本公开实施例公开了一种标识生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括:获取目标图像中各个候选对象对应的局部掩模，在多个局部掩模中确定查询掩模，其中，查询掩模用于指示多个候选对象中被选择的目标对象；对目标图像分别进行基于查询掩模以及各个局部掩模的特征提取，得到多个掩模视觉特征，提取查询掩模以及各个局部掩模对应的掩模位置特征；将各个掩模视觉特征分别与对应的掩模位置特征进行拼接，得到多个区域特征；提取目标图像的第一图像特征，将第一图像特征以及多个区域特征进行拼接，得到目标拼接特征；基于目标拼接特征进行文本预测，生成目标对象的目标实体标识；本公开实施例能够提高目标实体标识的预测准确率。

 本技术提供一种用户驾驶行为检测方法、系统及存储介质，一种用户驾驶行为检测方法，包括获取驾驶室内的用户图像，对用户图像进行图像处理；基于处理后的用户图像确定用户当前状态，判断用户当前状态是否属于危险行为，若不是危险行为则判定为初始状态，若是则提醒用户调节为正常驾驶状态，并基于调整后的状态建立初始状态；基于用户初始状态的图像的处理结果建立波动阈值框；周期性采集用户的驾驶图像，对周期性采集的驾驶图像进行处理，基于处理后的用户驾驶图像与波动阈值框进行比对，判断用户是否存在危险驾驶行为，本发明实现了用户驾驶行为的定制检测方法，同时实现了用户驾驶行为的精准检测。

 本技术公开了一种SaaS平台私有化部署方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。本发明通过接收用户提供的SaaS平台配置信息，其中，SaaS平台配置信息包括本地数据库连接信息；基于本地数据库连接信息与本地数据库进行连接安全验证；在安全验证成功后，与本地数据库建立连接；基于连接对SaaS平台与本地数据库进行数据同步操作，其中，数据同步操作包括将SaaS平台的数据导入本地数据库或将本地数据库的数据导入SaaS平台，实现了在SaaS平台上支持私有化操作。

 本文提供了一种手势跟踪方法、装置、计算机设备及可读存储介质,其中，获取车舱视频数据流，对所述车舱视频数据流进行图像捕捉得到若干图像帧，每隔预设时长触发对图像帧的手部检测，得到各触发图像帧的手部位置信息；对于各触发图像帧，根据该触发图像帧的手部位置信息确定出各非触发图像帧的手部位置信息；基于每两连续图像帧的手部位置信息对各手部的手部位置信息进行匹配得到各手部的手部位置信息的匹配结果；基于每两连续图像帧中各手部的手部位置信息的匹配结果确定出所述车舱视频数据流中的动态手势。采用上述方法，以减少进行手势跟踪时需要耗费的算力，降低对设备计算能力的要求，减小局限性，确保能够正常通过各设备进行手势跟踪。

 本技术公开了一种基于神经网络自适应图像增强的人脸识别方法及系统，属于图像识别技术领域，该方法首先对原始人脸图像的图像质量进行评估，根据质量得分确定第一人脸图像；然后获取第一人脸图像的质量指标，根据质量指标确定第一人脸图像的优化策略；其次根据优化策略对第一人脸图像进行自适应增强，得到增强人脸图像；最后根据轮廓特征和局部特征评估第一人脸图像和增强人脸图像的相似度，当相似度符合要求，采用增强人脸图像进行人脸识别；该方法解决了人脸图像优化失真的问题，保证人脸图像增强前后的相似性，以提高人脸识别的准确性。

 本技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于双目视觉的低烟无卤线缆表面缺陷检测方法，包括:根据低烟无卤电缆深度图中每个像素点深度值之间的差异，得到每个像素点的异常程度；根据每个划痕的每个分支线的像素点异常程度之间的差异，得到每个划痕的每个分支线属于扩张裂纹的概率；根据每个划痕的每个分支线属于扩张裂纹的概率，得到每个划痕的若干个扩张裂纹；根据每个划痕的扩张裂纹以及扩张裂纹的像素点的异常程度，得到每个划痕扩张的可能性；根据每个划痕扩张的可能性，判断每个划痕在未来一段时间内是否可能恶化。本发明提高了低烟无卤线缆表面缺陷检测的准确性。

 本技术涉及图像处理领域，更具体地，本发明涉及基于图像处理的机器人零件生产监测方法，方法包括:获取机器人零件的生产数据和零件图像，设置数据标签，生成历史材质数据集；训练预设神经网络中，得到异常检测模型，实时获取生产数据，输入到异常检测模型中，得到异常检测结果；获取实时生产图像前预设个数的零件图像以及对应生产数据的异常检测概率进行加权融合，获取融合图像，并计算融合图像的熵作为标准阈值，并判断零件表面异常结果，根据表面异常结果和异常检测结果，获取当前机器人零件生产状态。本发明通过异常检测模型的异常检测概率与正常的零件图像进行加权，得到融合图像的标准阈值，从而提高检测准确率。

 本文公开了一种抖动成份分离方法、装置、设备及介质，涉及抖动测量技术领域，用于解决现有技术不能有效地对传输数据中的抖动成份进行分离的问题。所述方法包括:采用传输数据的时间间隔误差进行混合高斯模型建模，获得初始混合高斯模型；采用最大期望算法对所述初始混合高斯模型进行收敛，获得目标混合高斯模型的模型数据；其中，所述模型数据包括所述目标混合高斯模型中每个子高斯的均值、方差和生成概率；根据所述模型数据、预设的随机抖动定义式和预设的确定性抖动定义式，对所述传输数据进行抖动分离，获得随机抖动成份及确定性抖动成份，以对传输数据中的抖动成份进行有效分离。

 本技术公开了一种应用于床头机的医疗通讯系统，属于图像通信技术领域。包括:病人端床头机，护士端床头机，医疗系统，后台服务器和呼叫装置。病人端床头机包括：内置的注册系统、外置的呼叫装置和病人端床头机显示屏，用于获取和显示当前的病人信息数据；护士端床头机包括：内置的注册系统和护士端床头机显示屏，用于获取和显示所有的病人信息数据；医疗系统包括：认证模块、白名单用户模块和住院模块，用于提供病人信息数据；后台服务器形成字典列表，用于病人端床头机和护士端床头机对照翻译医疗系统返回的病人信息数据；本发明的实现为智慧病房的建设提供了一个对接的平台，让互联网的数据传输真正的作用于医疗行业，具有低耦合性。

 本文提供了一种用于优化软管外膜耐磨性的处理系统，涉及数据处理技术领域，该系统包括:涂层数据获取模块；轮廓提取模块，用于基于轮廓分析通道进行轮廓提取；点云拟合模块，用于根据软管轮廓对软管点云数据进行拟合，生成初始软管三维模型；软管三维模型得到模块；喷涂评价系数生成模块，用于对初始软管三维模型和软管三维模型进行网格遍历比对，利用喷涂质量评价函数生成喷涂评价系数；喷涂参数寻优模块。通过本申请可以解决由于无法对软管表面耐磨材料的喷涂质量进行准确评估，导致喷涂工艺优化的目标性不明确且优化难度较大的技术问题，可以提高软管表面耐磨材料喷涂质量评估的精细度和准确性，达到优化软管喷涂工艺的效果。