前置转换为一个分类问题，最终将定位集中在一个小型区域内，有助于改善大场景规模下的重定位问题；运用图注意力机制，结合分类结果，使得图像中的像素点更好地获取与其处于同一个区域内的其他像素点的信息，产生更为优秀的特征表示。本发明能够解决真实场景下的视觉重定位问题。

 本文涉及三维空间生成式智能体生成方法、装置及电子设备。包括:通过基于预设场景元素搭建三维的活动场景，并搭建活动场景的时间系统；导入初始虚拟对象，设置初始虚拟对象的个人信息；初始虚拟对象为三维模型；创建初始虚拟对象的记忆库；基于初始虚拟对象创建动画器组件以及寻路组件，生成生成式智能体；动画器组件用于控制生成式智能体执行动作，寻路组件用于在活动场景中对生成式智能体导航，生成式智能体用于执行预设任务，预设任务基于个人信息、记忆库中存储内容、时间系统的时间点与活动场景中的地点生成，能够构建三维的活动场景和智能体对象，实现了智能体在三维场景中自动寻路功能，并能根据周围环境和自身情况自动执行任务。

 本公开提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取初始图像。将初始图像输入预先训练的图像处理模型，得到目标图像。图像处理模型包括依次连接的特征提取网络、自注意力卷积网络和结果映射网络；特征提取网络用于对初始图像进行下采样，并提取初始图像的第一局部特征图；自注意力卷积网络用于捕捉第一局部特征图中各个位置之间的依赖关系，得到第二局部特征图；结果映射网络用于对第二局部特征图进行上采样，并将上采样的结果映射为目标图像。本公开通过在图像处理模型中引入自注意力卷积网络，捕捉特征图中各个位置之间的依赖关系，可以使生成的目标图像的质量大幅提高。

 本技术公开了一种基于无人机技术的松材线虫病智能识别方法与系统，包括:S1：使用无人机搭载多光谱相机采集树木区域的图像，应用双边滤波算法去除图像噪声，获得去噪后的图像；S2：从去噪后的图像中提取颜色特征、纹理特征以及植被指数特征；S3：对去噪后的图像进行人工标注，标记出感染松材线虫病的树木区域；S4：整合去噪后的图像、颜色特征、纹理特征、植被指数特征与分割掩码，基于U‑Net构建并训练松材线虫病分割模型；S5：应用训练完成的松材线虫病分割模型，识别出松材线虫病感染区域。本发明能够提供一种高效、准确的松材线虫病智能识别方法，利用现代无人机技术和深度学习算法来克服传统监测手段的局限性。

 本文涉及一种基于街景图像的招牌三维位置计算方法和装置，通过计算机视觉、三维重建等方法高效地实现众源开放街景数据中的招牌识别与对齐，提供准确的招牌地理位置估计，显著提升了地理实体定位的精度和鲁棒性，有利于街景资源在POI自动生成，城市语义三维模型建设、智慧城市等领域的进一步应用。

 本文涉及一种基于形态特征差异学习的空间碎片智能检测方法和装置。所述方法包括:获取包含空间碎片目标标签和/或恒星目标标签的单帧图像组成的训练样本，将训练样本输入空间碎片检测网络，空间碎片检测网络包括：多个编码块、上下文调节模块、混合卷积自注意力单元、与编码块数量对应的解码块以及融合预测单元，根据训练样本的空间碎片目标标签和/或恒星目标标签以及预测结果，对空间碎片检测网络进行反向训练，以根据训练好的空间碎片检测网络对待检测的单帧图像进行空间碎片目标检测。采用本方法能够解决目前深度学习算法进行单帧图像目标检测效果不佳问题。

 一种微创手术的出血点定位追踪方法、系统、设备及介质，涉及图像处理技术领域，包括获取手术视频帧序列，进行预处理和初步编码，生成初始时空特征图；采用神经网络，提取初始时空特征图中不同分辨率的时空特征，构成多尺度特征图；构建BLAZEN模型，基于多尺度特征图，利用多尺度特征融合方法、交叉注意力机制、特征对齐方法和特征融合方法，生成增强特征图，用于精确定位潜在的出血点；构建HSN模型，对增强特征图中的多个尺度特征赋予不同的权重并融合计算，得到高质量的特征图；利用高质量的特征图，定位及追踪出血点；能够定位和追踪手术过程中的出血点。

 本技术涉及电池监测技术领域，公开了一种纯电无人船电池监测系统，包括:图像获取模块，其用于获取电池包六个面的图像数据以及电池包的材料类型；校正处理模块，其用于对电池包的图像数据进行校正处理，得到标准数据；锈蚀特征图获取模块，其用于获取电池包图像样本，建立“材料－锈蚀特征图”数据库，并进行匹配，得到该电池包对应的不同锈蚀程度的锈蚀特征图集合；锈蚀风险识别模块，其用于将标准数据与电池包的锈蚀特征图集合进行拟合，得到拟合结果，根据拟合结果输出电池包的锈蚀风险分数；响应措施生成模块，其用于根据锈蚀风险分数生成响应措施。本发明实现了对无人船电池锈蚀状态的高效精准监测。

本技术提供了一种检测试剂盒的评估方法及装置、可读存储介质及电子设备，评估方法包括:基于第一模板、第二模板及预设偏差值在第一原始图像上截取目标检测试剂盒的试纸图像；基于标识线的基准位置及第三模板确定目标检测试剂盒的标识线在其试纸图像上的位置；将目标检测试剂盒图像转换为目标灰度图像；基于目标检测试剂盒的标识线在其试纸图像上的位置在目标灰度图像中确定第一目标区域；基于第一目标区域的灰度值评估目标检测试剂盒检测的蛋白质的特性；该方法提高了目标检测试剂盒的标识线的识别准确性和稳定性，且还无需进行检测试剂盒的定位，提高处理速度。